VS CodeからClaude Codeへ。それでもローカルLLMを使ってみた。

M4pro Mac miniのローカルLLM環境で、VS Codeとollamaを使い、AIエージェント構築の模索と実用性の検証について解説。モデル変更やプロンプト調整による最適化の過程を記録しています。

• M4pro Mac mini (24GBメモリ)でローカルLLMを使ったAIエージェントを構築し、VS CodeからClaude Codeへ移行した。
• ローカルLLMでは、モデルの性能だけでなく、AIモデルを動かすソフト（ハーネス）やスキル、他アプリとの連携も重要である。
• Ollama経由でClaude Codeを起動することで、「AIエージェントのハーネスはClaude Code、推論モデルはローカルLLM」という希望を両立させた。
• ローカルLLMは、秘書的な作業や小規模プロジェクトのコーディングにおいては実用的であり、高性能クラウドモデルとの使い分けが有効である。
• AIエージェント開発においては、モデル単体の性能だけでなく、使用するソフト、プロジェクトの理解度、ルール設定、他アプリ連携、マシン性能など総合的な検討が必要である。