vibe-local を試す 🤖

はじめに

最近注目のAI coding環境である「vibe-local」を試してみました。vibe-localはOllamaとPythonをベースにした完全ローカル環境のAI coding agentで、クラウドに依存せずにAIアシスタントを利用できる環境です。

前提条件

• Ubuntu 24.04 (LXCコンテナ)を使用しています。
• CPU: 16コア
• Memory: 64GB

事前準備

rootユーザーではインストールスクリプトを実行できないため、一般ユーザーを作成して切り替えています。

NAME="ubuntu"

useradd -d /home/${NAME} -m -s /bin/bash ${NAME}
su - ${NAME}

インストール手順

以下のスクリプトを実行してvibe-localをインストールします。

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/ochyai/vibe-local/main/install.sh | bash

インストールプロセスは以下のステップで進行します：

1. システムスキャン - OSとアーキテクチャの検出
2. メモリ分析 - システムメモリの確認と最適なモデル選択
3. パッケージインストール - Ollama、Node.js、Claude Code CLI、Python3のインストール
4. AIモデルダウンロード - qwen3-coder:30b (メイン) と qwen3:8b (サイドカー)
5. ファイル配置 - vibe-coder.pyとコマンドの配置
6. 設定生成 - 設定ファイル作成とPATH追加
7. システムテスト - Ollama Server、vibe-coder.py、AIモデルの動作確認

インストールが完了すると、以下のように利用方法が表示されます：

🚀 Usage:

❯ vibe-local                     Interactive mode
❯ vibe-local -p "..."            One-shot
❯ vibe-local --auto              Auto-detect network

⚙️  Settings:
┃ Model:     qwen3-coder:30b
┃ Sidecar:    qwen3:8b
┃ Config:       /home/ubuntu/.config/vibe-local/config
┃ Command:   /home/ubuntu/.local/bin/vibe-local

⚡ Open a new terminal, then run vibe-local ⚡

Or run this in the current terminal:
source /home/ubuntu/.bashrc && vibe-local

実際の使用感

シェルを読み込んでvibe-localを実行すると、初期設定後に対話モードが起動します。最初に「Hello」と入力してみましたが、デフォルトのqwen3-coder:30bモデルだと処理が重くてタイムアウトしてしまいました。

その後、モデルを小さくして再試行しました。qwen3.5:9bに切り替えて実行してみましたが、それでも重くてプロンプトが返ってきませんでした。

後ほど32GBメモリのMacでqwen3:8bを試したところ、そちらの方が動作が早かったという結果になりました。

まとめ

vibe-localは完全ローカル環境のAI coding環境として興味深いプロジェクトです。Ollamaベースのため、プライバシーを気にせずにAIアシスタントを利用できる点が魅力的です。

ただし、使用するモデルサイズとハードウェアスペックのバランスが重要で、64GBメモリ環境でもqwen3-coder:30bは重かったため、実際の使用ではqwen3:8bやそれ以下の小さなモデルを選択することをおすすめします。

今後は軽量なモデルでの動作確認や、実際のコーディングタスクでの性能評価を行っていきたいと思います。

vibe-local GitHubリポジトリ