💬 观点Sebastian Raschka
Using Local Coding Agents — Sebastian Raschka 手把手教你搭建本地编程智能体，用开源模型替代
Sebastian Raschka 手把手教你搭建本地编程智能体，用开源模型替代 Claude Code 和 Codex。
2026-06-27原文
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本地编程智能体搭建
本地栈透明可查、成本固定、隐私可控，是闭源订阅的替代方案
- 硬件外几乎零运行成本
- 离线可用，如飞机或林中小屋
- 避免 API 涨价与模型升级破坏工作流
⚙️ 流程拆解
STEP 1选择本地模型
STEP 2用推理引擎托管
STEP 3接入编程 harness
STEP 4读写文件与改代码
STEP 5运行命令并验证
🔗 涉及的概念与玩家
- Sebastian Raschka人物
- Qwen3.6 35B-A3B模型
- Qwen-Code产品
- Claude Code产品
- Codex产品
- North Mini Code模型
- Cline产品
- vLLM方法
- Sebastian Raschka—推荐→Qwen3.6 35B-A3B
- Qwen3.6 35B-A3B—针对优化→Qwen-Code
- Qwen-Code—替代→Claude Code
- Codex—并列使用→Claude Code
- North Mini Code—可接入→Qwen-Code
- vLLM—托管→Qwen3.6 35B-A3B
- 本地智能体由 LLM（推理与代码生成引擎）和 harness（操作环境）组成，harness 负责文件读写、命令执行和验证修改。
- 使用 Qwen3.6 35B-A3B 搭配 Qwen-Code harness 可获得最佳性能，该模型在同类尺寸中多项基准领先，且完全开源、可审计。
- 本地方案的优势包括：固定成本、隐私保护（如处理收据）、离线可用、不受 API 价格或模型升级影响，适合作为专有服务的备份。
原文：Using Local Coding Agents · 作者 Sebastian Raschka
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