## 环境变量配置（让 skill 知道走本地模型）

> 这一步是「让数据不出设备」承诺的技术核心——告诉 skill「别走云端，走我本地的 Ollama」。
> 本次演示**全部用 Ollama**，不用 LM Studio。原因：终端命令演示更直观、Claude Code 接入更顺。

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## 主推方案：Ollama

### Step 1: 装 Ollama
访问 https://ollama.com/download/windows 下载 OllamaSetup.exe，一路 Next 装完。
验证：PowerShell 里跑 `ollama --version`，应该看到 v0.14.x 或更高（旧版不支持 ollama launch claude）。

### Step 2: 拉模型（首次约 85 GB 下载，建议夜里挂着）
```powershell
ollama pull gpt-oss:120b
ollama pull qwen3.6:35b-a3b
```

### Step 3: 设 Ollama 关键环境变量

PowerShell 里跑（**永久写入**，避免每次重设）：

```powershell
# 让 GPU 跑模型，不要走 CPU（不设 = 慢到爆）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_NUM_GPU", "999", "User")

# 长上下文（默认 2048 太小，演示中可能截断）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_NUM_CTX", "4096", "User")

# 模型常驻显存不卸载（避免每次切窗口要重新加载）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_KEEP_ALIVE", "-1", "User")

# 允许多模型同时常驻（§4 多模型并行画面的关键，默认只允许 1 个）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS", "3", "User")
```

设完**重启 PowerShell**（关闭再开新的）让变量生效。

### Step 4: 设 skill 用的环境变量

让 huashu-data-pro / huashu-doc-reviewer 知道走 Ollama：

```powershell
[Environment]::SetEnvironmentVariable("LOCAL_LLM_BASE_URL", "http://127.0.0.1:11434", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("LOCAL_LLM_MODEL", "qwen3.6:35b-a3b", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("LOCAL_LLM_TIMEOUT", "600", "User")
```

注意 Ollama 的端口是 **11434**，路径里**不带** /v1（这点跟 LM Studio 不同）。

### Step 5: 验证

**重启 PowerShell**，然后：

```powershell
# 验证环境变量
echo $env:LOCAL_LLM_BASE_URL
echo $env:OLLAMA_NUM_GPU

# 验证 Ollama 跑起来
ollama run gpt-oss:120b
```

进入交互界面问一句「你好」，看吐字速度。50 tokens/s 上下 = 正常。低于 10 = GPU 没用上，回到 §1.3 检查 AMD Software 的专用显存。

退出：输入 `/bye`。

```powershell
# 验证 server API 通不通
curl http://127.0.0.1:11434/api/tags
```

返回 JSON 列出已拉模型 = 通了。

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## 备选方案：LM Studio（不推荐，仅供对照）

如果你之前已经在 LM Studio 里部署过模型不想重做，可以走 LM Studio 路径：

```powershell
[Environment]::SetEnvironmentVariable("LOCAL_LLM_BASE_URL", "http://127.0.0.1:1234/v1", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("LOCAL_LLM_MODEL", "openai/gpt-oss-120b", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("LOCAL_LLM_API_KEY", "lm-studio", "User")
```

注意：LM Studio 端口 1234，路径**带** /v1。这次的演示脚本里不用这条路径，备这里只为兼容旧环境。

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## 录制前最后一次 sanity check

```powershell
python -c "import os, requests; r = requests.get(os.environ['LOCAL_LLM_BASE_URL'].replace('/v1','') + '/api/tags'); print(r.status_code, r.json())"
```

200 + 模型列表就 OK。

如果跑不通，按这个顺序排查：
1. Ollama 进程在跑吗？任务管理器看 `ollama.exe`
2. 防火墙有没有挡 11434 端口？
3. 环境变量真的写入了吗？`echo $env:LOCAL_LLM_BASE_URL`