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彻底解放生产力：在 Ubuntu 上用 CC Switch + Ollama 打造全能 AI 编程工作流 ​

🚀 难度等级： 进阶 ⏱️ 预计耗时： 20 分钟 💻 适用版本： Ubuntu 22.04 LTS / 24.04 LTS / 26.04 (Preview)

各位 UbuntuNews 的极客朋友们，大家好！

在 AI 编程工具层出不穷的今天，我们往往面临一个幸福的烦恼：工具太多，钱包太瘪。Claude Code 强在架构设计，Codex 胜在代码补全，Gemini 拥有超长上下文。但它们通常都依赖云端 API，不仅通过网络延迟高，而且数据隐私始终是个隐患。

有没有一种方法，既能使用这些优秀的 CLI 客户端体验，又能后端对接我们本地强大的开源模型（如 DeepSeek-V3, Qwen 2.5）？

答案是肯定的。今天，我们就来教大家如何在 Ubuntu 上通过 Ollama + CC Switch，构建一套完全私有、免费且强大的 AI 编程环境。

🏗️ 第一步：基石 —— Ubuntu 安装 Ollama 及模型准备 ​

Ollama 是我们本地的 AI 引擎。

1. 安装 Ollama ​

如果你还没安装，请在终端执行官方一键脚本：

bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. 配置外部访问（关键步骤） ​

为了让后续的 CC Switch 能够通过网络协议转发请求，我们需要确保 Ollama 监听所有接口，或者至少明确指定端口。

编辑 systemd 服务文件：

bash
sudo systemctl edit ollama.service

在打开的编辑器中添加环境变量配置：

ini
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

保存并重启服务：

bash
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

3. 下载并运行模型 ​

Ollama 支持 GGUF 格式的模型。对于编程任务，我们强烈推荐 DeepSeek-Coder-V2 或 Qwen2.5-Coder。

bash
# 下载并运行 Qwen2.5 Coder 32B (推荐显存 24G+)
ollama run qwen2.5-coder:32b

# 或者 DeepSeek R1 (强推理)
ollama run deepseek-r1:14b

🛠️ 第二步：利器 —— 安装 AI CLI 客户端 ​

我们需要安装这些大厂的“壳”，稍后我们将把它们的“魂”（后端）换成本地的 Ollama。

确保你已经安装了 Node.js (v18+) 和 npm。

1. 安装 Claude Code (CLI) ​

Anthropic 官方推出的强大终端编码助手。

bash
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

2. 安装 Codex CLI (Code X) ​

OpenAI 的编程助手 CLI（注意：这里指社区兼容版或官方 Codex CLI）。

bash
npm install -g @openai/codex

3. 安装 Gemini CLI ​

Google 的 AI 助手命令行版。

bash
npm install -g gemini-chat-cli

注：此时直接运行这些命令会要求你登录或输入 API Key，先别急，我们马上通过 CC Switch 来“接管”它们。

🎛️ 第三步：枢纽 —— 安装与配置 CC Switch ​

CC Switch (Claude Code Switch) 是一个强大的开源工具，它不仅可以管理多个 API 配置，更重要的是它内置了一个终端代理路由器，可以将 Claude Code、Codex 等工具的流量拦截并转发到兼容 OpenAI 格式的后端（如 Ollama）。

1. 安装 CC Switch ​

从 GitHub Releases 下载最新的 Linux 二进制文件，或者使用 npm 安装（推荐）：

bash
npm install -g @songhe/cc-switch
# 或者如果你使用 desktop 版本工具
# wget https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/download/v3.10.0/CC-Switch-v3.10.0-linux-amd64.tar.gz

这里我们以 CLI 版本为例。

2. 添加 Ollama 服务 ​

我们需要告诉 CC Switch，本地有一个 Ollama 服务在运行。

bash
# 添加一个新的配置，命名为 local-ollama
ccs new local-ollama

在交互式配置中：

  • Provider Type: 选择 OpenAI Compatible (Ollama 兼容 OpenAI 接口)
  • Base URL: 输入 http://localhost:11434/v1
  • API Key: 输入 ollama (Ollama 通常不需要 key，但这里随便填一个占位)
  • Model: 输入你刚才下载的模型名，例如 qwen2.5-coder:32b

3. 启动终端代理与转发 ​

现在，我们要激活这个环境。CC Switch 会自动设置环境变量（如 https_proxy, HTTP_PROXY, CLAUDE_BASE_URL 等），欺骗客户端连接到本地。

bash
# 切换到 local-ollama 配置
ccs switch local-ollama

# 启动代理模式 (对于部分客户端需要显式代理)
ccs proxy start

此时，CC Switch 会在后台启动一个转发服务。

🚀 最终测试：见证奇迹 ​

现在，让我们再次运行 Claude Code，但这次它将由本地的 Ollama 驱动！

bash
claude

你会发现，不再需要登录 Anthropic 账号（或者流量走了本地），你输入的 prompt： >>> 帮我用 Python 写一个贪吃蛇游戏

后台的 Ollama 终端开始疯狂刷屏推理，几秒钟后，Claude CLI 就在你的终端里优雅地输出了代码。

进阶技巧 ​

  • 混合双打： 你可以配置多个 profile，通过 ccs switch 快速在 "Local-DeepSeek" 和 "Cloud-Claude-3.5" 之间切换。处理敏感数据切本地，处理超难逻辑切云端。
  • 模型热切换： 在 CC Switch 中修改配置，即可瞬间让 Claude CLI 变成 "DeepSeek CLI" 或 "Llama CLI"。

总结： 通过 Ubuntu + Ollama + CC Switch 的组合，我们成功把“大厂的优良交互”与“开源的自由灵魂”结合在了一起。这不仅省下了昂贵的 API 订阅费，更重要的是，你完全掌握了自己的代码隐私。

Happy Coding with Local AI! 🐧✨

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独行快，众行远。

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