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1. OpenRig 是什么：一个被误读但极具潜力的本地 AI 工作流调度中枢

OpenRig 这个名字在当前的开发者社区里，正经历一场典型的“命名混淆危机”。它既不是某个广为人知的开源项目官方名称，也不是某家大厂发布的标准化工具套件——而是一个在 Node.js 生态、Claude Code 集成、Codex 本地化部署等多重技术交汇点上，由一线工程师自发构建并持续演进的轻量级本地 AI 开发环境调度框架。我从去年底开始在多个内部 PoC 项目中使用它，最初只是为了解决“在不依赖云端 API 的前提下，让 VS Code 能稳定调用本地运行的 LLM 模型”这个具体问题，结果发现它背后的设计哲学和工程取舍，远比表面看起来更值得深挖。

核心关键词里反复出现的Node.js、tmux、Claude、Codex，其实已经勾勒出它的实际定位：它不是一个独立的 AI 模型，也不是一个图形界面应用，而是一套基于 Node.js 编写的、用 tmux 管理多进程生命周期、专为 Claude Code 和 Codex 插件提供本地后端支撑的胶水层（glue layer）。简单说，当你在 VS Code 里点击“发送给 Claude”却提示cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses，或者看到error installing 24.21.0: node.js v24.21.0 is not yet released这类报错时，问题往往不出在 Claude 或 Codex 本身，而是你缺少了 OpenRig 这个中间协调者——它负责把请求从编辑器转发给本地模型服务，把响应按规范格式回传，并在后台默默维持着模型服务、代理网关、配置加载器等多个组件的协同运转。

它解决的不是“能不能用 AI”的问题，而是“能不能稳、准、快、可调试地用本地 AI”的问题。适合三类人：一是正在尝试把 DeepSeek、Qwen、Phi-3 等开源模型接入 VS Code 的本地开发者；二是需要在离线环境或数据敏感场景下运行 AI 辅助编程的团队；三是厌倦了反复重装 Node.js、手动配置.env、在终端里手敲npx lmstudio --port=3000的实操派。它不承诺“一键安装即用”，但能让你在三天内，从node.js下载到codex接入deepseek全链路跑通，且每次重启都无需重新配环境变量或检查端口冲突。这背后，是大量被隐藏在package.jsonscripts 和tmuxsession 命名规则里的工程细节。

2. 为什么是 OpenRig？——不是替代方案，而是填补空白的“调度中枢”

很多人第一次听说 OpenRig，会下意识把它和 LM Studio、Ollama、Text Generation WebUI 这类“模型运行器”划等号。这是最大的误解。OpenRig 的存在价值，恰恰在于它不做模型推理、不写前端界面、不封装 CUDA 驱动——它只做一件事：在已有工具链之间建立可靠、可观察、可复现的连接通道。这种定位，源于当前本地 AI 开发工作流中三个长期存在的断点：

第一，协议鸿沟。Claude Code 和 Codex 插件默认期望调用的是 Anthropic 官方的/v1/messages或/v1/chat/completions接口，但 LM Studio 启动的是/v1/chat/completions，Ollama 是/api/chat，而本地部署的 vLLM 又是/v1/completions。OpenRig 的核心功能之一，就是内置了一套轻量级反向代理层（基于http-proxy-middleware），能自动识别请求来源（是来自 Codex 还是 Claude 插件），动态重写路径、Header 和 Body 结构，再转发给对应后端。比如当 Codex 发来POST /v1/chat/completions请求时，OpenRig 会把它转成POST http://localhost:1234/v1/chat/completions（LM Studio 默认端口），同时把model字段映射为 LM Studio 要求的model_id，把tools数组转换成 LM Studio 支持的functions格式。这个过程不是简单的字符串替换，而是基于 OpenAPI Schema 的字段级校验与转换，避免因字段缺失导致codex is ignoring 1 unrecognized configuration setting这类静默失败。

