Прокладывайте Claude Code через Ollama и сократите расходы на ~90%

Этот репозиторий от Coherence Daddy предоставляет полную настройку для маршрутизации сессий Claude Code в терминале через локальный экземпляр Ollama, при этом Claude Desktop остается на платном тарифе Anthropic Pro. Результат: заявленное снижение затрат на API Claude Code примерно на 90%.
Как это работает
Вы запускаете два движка параллельно:
- Claude Desktop (Anthropic) – используется для стратегии, архитектуры, ревью кода и сложных багов.
- Claude Code → Ollama – используется для линтинга, рефакторинга, повторяющихся правок, пакетных операций с файлами и задач поиска-замены. Работает на бесплатной открытой модели (Gemma, Qwen, DeepSeek – на ваш выбор).
Процесс настройки
Репозиторий включает самодостаточную HTML-презентацию (21 слайд) с готовым к копированию промптом, который автоматически выполняет ~98% настройки. Он автоматически определяет вашу ОС (macOS, Windows + WSL2, Linux), устанавливает все необходимое, настраивает маршрутизатор и проверяет оба движка в конце.
Для локального запуска:
git clone https://github.com/Coherence-Daddy/use-ollama-to-enhance-claude.git
cd use-ollama-to-enhance-claude/presentation
open index.html # macOS или перетащите в браузерИли используйте готовый промпт из prompts/copy-paste-prompt.md.
Структура репозитория
prompts/copy-paste-prompt.md– промпт для настройки.presentation/index.html– полная визуальная презентация (без этапа сборки).- Также размещена на coherencedaddy.com/tutorials/use-ollama-to-enhance-claude.
Зачем это нужно
Claude Pro на десктопе отлично подходит для обдумывания и архитектуры, но Claude Code в терминале быстро расходует квоту на заданиях с большим контекстом. Маршрутизация этих задач через Ollama (локальные или облачные бесплатные модели) сохраняет тот же UX, но с минимальными затратами.
Лицензия
MIT – свободно для использования, форка или ремикса.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

12 советов для опытных пользователей OpenClaw по эффективной организации рабочих процессов с ИИ-агентами
В посте на Reddit описаны практические стратегии оптимизации использования OpenClaw, включая разделение бесед на тематические ветки, использование голосовых сообщений для ввода, подбор моделей под задачи, делегирование работы под-агентам и внедрение уровней безопасности.

Настройка экземпляра Canary для безопасного обновления OpenClaw
Пользователь Reddit делится подробной методикой канареечного тестирования обновлений OpenClaw перед продакшеном: изолированный корень конфигурации, отдельный порт, матрица дымовых тестов и структурированный формат отчета об обновлении.

Как на самом деле работает память OpenCLAW: Исправление «забывчивости» агента
Агенты OpenCLAW не имеют постоянной памяти между диалогами — они восстанавливают контекст из файлов SOUL.md, USER.md и MEMORY.md в каждом сеансе. Распространённые проблемы с «забыванием» возникают из-за раздутых сессий, неструктурированных файлов памяти и путаницы между историей чата и постоянным хранилищем.

Относиться к подагентам OpenClaw как к функциям без состояния, а не как к постоянным членам команды
Разработчик делится своим опытом перехода от восприятия суб-агентов OpenClaw как постоянных членов команды с личностями к их восприятию как вызовов функций без состояния, имеющих специализированные цели.