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ZDNET 的主要要点

• 免费的人工智能工具 Goose 和 Qwen3-coder 可能会取代昂贵的 Claude Code 计划。
• 设置很简单，但需要功能强大的本地计算机。
• 早期测试显示出希望，但准确性和重试方面仍存在问题。

Jack Dorsey 是 Twitter（现为 X）、Square（现为 Block）和 Bluesky（仍为 Blue）的创始人。早在7月份，他就发布了一条关于 X 的相当神秘的声明，说“goose + qwen3-coder = wow”。

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从那时起，人们对 Goose 和 Qwen3-coder 的兴趣都在增长。鹅，由Dorsey的公司Block开发，是一个开源代理框架，类似于克劳德·科德。Qwen3编码器是一个以编码为中心的大型语言模型，类似于 Sonnet-4.5。两者都是免费的。

互联网表明，他们可以结合起来创建一个完全免费的 Claude Code 竞争对手。但他们可以吗？真的吗？我决定找出答案。

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这是讨论 Goose（代理框架）集成的三篇文章中的第一篇，奥拉马（LLM 服务器）和 Qwen3-coder（LLM）。 

在本文中，我将向您展示如何让一切正常运行。在下一篇文章中，我将让您更深入地了解这三个工具在 AI 代理编码过程中所扮演的角色。最后，我将尝试使用这些工具构建一个功能齐全的 iPad 应用程序，作为我使用 Claude Code 构建的应用程序的扩展。

好的，让我们开始吧。我正在我的麦克，但您可以在您的计算机上安装所有这三个工具窗户或Linux机器，如果你就是这样滚动的话。

下载软件

您需要首先下载 Goose 和 Ollama。稍后您将从 Ollama 中下载 Qwen3-coder 模型：

• 从 GitHub 下载 Goose
• 下载奥拉玛

我最初是先下载并安装 Goose 的。但我无法让它与奥拉玛交谈。你能猜出我做错了什么吗？是的。我还没有下载并设置 Ollama。

安装 Ollama 和 Qwen3-coder

我的建议是先安装 Ollama。正如我提到的，我使用的是 MacOS，但您可以使用您喜欢的任何操作系统。您还可以安装 Ollama 的命令行版本，但我更喜欢应用程序版本，因此这就是我们将要探索的内容：

下载奥拉玛。然后，双击安装程序。应用程序加载后，您将看到一个类似聊天的界面。在右侧，您会看到模型。我的默认为 gpt-oss-20b。 

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单击该按钮，将弹出模型列表。我选择了Qwen3-coder:30b，其中30b指的是模型参数的数量。这是一个编码优化的模型，约有 300 亿个参数：

请注意，在强制回答提示之前，模型不会下载。我输入了“测试”一词，然后下载了模型：

请注意，该型号为 17GB，因此请确保您有足够的存储空间。这一要求凸显了整个项目的一大好处。你的人工智能是本地化的，在您的机器上运行。您没有向云端发送任何内容。

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安装 Qwen3-coder 后，您需要使 Ollama 实例对计算机上的其他应用程序可见。要执行此步骤，请从菜单栏上的 Ollama 菜单中选择“设置”：

打开将 Ollama 暴露到网络。我让 Ollama 将其自身安装在 .ollama 目录中。这种方法会隐藏目录，因此请记住，您有一个 17GB 的文件埋在其中。 

最后，我将上下文长度设置为 32K。我的机器上有 128GB RAM，所以如果我开始脱离上下文，我会提高它。但我想看看这种方法在较小的上下文空间中效果如何。

另外，请注意我没有登录 Ollama。您可以创建一个帐户并使用一些云服务。但我们试图完全免费且完全在本地计算机上完成此操作，因此我会尽可能避免登录。

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这就是 Ollama 和 Qwen3-coder 的内容。每当您使用 Goose 时，您都需要启动并运行 Ollama，但此后您可能不会与它进行太多交互。

