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LLM Launchpad — AI skill for Claude Code

AI community

一条命令在 Apple Silicon Mac 上部署本地大模型（Qwen3.8-27B · Ollama · Claude Code 兼容）.

How to install LLM Launchpad

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open majiayu000/llm-launchpad and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What LLM Launchpad does

一条命令在 Apple Silicon Mac 上部署本地大模型（Qwen3.8-27B · Ollama · Claude Code 兼容）.

Alternatives in AI

Qwen Code — A command-line AI workflow tool adapted from Gemini CLI, optimized for Qwen3-Coder models with enhanced parser 20.8k ★
Opencodex — Universal provider proxy for OpenAI Codex & Claude Code — use any LLM (Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Ollama… 12.3k ★
CodeIsland — Real-time AI coding agent status panel in your MacBook notch — live status, approvals & replies for 13 AI tool 2.3k ★

README

Qwen3.8-27B · 本地一键部署（Ollama）

在你的 Apple Silicon Mac 上一条命令跑起 Qwen3.8-27B，提供 OpenAI 兼容 API，并可直接作为 Claude Code 或 Codex CLI 的后端模型。全程只监听 `127.0.0.1`，数据不出本机。

硬件要求

项目	要求
芯片	Apple Silicon（M1/M2/M3/M4 系列）
统一内存	24GB 起步（16–24GB 安装时会要求确认；低于 16GB 拒绝安装）
磁盘空闲	40GB（模型约 17GB + 运行余量）
软件	macOS + Homebrew（ollama 未安装时会自动 `brew install`）

默认使用 MLX 引擎的 4bit 量化版（`qwen3.8:27b-mlx`，约 18GB），加载后约占 20GB 内存。参考速度：M2 Max 96GB 上生成约 16 token/s；改用 GGUF 版（`QWEN38_MODEL=qwen3.8:27b`）约 8 token/s，但新开对话的首次响应更快。

一键安装

git clone https://github.com/majiayu000/llm-launchpad.git
cd llm-launchpad
./install.sh

`install.sh` 幂等可重跑：预检硬件 → 准备 ollama → 启动 launchd 常驻服务 → 下载模型（断点续传）→ 发一条真实请求冒烟测试 → 打印使用入口。

先不确定机器能不能跑？用干跑模式只做预检：

./install.sh --check

四种使用方式

**1. 命令行对话**（thinking 默认开启，`reasoning_effort=medium`）

./scripts/chat.sh '解释一下什么是向量数据库'

**2. Claude Code 直接用本地模型**

./scripts/claude-code.sh

**3. Codex CLI 直接用本地模型**

./scripts/codex.sh

入口使用独立的 `~/.local/share/qwen38-ollama/codex`，不会改动现有 `~/.codex`。默认保留命令确认和工作区沙箱。

已安装其他 Ollama 模型时可显式选择，包括用户自行评估的 uncensored 模型；这只改变模型，不会关闭 Codex 的命令审批或沙箱：

QWEN38_MODEL=example/uncensored:27b ./scripts/codex.sh

**4. OpenAI SDK / 任意兼容客户端**

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:11439/v1", api_key="local")
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8:27b-mlx",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

Anthropic Messages 兼容入口在 `http://127.0.0.1:11440`。请求必须带与 `QWEN38_COMPAT_TOKEN`（默认 `ollama`）一致的 `x-api-key` 或 `Authorization: Bearer`；缺失或不匹配返回 401。`scripts/claude-code.sh` 会读取同一环境变量。

curl http://127.0.0.1:11440/v1/messages \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'x-api-key: ollama' \
  -H 'anthropic-version: 2023-06-01' \
  -d '{
    "model": "qwen3.8:27b-mlx",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [{"role": "user", "content":