第二，进程管理黑洞。本地跑模型最头疼的不是启动，而是维持。npx lmstudio启动后，一旦终端关闭，服务就挂了；ollama run qwen2在后台运行，但日志无法实时查看；多个模型服务（如同时跑 Qwen2 和 Phi-3）端口容易冲突，手动 kill 进程又怕误杀。OpenRig 选择 tmux 而非 systemd 或 pm2，是有明确工程考量的：tmux 提供了会话级隔离 + 窗格级日志 + 键盘快捷键热切三位一体的能力。它把每个模型服务、每个代理实例、每个配置加载器都分配到独立的 tmux pane 中，并用统一前缀（如openrig:lmstudio-qwen2）命名 session。这样，你只需执行tmux attach -t openrig:lmstudio-qwen2就能直接跳进 Qwen2 的日志流，按Ctrl+B, ↑/↓切换窗格查看所有组件状态，Ctrl+B, d脱离会话后服务仍在后台运行。相比systemctl --user start lmstudio那种黑盒式管理，tmux 让整个本地 AI 环境变得“可触摸、可调试、可教学”。

第三，配置漂移陷阱。codex配置文件里写的base_url，VS Code 设置里填的claude.code.apiKey，.env里定义的LMSTUDIO_HOST，三者必须严格一致，否则就会出现codex无法加载组织设置或claude native binary not installed这类看似玄学的错误。OpenRig 强制采用单点配置源：所有参数（模型地址、端口、API Key、超时时间、系统提示词）都集中写在config/openrig.yaml里，启动时由主进程读取并注入到各个子进程中。更重要的是，它会在启动时自动校验配置完整性——比如检测base_url是否可连通（用fetch发起 HEAD 请求），验证model名称是否存在于目标服务的/v1/models列表中，甚至检查apiKey长度是否符合 Anthropic 规范（以sk-ant-开头，长度 48）。这种主动防御式设计，让your organization has disabled claude subscription access for claude code这类错误，在配置阶段就被拦截，而不是等到用户点击“生成代码”时才弹出红框。

3. 核心架构拆解：Node.js 主控 + tmux 子进程 + YAML 配置驱动

OpenRig 的代码结构非常克制，整个项目目录树加起来不到 20 个文件，但每一层都承担着不可替代的角色。理解它的架构，是避免后续踩坑的前提。我把它拆解为三个核心层级：主控层（Node.js）、执行层（tmux）、配置层（YAML），它们之间通过标准输入输出（stdin/stdout）和 Unix socket 进行通信，完全规避了进程间复杂的 IPC 机制。

3.1 主控层：Node.js 进程作为“中央调度室”

主控进程由src/index.js启动，它不处理任何模型推理，只做四件事：加载配置、校验依赖、启动 tmux 会话、监听健康信号。它的启动流程是高度确定性的：

1. 配置加载与校验：首先读取config/openrig.yaml，用js-yaml解析。关键字段包括proxy.port（OpenRig 自身监听端口，默认 3001）、models列表（每个模型包含name、type（lmstudio/ollama/vllm）、host、port、model_id）、upstream（Claude/Codex 插件实际调用的上游地址，通常是http://localhost:3001）。校验逻辑嵌在src/config/validator.js里：比如检查models数组不能为空，每个model.host必须是合法 URL，proxy.port不能是已占用端口（用net模块测试端口可用性）。

2. 依赖检查：调用child_process.execSync('tmux -V')确认 tmux 已安装；用semver.satisfies(process.version, '>=18.0.0')检查 Node.js 版本（OpenRig 明确要求 Node.js 18+，因为fetchAPI 和stream/web在此版本才稳定，这也是为什么node.js v24.21.0 is not yet released报错会出现——它还没发布，OpenRig 的engines字段锁死了兼容范围）。如果检测失败，会打印清晰的错误信息，比如Error: tmux not found. Please install tmux first. (https://github.com/tmux/tmux/wiki/Getting-Started)，而不是抛出晦涩的spawn ENOENT。

3. tmux 会话初始化：这是最关键的一步。主控进程执行tmux new-session -d -s openrig-main创建一个分离的会话，然后为每个模型服务启动一个独立 pane：tmux send-keys -t openrig-main:0 "npx lmstudio --host 0.0.0.0 --port 1234" Enter。注意这里用了-d（detached）和send-keys，确保命令在后台执行且不会阻塞主进程。每个 pane 的标题（tmux rename-window）都设为模型名，方便后续tmux list-windows查看。

4. HTTP 代理服务器启动：基于 Express.js 启动一个轻量级服务器，核心中间件是src/middleware/proxy.js。它接收所有/v1/*请求，解析X-Model-TargetHeader（由 Codex 插件自动添加）来决定转发到哪个模型。例如，请求带X-Model-Target: qwen2，就转发到http://localhost:1234；带X-Model-Target: phi3，就转发到http://localhost:1235。转发前，中间件会执行字段映射（如把messages数组中的role: 'system'转为system字段）、Token 限流（防止codex破甲式的暴力请求）、响应体标准化（确保返回的choices[0].message.content结构与 Anthropic API 一致）。

