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OpenCode 如何使用本地端模型

打開 opencode 設定檔 :

  • macOS / Linux: ~/.config/opencode/opencode.json
  • Windows: %USERPROFILE%\.config\opencode\opencode.json

加入下面的設定(是標準的 json)

json{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ollama": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Ollama (local)",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434/v1"
      },
      "models": {
        "qwen2.5-coder-16k": {
          "name": "Qwen Coder Local (16k)",
          "tools": true
        }
      }
    }
  }
}

Opencode config 說明

https://opencode.ai/docs/config

Ubuntu Linux zip 排除檔案指令

最近有需要作下指令壓縮,並且把 wordpress 容器化的需求,所以要排除原有舊網站上的 wordpress 的主要程式,以及 wordpress 的使用者上傳的檔案,可以用下面的指令來作排除, 只要在後面加入 +x ,以及要排除的目錄名稱,記得最後面要加入 * 即可

zip -r wordpress.zip /var/www/wordpress/wp-content -x "/var/www/wordpress/wp-content/uploads/*"
Manus 沒邀請碼怎麼辦?用 OpenManus 本地免費部署 Ollama 模型,三分鐘搞定

Manus 沒邀請碼怎麼辦?用 OpenManus 本地免費部署 Ollama 模型,三分鐘搞定

🚀 1. 本地端完美對接 Ollama AI 模型

OpenManus 最大的亮點在於能與目前最流行的 Ollama 本地端 AI 大模型平台進行完美整合。

  • Ollama 是一個輕量、高效的 AI 模型管理工具,讓你可以輕鬆在自己的電腦上運行各種強大的大模型(如 Llama3、Qwen、DeepSeek 系列模型等)。
  • OpenManus 透過 Ollama API 與這些模型無縫互動,你能輕易在本地體驗到媲美線上服務的智慧功能,並保護個人隱私。

💻 2. 跨平台支援 Windows、Mac、Linux

無論你使用哪個平台,OpenManus 都有完整的跨平台支援,讓你輕鬆安裝與運行:

  • Windows 用戶可透過 Conda 或 Docker 快速部署。
  • macOS 用戶可以使用 Homebrew 或直接透過終端機運行。
  • Linux 用戶則能自由選擇 Docker 或直接透過原生方式安裝。

🎯 3. 無需邀請碼,即裝即用!

不同於原始封閉的 Manus 需要透過邀請碼才能使用,OpenManus 堅持完全開源與自由的精神。
無須註冊、無須邀請碼,直接部署到自己的電腦,立即開始使用,毫無限制,這就是開源社群給予大家最棒的禮物。


如何快速部署 OpenManus?(以 Windows 為例)

只需幾個簡單步驟,即可享受本地端 AI 大模型:

建立 Conda 環境:

conda create -n openmanus python=3.12
conda activate openmanus

Git OpenManus 專案:

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

安裝所需依賴:

pip install -r requirements.txt

修改設定檔(config.toml):

cp config/config.example.toml config/config.toml

config.toml的內容如下,可以參考後修改

# Global LLM configuration
#[llm]
# model = "claude-3-7-sonnet-20250219"        # The LLM model to use
# base_url = "https://api.anthropic.com/v1/"  # API endpoint URL
# api_key = "YOUR_API_KEY"                    # Your API key
# max_tokens = 8192                           # Maximum number of tokens in the response
# temperature = 0.0                           # Controls randomness

# [llm] #AZURE OPENAI:
# api_type= 'azure'
# model = "YOUR_MODEL_NAME" #"gpt-4o-mini"
# base_url = "{YOUR_AZURE_ENDPOINT.rstrip('/')}/openai/deployments/{AZURE_DEPOLYMENT_ID}"
# api_key = "AZURE API KEY"
# max_tokens = 8096
# temperature = 0.0
# api_version="AZURE API VERSION" #"2024-08-01-preview"

[llm] #OLLAMA:
api_type = 'ollama'
model = "llama3.2"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
api_key = "ollama"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Optional configuration for specific LLM models
#[llm.vision]
#model = "claude-3-7-sonnet-20250219"        # The vision model to use
#base_url = "https://api.anthropic.com/v1/"  # API endpoint URL for vision model
#api_key = "YOUR_API_KEY"                    # Your API key for vision model
#max_tokens = 8192                           # Maximum number of tokens in the response
#temperature = 0.0                           # Controls randomness for vision model

[llm.vision] #OLLAMA VISION:
api_type = 'ollama'
model = "llama3.2-vision"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
api_key = "ollama"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Optional configuration for specific browser configuration
# [browser]
# Whether to run browser in headless mode (default: false)
#headless = false
# Disable browser security features (default: true)
#disable_security = true
# Extra arguments to pass to the browser
#extra_chromium_args = []
# Path to a Chrome instance to use to connect to your normal browser
# e.g. '/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome'
#chrome_instance_path = ""
# Connect to a browser instance via WebSocket
#wss_url = ""
# Connect to a browser instance via CDP
#cdp_url = ""

# Optional configuration, Proxy settings for the browser
# [browser.proxy]
# server = "http://proxy-server:port"
# username = "proxy-username"
# password = "proxy-password"

# Optional configuration, Search settings.
# [search]
# Search engine for agent to use. Default is "Google", can be set to "Baidu" or "DuckDuckGo".
# engine = "Google"

啟動 OpenManus 服務:

python main.py

之後打開瀏覽器就可以了

測試 OpenManus :

可以輸入請他使用瀏覽器看某一個網站,並且執行SEO策略

打開 https://rain.tips/ 並且給予SEO的建議,並且把建議存放在桌面上.txt的文件

補充資料

Github

PyAutoGUI-自動控制你的電腦

可以在 windows, mac, Linux 上使用,自動地透過滑鼠鍵盤來控制你的電腦畫面,還支援螢幕截圖

簡易使用方法

安裝 pyautogui

pip install pyautogui

使用 pyautogui

import pyautogui

螢幕截圖

pyautogui.screenshot('screenshot.png')

滑鼠控制

pyautogui.moveTo(100, 100, duration = 1.5) #用1.5秒移動到x=100,y=100的位置
pyautogui.dragTo(100, 100, duration=2, button='right') #用2秒按住滑鼠右鍵到x=100,y=100的位置
pyautogui.click(clicks=2, interval=0.5, button='right') #雙擊左鍵並且中途間隔0.5秒

鍵盤控制

pyautogui.keyDown('ctrl')
pyautogui.press('a')
pyautogui.keyUp('ctrl') #全選的功能鍵效果
pyautogui.hotkey('ctrl', 'shift', 'esc') #開啟工作管理員的快捷鍵

資源

PyAutoGUI 說明文件

PyAutoGUI 原始碼

中文說明檔

相關資源

完全移除 Linux Apache 的方法

在 ubuntu linux 中預設是用 apache2 作為 http server,但現在比較多機會是用 nginx 或是自己建的 http server ,所以在這邊記錄下我的移除方法

移除指令

sudo apt-get remove --purge apache*

執行指令後,注意看一下有沒有可能會誤刪的,沒有的話,接下去執行

sudo apt-get autoremove

執行完畢後,apache2 就會被刪除,但內容以及設定檔都還會存在

移除相關設定和內容

設定預設是存放在 /etc/apache2 這個資料夾

內容預設是放在 /var/www 下,記得要檢查備份後,刪除