准备环境

你将用到两个工具：Ollama（一个让你在本地运行 AI 模型的工具，类似一个 AI 模型管理器）和 Cline（一个 AI 编程助手，能帮你写代码）。首先，确保你的电脑能联网，并且有至少 8GB 内存（推荐 16GB）。

安装步骤

1. 安装 Ollama：访问 ollama.com，下载对应你系统的安装包（Windows、macOS 或 Linux）。双击安装，一路默认即可。
2. 下载模型：打开终端（Windows 用命令提示符或 PowerShell），运行 ollama pull qwen2.5-coder:14b。这会下载一个名为 qwen2.5-coder 的 AI 模型，大小约 8GB，适合入门使用。等待下载完成。
3. 安装 Cline：Cline 是 VS Code 的一个扩展。打开 VS Code，点击左侧扩展图标（或按 Ctrl+Shift+X），搜索“Cline”并安装。安装后重启 VS Code。
4. 配置 Cline：在 VS Code 中按 Ctrl+Shift+P，输入“Cline: Open Settings”，找到“Provider”选“Ollama”，然后在“Model”输入框中填入 qwen2.5-coder:14b。其他设置保持默认。

修复 JSON 循环问题

如果你直接使用，可能会遇到一个 bug：Cline 和模型陷入“死循环”，模型不断输出 JSON，但 Cline 不执行任何操作。这是因为 Cline 期望模型输出 XML 格式的指令，但 qwen2.5-coder 默认输出 JSON。解决方法很简单：

• 在你的项目文件夹中，创建一个名为 .clinerules 的文件（注意前面有个点）。
• 用记事本打开，粘贴以下内容：
  Always output tool calls in Anthropic XML format, not JSON. Example: <tool_call><tool_name>read_file</tool_name><parameters><file_path>...</file_path></parameters></tool_call>
• 保存文件。然后关闭 Cline 当前会话，重新打开一个新的会话（Ctrl+Shift+P，输入“Cline: New Session”）。

这个修复只需 90 秒。之后，模型就会输出 XML 格式，Cline 能正确解析并执行任务。

验证是否成功

在 Cline 的输入框中，输入一个简单任务，比如“在项目根目录创建一个 readme.txt 文件，内容为 Hello World”。如果一切正常，你会看到 Cline 显示“创建文件”的卡片，并让你确认。点击“Approve”，文件就会生成。如果仍然出现错误，请检查模型是否已正确下载，或 .clinerules 文件是否拼写正确。

下一步可以做什么

现在你已经能跑通基本流程了。可以尝试让 Cline 帮你写一个 Python 脚本、重构代码或添加注释。随着使用，你还可以尝试更大的模型（如 qwen2.5-coder:32b，但需要更多内存），或者学习如何自定义 Cline 的规则来适配不同项目。