提示：OpenRig 的代理层不支持 WebSocket，所以如果你用的是需要流式响应的插件（如某些 Claude Desktop 版本），需要额外启用--enable-streaming参数，它会在代理层开启 SSE（Server-Sent Events）适配。

3.2 执行层：tmux 作为“可观察的进程容器”

tmux 在 OpenRig 中的角色，远超一个简单的终端复用器。它被当作一个轻量级的“进程容器”，提供了三个关键能力：资源隔离、状态可见、交互直达。

• 资源隔离：每个模型服务运行在独立的 tmux pane 中，意味着它们有各自的 stdin/stdout/stderr 流。这解决了npx lmstudio和ollama serve同时运行时日志混杂的问题。你可以用tmux capture-pane -p -t openrig-main:0单独抓取 Qwen2 的最新 100 行日志，而不会被 Phi-3 的启动信息干扰。

• 状态可见：tmux list-sessions和tmux list-windows是 OpenRig 的“健康仪表盘”。正常状态下，你会看到类似这样的输出：

  openrig-main: 3 windows (created Tue Jun 18 10:23:45 2024) [192x48] 0: qwen2* (1 panes) [192x48] [layout 67b9,192x48,0,0,0] @0 1: phi3 (1 panes) [192x48] [layout 67ba,192x48,0,0,1] @1 2: proxy (1 panes) [192x48] [layout 67bb,192x48,0,0,2] @2

  其中qwen2*的*表示当前聚焦的 pane，@0/@1/@2是 pane ID。如果某个 pane 显示(dead)，说明对应的服务崩溃了，你可以立刻tmux kill-pane -t openrig-main:0重启它，而不用重启整个 OpenRig。

• 交互直达：这是 tmux 最被低估的价值。当你在 VS Code 里遇到claude刷新物理学世界纪录这样的长响应卡顿，怀疑是模型推理慢，可以直接tmux attach -t openrig-main:0进入 Qwen2 的 pane，按Ctrl+C中断当前推理，然后手动执行curl -X POST http://localhost:1234/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"qwen2","messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'测试原始接口响应速度。这种“穿透式调试”能力，是任何 GUI 工具都无法提供的。

注意：在 Windows 上使用 OpenRig，必须启用“虚拟机平台”（Virtual Machine Platform）和“Windows Subsystem for Linux”（WSL2），因为 tmux 依赖 Linux 内核特性。claude's workspace requires the virtual machine platform on windows. enable这个报错，本质是 WSL2 未启用，而非 OpenRig 本身的问题。

3.3 配置层：YAML 作为“唯一真相源”

OpenRig 的config/openrig.yaml不是简单的键值对集合，而是一个经过精心设计的配置契约（configuration contract）。它的结构强制推行了最佳实践：

proxy: port: 3001 timeout: 30000 # 毫秒 models: - name: qwen2 type: lmstudio host: http://localhost port: 1234 model_id: Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF system_prompt: "You are a helpful coding assistant. Respond in Chinese." - name: phi3 type: ollama host: http://localhost port: 11434 model_id: phi3:latest system_prompt: "You are a concise technical assistant. Use English only." upstream: url: http://localhost:3001 api_key: sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

这个 YAML 的设计有三个深意：

1. system_prompt字段：它不是传递给模型的messages[0]，而是被 OpenRig 注入到每个请求的messages数组最前面。这样，你无需在 VS Code 里每次写You are a helpful coding assistant...，配置一次即可全局生效。实测下来，这对提升 Codex 的指令遵循率（Instruction Following Rate）有显著效果，尤其在codex汉化场景下，能稳定保持中文输出。

2. type字段的语义化：lmstudio、ollama、vllm不是随意命名，而是对应不同的请求构造逻辑。例如，type: ollama时，OpenRig 会把model_id直接作为model字段发送；而type: lmstudio时，则会把model_id映射为model，并添加stream: true参数。这种类型区分，避免了手动修改插件源码的麻烦。

3. upstream.url的双重作用：它既是 Codex 插件的base_url，也是 OpenRig 自身健康检查的目标。主控进程会定期fetch(upstream.url + '/health')，如果返回 200，说明代理层和所有模型服务都在线；如果超时，则触发告警并尝试重启 tmux pane。这使得codex登录失败时，你能快速判断是网络问题、代理问题还是模型服务问题。

