鳥毅的Blog

 最近在公司都使用 Gemma4 做為 地端的主要模型，但接 Claude Code 常出問題，在深入的 coding 後終於發現問題了。

  由於被同事質疑在某專案中引用的 Library 太多未使用到的方法，決定自行開發一個減肥程式。

今天趁著連假，在家沒事就拿起 Macbook M1 Pro 16GB RAM的舊筆電，執行 ollama launch claude --model gemma4:e2b ，這樣的記憶體需求小，但為了怕 context 不足，在執行 Ollama 時要設定 OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=65536 ，至少要設定 32768才足夠寫程式。 雖然筆電不快但是使用Gemma4最小的模型，能夠讓 Claude Code 自主使用 Rust 寫出Native GUI 的 貪食蛇，真不是普通的強。有興趣的朋友，可以在有8GB 以上VRAM的顯卡試試，這代表著地端Coding時代到了！ 以我的 Macbook 16GB 為例，執行 Gemma4:e4b 沒有壓力，效果比e2b更好一些。 無論使用何種模型， 想要LLM Coding效果好必須要留足夠的RAM給作業系統與Context，Happy Coding！ 後記：看到 Agentic Coding 基準測試 排行，可證明我說的沒錯，Gemma4相當能打，在Jetson Thor上跑Gemma4-31B就是地端的首選。若使用5090搭配Gemma4，我會選擇26B模型，把 Context盡可能拉大，這樣才會跑得順。

 自從去年臨時 換成MikroTik路由器 後，功耗和效能都非常滿意，臺灣代理商送來時就有預設的Firewall Rules，完全沒有問題，唯一的不滿就是註解在網路介面看到時是亂碼，詢問代理商說要用 WinBox v3 Windows 版本 才能正常顯示註解。 WinBox v3 還有另一個問題，在高解析度螢幕上文字非常小。 我在家使用的主力是 mac 和 Linux，我也不喜歡使用 WinBox ，能夠使用瀏覽器才方便。

很多人可能不太懂，為什麼我老是強調 AI 模型的「指令遵循性」（Instruction Following）有多重要。昨天剛好發生了一件血淋淋的慘案，決定寫下來作為證明。

最近偶有檔案被刪除的案例傳出，現在 Claude Code 也加入 沙箱功能 ，啟動後就可放心開發，不用擔心被誤刪其他檔案。