安装鹅

接下来，让我们安装 Goose。继续运行安装程序。与 Ollama 一样，Goose 有多种实现。我选择了 MacOS Apple Silicon 桌面版本：

首次启动 Goose 后，您将看到此欢迎屏幕。您有多种配置选择，但由于我们要进行完全免费的设置，因此请转到“其他提供商”部分，然后单击“转到提供商设置”：

在这里，您将看到一个非常大的列表，其中包含您可以运行的各种代理工具和法学硕士。向下滚动，找到 Ollama，然后点击“配置”：

完成该步骤后，系统会要求您配置 Ollama。这就是我有点困惑的地方，因为，愚蠢的我，我认为“配置 Ollama”意味着我是实际上配置奥拉马。没那么多。您正在做的（在这里以及所有其他提供商）正在配置您的连接，在本例中是与 Ollama 的连接：

系统会要求您选择一个型号。再次选择 qwen3-coder:30b：

选择 Ollama 和 qwen3-coder:30b 后，点击“选择模型”：

恭喜。您现在已经安装并配置了在计算机上运行的本地编码代理。

带鹅去兜风

与几乎所有其他聊天机器人一样，您需要在提示区域中输入提示。但首先，让 Goose 知道您将使用的目录并不是一个坏主意。对于我的初始测试，我将 Goose 设置为从临时文件夹中工作。您可以通过点击已显示的目录在 (1) 处指定：

另请注意，您正在运行的模型如 (2) 所示。您可以将 Goose 设置为运行多个模型，但我们目前只使用这一模型。

作为测试，我用了我的标准测试挑战-- 构建一个简单的 WordPress 插件。Goose/Qwen3 在第一次运行中失败了。它生成了一个插件，但它不起作用：

在我的第二次和第三次尝试中，在向 Goose/Qwen3 解释了哪些内容不起作用之后，它失败了，并且再次失败。

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第三次尝试时，它运行了随机化，但没有完全遵循指示，这违背了原始插件的全部目的：

Goose 花了五轮才把它弄对，它对自己的预期非常非常满意：

第一印象

那么我对这种方法有何看法？我很失望 Goose 尝试了五次才让我的小测试成功。当我用这个任务测试了一堆免费聊天机器人时，除了格罗克和预 Gemini 3双子座我的小测试第一次就成功了。另外： 

我如何测试人工智能聊天机器人的编码能力 - 你也可以但一个

聊天机器人编码和代理编码之间的巨大差异是像 Claude Code 和 Goose 这样的代理编码工具在实际的源代码上工作。因此，反复修正确实改善了实际的代码库。

当我的同事Tiernan Ray 在他的 16GB M1 Mac 上试用了 Ollama，他发现性能难以忍受。但我正在运行这个设置M4 Max Mac 工作室配备 128GB RAM。我什至同时打开了 Chrome、Fusion、Final Cut、VS Code、Xcode、Wispr Flow 和 Photoshop。

到目前为止，我只运行了一个相当简单的编程测试，但我发现整体性能相当不错。我没有看到在 Mac Studio 上运行 Goose 的本地实例与使用 AI 公司庞大基础设施的 Claude Code 和 OpenAI Codex 等本地/云混合产品之间的提示之间的周转有明显差异。

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但这些仍然是第一印象。一旦我通过它运行一个大项目，我会更好地告诉你，我是否认为这个免费解决方案可以取代昂贵的替代方案，例如 Claude Code 的 100 美元/月 Max 计划或 OpenAI 的 200 美元/月 Pro 计划。该分析仍在进行中，敬请期待。

您是否尝试过使用 Goose、Ollama 或 Qwen 等工具在本地运行以编码为中心的法学硕士？您的安装过程如何？您在什么硬件上运行它？如果您使用过 Claude 或 OpenAI Codex 等云选项，那么本地性能和输出质量如何比较？请在下面的评论中告诉我们。

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