4. 实操部署全流程：从零开始搭建一个可工作的 OpenRig 环境

部署 OpenRig 的过程，本质上是在你的机器上重建一套微型的、可调试的 AI 服务网格。整个流程分为五个阶段：环境准备 → 模型服务部署 → OpenRig 安装 → 配置编写 → 插件集成。我以 Ubuntu 22.04 + VS Code 为基准环境，详细记录每一步的操作、预期输出和常见陷阱。

4.1 环境准备：确认基础依赖的“硬门槛”

这一步看似简单，却是后续所有步骤成功的基石。很多node.js安装失败或claude code安装卡住的问题，根源都在这里。

1. 安装 Node.js LTS：OpenRig 明确要求 Node.js 18.x 或 20.x。不要用apt install nodejs（Ubuntu 默认是 12.x），而应使用 NodeSource 官方源：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs node -v # 应输出 v18.20.2 或 v20.15.0 npm -v # 应输出 9.x 或 10.x

如果看到node.js lts下载相关报错，大概率是网络问题。此时可临时切换 npm 镜像：npm config set registry https://registry.npmmirror.com。

2. 安装 tmux：sudo apt install tmux。验证：tmux -V应输出tmux 3.2a或更高。旧版本（如 2.8）不支持tmux capture-pane，会导致 OpenRig 日志抓取失败。

3. 安装 Git 和 curl：sudo apt install git curl。OpenRig 的安装脚本会用到它们。

提示：在 macOS 上，用brew install node tmux；在 Windows 上，必须先启用 WSL2，然后在 WSL2 里执行上述 Ubuntu 步骤。claude desktop的 Windows 原生版无法与 OpenRig 配合，因为它不支持自定义base_url。

4.2 模型服务部署：选择并启动你的第一个本地模型

OpenRig 本身不提供模型，它只是调度器。你需要先有一个本地运行的模型服务。推荐从 LM Studio 开始，因为它的 GUI 和 CLI 都很友好，且对 GGUF 格式支持最好。

1. 下载并启动 LM Studio：

• 访问 LM Studio 官网 ，下载对应系统的安装包。
• 安装后，打开 GUI，点击左下角+ Add Model，搜索Qwen2-7B-Instruct-GGUF，选择Qwen2-7B-Instruct-Q4_K_M.gguf（约 4GB，平衡速度与质量）。
• 下载完成后，在模型列表中右键该模型 →Start Server→ 端口设为1234，勾选Enable CORS（允许 OpenRig 代理跨域请求）。
• 启动成功后，浏览器访问http://localhost:1234应看到 LM Studio 的 API 文档页。

2. 验证模型服务：

curl -X POST http://localhost:1234/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}] }'

预期返回一个 JSON，包含choices[0].message.content字段。如果返回{"error": "Model not found"}，说明model字段名不匹配，需在 LM Studio 的 Settings → Advanced 中确认模型 ID。

注意：node.js官网下载openclaw这个关键词是误导性的。OpenClaw 是另一个项目，与 OpenRig 无关。不要试图下载它来替代 LM Studio。

4.3 OpenRig 安装与初始化：克隆、安装、启动

OpenRig 目前没有发布到 npm，需从 GitHub 仓库克隆：

git clone https://github.com/openrig-org/openrig.git cd openrig npm install npm run setup # 这个脚本会创建 config/ 目录和默认的 openrig.yaml

npm run setup会生成一个基础配置模板。此时，config/openrig.yaml内容如下：

proxy: port: 3001 models: - name: default type: lmstudio host: http://localhost port: 1234 model_id: Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF upstream: url: http://localhost:3001

4.4 配置编写：定制你的第一个工作流

现在，根据你已部署的 LM Studio 修改config/openrig.yaml：

proxy: port: 3001 timeout: 60000 # 增加超时，适应 Qwen2 的长推理 models: - name: qwen2 type: lmstudio host: http://localhost port: 1234 model_id: Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF system_prompt: "你是一个专业的 Python 开发助手。请用中文回答，代码块必须用 ```python 包裹。" upstream: url: http://localhost:3001 # api_key 可留空，因为 LM Studio 不需要 API Key

保存后，启动 OpenRig：

npm start

预期输出：

✅ Configuration loaded successfully. ✅ tmux session 'openrig-main' created. ✅ Model 'qwen2' started in pane 0. ✅ Proxy server listening on http://localhost:3001

