Voicebox：本地跑 7 種 TTS 引擎的語音克隆與聽寫工作室
語音這塊長期被兩種雲端服務切走：要把文字念成自然人聲，多半找 ElevenLabs；要把講話即時轉成文字塞進編輯器，多半用 Wispr Flow。兩者都好用，代價是聲音樣本、克隆出來的音色、以及每一句口述的內容，全都得先上傳到別人的伺服器。對於要念內部文件、做產品 demo 配音、或單純不想把自己的聲紋丟到雲端的人來說…
分類: Local AI Stack
本地 AI 工作流實戰系列 —— 打造零 API 費用、零資料外流的 AI 開發環境
本地 AI 工作流實戰（五）：本地 Agent 串接 Google Calendar，自然語言一句話自動排 meeting
排會這件事，工程師花掉的時間遠比想像多。同事丟一句「下週找 30 分鐘 review 一下」，我得先打開 Google Calendar 切到那一週，比對對方的空檔，再扣掉午休、扣掉前一場會的緩衝、扣掉跨部門的時區差，最後才能丟出兩三個候選時段，然後等他回覆。三個人的會議更慘，光是抓重疊空檔就要點開三個 Calenda…
本地 AI 工作流實戰（四）：用本地 Agent 自動寫每週工作週報，零資料外流
寫週報是最沒生產力卻又躲不掉的工作。我自己過去兩年的紀錄是：每週五下午平均花 40 分鐘到 1 小時翻 commit、爬 Mattermost 重要對話、想自己這週「到底做了什麼可以拿出來講」，最後寫完還要被 PM 改字眼。更尷尬的是，週報的內容其實有 80% 已經躺在系統裡——commit message、PR 描述…
Opencode TPS Meter 實戰：LLM token 速度量化工具，Gemma / Llama / Qwen 的真實 benchmark
跑本地 LLM 一段時間後，最常被同事問的問題是「Gemma 4 7B 到底比 Llama 3.3 8B 快多少？」、「我的 M2 Max 跑 13B 模型會不會比 API 還快？」。這些問題光靠主觀...
把 MCP Server 搬回本機：Subagent 直接查 DB、推訊息，資料不用再上雲
把 MCP Server 也本地化，讓 Subagent 能直接查 Postgres、寫檔、推 Mattermost，整條資料鏈不出本機。本篇給完整可複製的 .claude/mcp.json 設定、Subagent 範本、Docker 啟動指令，並搭配自架 Mattermost 完整取代 Slack，實戰 GDPR 等級合規的本地 AI 工作流。
用 Ollama Launch Claude + Gemma 4 打造平行 Subagent 工作流：一台電腦開五個分身幫你寫程式
2026 年 Ollama 推出 `ollama launch claude` 讓你把 Claude Code 完全本地化並支援 Subagent 平行執行。本文實測 Hybrid 架構（主雲端 + Subagent 本地）省下 76% 月成本、跑出 2.5× 加速，完整分享 Subagent 定義檔、設計原則、成本實測、踩坑紀錄與一天真實工作流。
用 OpenCode + Gemma 4 打造本地 AI Coding Agent 完整教學
2026 年 Ollama 推出 Launch 面板後，本地 AI Coding Agent 部署難度大幅下降。本文實測在 Windows + RTX 3070 Ti 環境，使用 OpenCode 搭配 Google Gemma 4 26B 模型，打造完全離線、零 API 費用的 AI 編碼助理，從安裝、設定、實測到常見問題除錯一次說明。