AI 工具越来越顺手，但每一次上传数据，都在替我们做一次隐私决定。我想知道：一套完全本地的实验环境，能不能既守住边界，也保留足够好的开发体验？
先定义实验，而不是先下载模型
这次实验只回答三个问题：普通开发机能否稳定运行；首个 token 的等待是否可以接受；失败时能否知道问题发生在哪里。评价对象不是单次跑分，而是一整段使用过程。
我把测试拆成模型服务、提示词版本、结果记录三个部分。这样更换模型时，不必同时重写应用层逻辑。
让过程能够被复现
所有输入都保留版本，输出记录模型名称、参数、耗时和运行环境。真正有价值的不是“这次效果不错”，而是两周后仍能解释它为什么不错。
type Experiment = {
model: string;
promptVersion: string;
durationMs: number;
result: string;
};暂时的结论
本地方案不会替代所有云端服务，但它提供了一条清晰边界：敏感数据留在本机，高强度推理交给云端。更重要的是，实验环境终于不再是一堆散落的命令，而是一套可以继续生长的系统。