中长期功能开发报告

日期: 2026-04-16

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任务1: Web UI - Dashboard 可视化

完成状态: ✅ 已完成

新增文件

文件	功能
src/web/templates/settings.html	设置页面（模型选择、API Keys、偏好设置）
src/web/local_models_api.py	本地模型 API（状态、列表、拉取）

功能特性

1. 设置页面 (/settings)
2. 模型选择面板：显示本地模型和云端模型
3. API Keys 配置：DeepSeek, GLM, Kimi, 通义千问

4. 偏好设置：优先本地模型、默认工作流、超时时间

5. 本地模型检测

6. 自动检测 Ollama 服务状态
7. 列出本地已安装的模型

8. 显示模型大小、Tier 信息

9. 界面预览

10. 深色主题，VS Code 风格
11. 本地模型绿色徽章，云端模型蓝色
12. 实时 Toast 提示

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任务2: 本地模型支持 (Ollama)

完成状态: ✅ 已完成

新增文件

文件	功能
src/models/ollama.py	Ollama 模型适配器（~360行）
src/cli_local_models.py	本地模型 CLI 命令
更新 src/models/base.py	添加 OLLAMA 枚举
更新 src/models/__init__.py	导出 OllamaModel
更新 src/core/router.py	添加 Ollama 配置和初始化
更新 src/cli.py	注册 omc local 命令

功能特性

1. OllamaModel 适配器

# 使用示例
from src.models import OllamaModel, create_ollama_model

# 方式1: 直接创建
model = create_ollama_model("qwen2:7b", "http://localhost:11434")

# 方式2: 使用 Router
config = RouterConfig(
    prefer_local=True,
    ollama_base_url="http://localhost:11434",
    ollama_model="qwen2:7b",
)
router = ModelRouter(config)

2. 支持的本地模型

模型	描述	Tier
qwen2:1.5b	通义千问 1.5B	LOW
qwen2:7b	通义千问 7B	MEDIUM
qwen2:72b	通义千问 72B	HIGH
llama3:8b	Llama 3 8B	LOW
mistral:7b	Mistral 7B	LOW
deepseek-coder:6.7b	DeepSeek Coder	MEDIUM
codellama:7b	Code Llama	MEDIUM

3. CLI 命令

# 检查 Ollama 状态
omc local status

# 列出可用模型
omc local list

# 拉取模型
omc local pull qwen2:7b

# 查看模型信息
omc local info qwen2:7b

# 启动 Ollama
omc local run

4. 自动检测和 Fallback

• 启动时自动检测 Ollama 服务
• 本地服务不可用时自动切换云端
• 支持配置 prefer_local 控制优先级
• 环境变量: OLLAMA_BASE_URL, OLLAMA_MODEL, PREFER_LOCAL_MODEL

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运行方式

启动 Web UI

cd oh-my-coder
omc web
# 访问 http://localhost:8000/settings

使用本地模型

# 1. 安装 Ollama
# https://ollama.ai/

# 2. 拉取模型
ollama pull qwen2:7b

# 3. 运行 Oh My Coder（自动检测本地模型）
omc run "解释这段代码" --file example.py

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测试结果

tests/ - 730 passed, 40 skipped

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下一步计划

1. [ ] 添加更多本地模型支持（ Gemma, Mixtral）
2. [ ] 支持模型量化选择（Q4_K_M, Q5_K_S 等）
3. [ ] 添加 Web UI 模型对比功能
4. [ ] 完善本地模型文档