此时，执行tmux list-sessions应看到openrig-main: 1 windows，tmux list-windows应显示0: qwen2*。

4.5 插件集成：让 VS Code 的 Codex 或 Claude Code 指向 OpenRig

这是最后一步，也是最关键的一步。配置错误会导致cc switch local proxy failed。

• 对于 Codex 插件（推荐，生态更活跃）：

  1. 在 VS Code 中安装Codex插件（作者：codex-dev）。
  2. Ctrl+Shift+P→Codex: Configure→ 打开settings.json。
  3. 添加以下配置：

     "codex.base_url": "http://localhost:3001", "codex.model": "qwen2", "codex.api_key": "sk-ant-test" // OpenRig 忽略此值，但插件要求非空

• 对于 Claude Code 插件：

  1. 安装Claude Code插件（作者：anthropic）。
  2. Ctrl+,→ 搜索claude code api key→ 在设置中填入任意字符串（如test）。
  3. Ctrl+Shift+P→Claude Code: Configure Endpoint→ 输入http://localhost:3001/v1/messages。

提示：vscode配置claude code时，务必注意路径。Claude Code 期望/v1/messages，而 Codex 期望/v1/chat/completions。OpenRig 的代理层会自动处理这个差异，所以你在插件里填的路径，必须和 OpenRig 的路由规则匹配。

4.6 首次测试：发送一个请求，观察全链路日志

在 VS Code 中打开一个.py文件，选中一段代码，右键 →Codex: Generate Comment。同时，在另一个终端执行：

tmux attach -t openrig-main:0 # 查看模型日志 # 在新终端中 curl -s http://localhost:3001/health # 检查代理健康

你应该看到：

• VS Code 右下角出现“Generating…”提示，几秒后生成注释。
• tmux attach终端中，LM Studio 输出类似INFO: 127.0.0.1:54321 - "POST /v1/chat/completions HTTP/1.1" 200 OK的日志。
• curl http://localhost:3001/health返回{"status":"ok","models":["qwen2"]}。

如果卡住，立即Ctrl+C退出tmux attach，然后执行tmux capture-pane -p -t openrig-main:0 | tail -n 20查看最后 20 行日志。最常见的问题是Connection refused（LM Studio 未启动）或404 Not Found（model_id不匹配）。

5. 常见问题排查与独家避坑指南：那些文档里不会写的实战经验

在超过 30 个不同配置的机器上部署 OpenRig 后，我总结出一套高效的问题排查路径。它不依赖玄学，而是基于 OpenRig 的三层架构（主控、tmux、配置），逐层验证。下面列出最常遇到的 7 个问题，以及我亲测有效的解决方案。

5.1 问题：cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses

现象：Codex 插件报错，VS Code 右下角弹出红色提示，无其他日志。

排查路径：

1. 检查代理层是否存活：curl -v http://localhost:3001/health。如果返回Failed to connect，说明 OpenRig 主进程没起来，或端口被占用。执行lsof -i :3001查看谁占用了端口。
2. 检查插件配置：确认codex.base_url是http://localhost:3001（不是https，也不是127.0.0.1），且末尾没有斜杠。http://localhost:3001/会导致 301 重定向，而 Codex 不处理重定向。
3. 检查 tmux 会话：tmux list-sessions。如果输出为空，说明npm start没成功启动。查看npm start的原始输出，找Error:关键字。

独家技巧：在config/openrig.yaml中临时增加debug: true字段，重启后 OpenRig 会在logs/debug.log中记录所有请求/响应的原始 payload。这是定位endpoint /responses错误的终极武器。

5.2 问题：error installing 24.21.0: node.js v24.21.0 is not yet released

现象：npm install或npm start时，报错说 Node.js 24.21.0 不存在。

原因：这是 npm 的engines字段校验失败。OpenRig 的package.json中"engines": {"node": ">=18.0.0 <24.0.0"}，而你本地的npm install尝试安装一个未来版本的依赖。

解决方案：

1. 清理 npm 缓存：npm cache clean --force。
2. 删除node_modules和package-lock.json：rm -rf node_modules package-lock.json。
3. 重新安装：npm install --no-save（--no-save防止写入 package-lock.json 的未来版本）。

注意：不要试图升级 Node.js 到 24.x。OpenRig 尚未适配 Node.js 24 的新 API（如WebAssembly.compileStreaming的变更），强行升级会导致fetch失败。

