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智能分配本地与远程模型处理编程任务，并支持基准测试与代码检索。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"LocalLama MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请根据任务复杂度、成本和响应速度，设计一套将编程请求分配给本地模型或远程模型的路由策略，并给出示例规则。
一份清晰的模型路由策略，包含判断条件、优先级和适用场景示例。
请为本地和远程大模型制定一套编程任务基准测试方案，比较代码生成质量、耗时、成本和稳定性，并输出评估维度。
一套可执行的基准测试框架，含测试任务、评分标准和结果比较维度。
帮我从代码库中查找与用户认证、令牌刷新和权限校验相关的代码文件，并按功能分类列出。
按主题整理的相关代码文件或片段列表，便于后续分析与修改。
在本地离线运行 Llama 模型，安全私密地完成各类 AI 助手任务。
将摘要、代码补丁等低风险任务委派给低成本模型并由主代理复核。
为开发者提供本地优先的代码与技术文档智能检索和私密问答能力
提供本地优先的大模型路由与调用，保障敏感数据私有可控。
为本地代码库建立语法索引，支持AI极速跨仓检索与定位代码
将机械性代码生成子任务分派给本地大模型，节省前沿模型调用成本与令牌。