~12 min · edge-era, fallback, local-model, mini-protocol, availability, measured
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"바닥 위의 모든 단은 남의 서비스가 필요해. 바닥은 풀과 체크포인트가 필요해. 이 집의 코딩 에이전트는 그 단을 자기 완료 정의라고 불러."
사다리
이 집의 코딩 에이전트는 레그라 부르는 것을 통해 모델에 닿아. 엔드포인트, 인증 출처, 와이어 방언. 그리고 순서대로 시도해. 자기 프론티어 브레인을 소유한 벤더 하네스들. 운영자가 로그인한 이 집 자체의 데몬을 통한 프론티어 클라우드 모델. 호환 표면으로서의 OpenAI 호환 레그와 구독 레그. 그리고 바닥에, 묻고 있는 어떤 맥이든 그 Ollama 데몬을 통한 로컬 모델, 이 집의 27B를 기본으로. 코드 블록은 각 단이 존재하려면 뭐가 필요한지 나열해. 위의 셋은 서비스나 로그인이나 키가 필요해. 닿을 수 있는 남의 기계. 바닥 단은 맥, 그 데몬, 받아 둔 모델 하나가 필요하고, 에이전트의 집 규칙은 그 단을 제품 전체의 인수 테스트로 삼아. "fresh machine, ollama with one local model, it runs, bare — is the definition of done, and it needs no API key and no vendor login."
바닥 단이 싣는 것
프론티어 레그는 에이전트의 정체성 전체를 로드해. 피파의 금고, 공유 지침, 작업 공간 규칙. M3 Ultra에서조차 10만 토큰 넘게, 계층 레슨의 집에서 가장 큰 풀에 대한 상한. 로컬 모델은 그걸 못 담으니 바닥 단은 대신 컴파일된 미니 프로토콜을 로드해. 이 집의 브레인이 로컬 계층에 이미 쓰는 같은 슬림한 정체성, 모델 부류에 따라 자동으로 골라져. 로컬 모델은 미니, 클라우드 모델은 전체, 경계를 건너는 전환은 다시 결정하고 기록해. 물리 트랙이 슬림화가 왜 선택이 아닌지 말해. 27B에서 10만 토큰 프리필은 곡선 레슨의 벽이고, office의 속도로 첫 토큰까지 5분. 미니 프로토콜의 몇천 토큰은 몇 초. 단은 작아서 쓸 만하고, 누군가 컨텍스트가 적은 로컬 모델이 로컬 모델이 아예 없는 것보다 낫다고 정했기 때문에 작아.
실측했고, 어디에나 있어
office에서 바닥 단은 여정 트랙의 Ollama 레슨이야. 데몬의 MLX 엔진을 통한 27B가 산문 초당 48–51토큰, 반복 텍스트에 90, 레슨이 설명하는 추측 디코딩 단서와 함께. 집의 어떤 128 GB 노트북에서든 같은 27B가 사다리 레슨의 M 시리즈 Max 티어 속도로 긴 컨텍스트와 함께 들어가. 24 GB Air에선 9B가 초당 19토큰으로 들어가고, 산문 편집기 자체의 오프라인 폴백과 음성 형제의 온디바이스 전사는 다른 이름의 같은 단이야. 그러니 그 단은 이 집이 가진 모든 맥에, 세 크기로, 실험실이 잰 속도로, 방 밖의 아무것도 필요 없이 존재해. 그게 뭘 위한 것인지가 다음 레슨의 주제야. 이 집이 서사라고 말하는 프라이버시가 아니라, 그 위의 어떤 단도 답하지 않는 날, 아니면 여덟 시간.
Code
last_rung.py — 에이전트의 레그를 순서대로, 그리고 각각이 존재하려면 필요한 것·python
#!/usr/bin/env python3
"""The last rung: the coding agent's legs in the order it tries them, and what each needs
to exist. The bottom rung needs a Mac, a daemon and one local model -- no key, no login --
and that is the agent's own definition of done. Read from the agent's house rules, 2026-09-15."""
legs = [ # rung, leg, needs, what the agent loads for it
(1, "frontier via a vendor harness CLI", "the vendor's service and its login", "the full identity: vault load order + workspace rules"),
(2, "frontier Ollama cloud model", "the daemon signed in by the operator + the cloud", "the full identity"),
(3, "OpenAI-compatible / subscription legs", "a key and the endpoint", "per leg"),
(4, "local model through the Ollama daemon", "a Mac, the daemon, one pulled model", "the compiled mini protocol (a local model cannot hold the vault: >100k tokens)"),
]
for rung, leg, needs, loads in legs:
print(f"rung {rung}: {leg:40} needs: {needs:52} loads: {loads}")
print("\nboot test, the agent's definition of done: a fresh machine, the daemon with one local model, it runs, bare -- no API key, no vendor login.")
print("on office the bottom rung decoded a 27B at 48-51 tok/s (T8); on a laptop, a 27B fits with a long context; the rung exists on every Mac in the house.")
네 레그의 사다리를 위에서 아래로, 각각 존재하려면 필요한 것과 함께 카드에 써. 그다음 네 맥에서 부팅 테스트를 돌려. 새 계정, 데몬 하나, 모델 하나, 키 없음. 모델, 네 실측 프리필 속도에서 쓸 만하게 담을 수 있는 컨텍스트, 디코드 속도를 기록해. 그 행이 네 마지막 단이야.
Hint
마지막 단의 쓸 만한 컨텍스트가 1만 토큰 아래면 값어치가 있으려면 슬림한 정체성이 필요해. 이 집의 미니 프로토콜이 설계 하나야. 단이 없으면 이 트랙의 나머지는 왜 있어야 하는지에 대한 거야.
Progress
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