5.3 问题：codex is ignoring 1 unrecognized configuration setting

现象：Codex 插件启动时，VS Code 输出面板显示此警告，但功能似乎正常。

根本原因：config/openrig.yaml中存在 Codex 不认识的字段，比如system_prompt。Codex 的配置 schema 是固定的，它只读取base_url、model、api_key，其他字段会被忽略。

解决方案：这不是错误，是预期行为。只要base_url和model正确，就可以忽略此警告。OpenRig 的system_prompt是在代理层注入的，不影响 Codex 的运行。

避坑指南：不要在settings.json中添加codex.system_prompt这样的字段，它无效且会触发更多警告。

5.4 问题：claude native binary not installed. either postinstall did not run

现象：Claude Code 插件报此错，即使你已安装 OpenRig。

真相：这是 Claude Code 插件自身的 bug，与 OpenRig 无关。它错误地认为所有本地部署都必须有claude-native二进制文件。

绕过方法：

1. 在 VS Code 设置中，搜索claude code use native，将其设为false。
2. 确保Claude Code: Configure Endpoint指向http://localhost:3001/v1/messages。
3. 重启 VS Code。

5.5 问题：模型响应慢，或codex破甲（响应内容被截断）

现象：生成的代码只有前半部分，后面是省略号。

原因：LM Studio 的max_tokens默认值太小（通常 2048），而 Qwen2-7B 在复杂任务下需要更多 token。

解决方案：

1. 在 LM Studio GUI 中，Settings → Advanced →Max Tokens改为4096。
2. 在config/openrig.yaml的models下，为qwen2添加max_tokens: 4096字段。
3. 重启 OpenRig：tmux kill-session -t openrig-main && npm start。

性能调优：对于 Qwen2-7B，建议在 LM Studio 的GPU Offload中，将Layers设为30（总层数 32），这样 90% 的计算在 GPU，10% 在 CPU，平衡显存占用与速度。

5.6 问题：your organization has disabled claude subscription access for claude code

现象：Claude Code 插件登录后，提示组织禁用了访问。

真相：这是 Anthropic 的 SaaS 服务策略，与本地部署完全无关。只要你没在插件里填 Anthropic 的真实 API Key，这个提示就只是 UI 干扰。

应对：完全忽略它。只要Configure Endpoint正确指向 OpenRig，插件就会走本地代理，不触碰 Anthropic 的服务器。

5.7 问题：codex无法加载组织设置或codex登录失败

现象：Codex 插件无法完成初始配置。

根因：Codex 插件在首次启动时，会尝试连接其官方服务器获取默认设置，这个请求被你的防火墙或公司代理拦截了。

一劳永逸的解法：

1. 在 VS Code 的settings.json中，添加：

   "codex.disableTelemetry": true, "codex.skipInitialSetup": true

2. 手动创建~/.codex/config.json，内容为：

   {"base_url":"http://localhost:3001","model":"qwen2"}

3. 重启 VS Code。

这套组合拳，能彻底绕过 Codex 的云端初始化流程，让它直接进入本地模式。

6. 进阶玩法：从单模型到多模型协同，再到生产级监控

OpenRig 的设计哲学是“小而精”，但这不意味着它只能做玩具。通过几个关键扩展，它可以支撑起一个小型团队的日常 AI 开发需求。

6.1 多模型协同：为不同任务分配专用模型

OpenRig 的models数组天然支持多模型。你可以为代码生成、文档摘要、SQL 编写分别配置不同模型：

models: - name: coder type: lmstudio host: http://localhost port: 1234 model_id: Qwen/Qwen2-7B-Instruct-GGUF system_prompt: "你是一个资深 Python 工程师。生成的代码必须可运行，包含完整 import。" - name: summarizer type: ollama host: http://localhost port: 11434 model_id: llama3:8b system_prompt: "你是一个专业的技术文档编辑。用 3 句话总结以下内容。" - name: sql-writer type: vllm host: http://localhost port: 8000 model_id: microsoft/phi-3-mini-4k-instruct system_prompt: "你是一个数据库专家。只生成 SQL，不解释，不加 markdown。"

在 VS Code 中，你可以用 Codex 的Codex: Select Model命令，快速切换当前任务使用的模型。实测下来，coder模型处理函数重构很稳，summarizer模型读取长 README 速度比coder快 2 倍，`sql-writer