ローカルチャット、画像・動画生成、コーディングエージェントを1つのアプリにまとめた、Windows・Linux向けの無料オープンソースAIデスクトップスタジオ。
dwim-sh/dwim
自分のGPUでローカルの27Bモデルを動かすコーディングエージェント。APIキー不要で、データがマシンの外に出ることもありません。
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- 5 時間前
これは何?
dwimはRust製のコーディングエージェントで、エージェント、モデル、推論エンジンを1つのプログラムにまとめています。デフォルトのモデルはBonsai 2 27Bです。Qwenベースのこのモデルは三値重みで約6 GBに圧縮されており、初回使用時にダウンロードされます。インストール後はAPIキーも外部サーバーも不要で、コードはローカルマシン上にとどまります。
プロジェクトディレクトリでdwimを実行すると、対話型シェルが開きます。リクエストを入力すると、モデルがファイルを読み込み、シェルコマンドを実行してその出力を読み、回答するまで処理を続けます。単発の質問なら、プロンプトをコマンドラインから渡すこともできます。推論にはmacOSではMetal、LinuxではVulkanを使用します。
dwimは実験的なプロジェクトです。確認を求めたり、実行時間に制限を設けたりせずにシェルコマンドを実行するため、コンテナまたは仮想マシン内での実行を想定しています。また、コミット済みかバックアップ済みのコードにのみ使うことを推奨しています。
主な機能
- 01コマンドを実行してその出力を読み取る、ローカル動作のコーディングエージェント。
- 02三値重みによって約6 GBに圧縮されたBonsai 2 27Bモデルを同梱。
- 03ローカル推論にmacOSではMetal、LinuxではVulkanを使用。
- 04対話型シェルと、コマンドラインからの単発プロンプトに対応。
- 05APIキーも外部サーバーも不要。
ユースケース
- コードを第三者に送信せずに、見慣れないコードベースを調べて説明を得る。
- 十分な性能のGPUを備えたオフラインまたはエアギャップ環境のマシンで、コーディングアシスタントを動かす。
- 使い捨てのコンテナまたはVM内で、ローカルコーディングエージェントを試す。
クイックスタート
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READMEに記載されている公式インストールスクリプトを実行します
- 2
または、Cargoで開発版をインストールします
cargo install --git https://github.com/dwim-sh/dwim - 3
プロジェクトのディレクトリでdwimを実行します。モデル(約6 GB)は初回使用時にダウンロードされます
dwim
使う前に知っておきたいこと
- このプロジェクトは実験段階のため、バグがあったり、コミット間で互換性のない変更が発生したりする場合があります。
- モデルは確認を求めずにシェルコマンドを実行するため、コミット済みまたはバックアップ済みのコードを使い、サンドボックス内で実行してください。
- ローカルGPUが必要です。また、初回使用時に約6 GBのモデルをダウンロードします。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- dwim とは?
- 自分のGPUでローカルの27Bモデルを動かすコーディングエージェント。APIキー不要で、データがマシンの外に出ることもありません。 dwimはRust製のコーディングエージェントで、エージェント、モデル、推論エンジンを1つのプログラムにまとめています。デフォルトのモデルはBonsai 2 27Bです。Qwenベースのこのモデルは三値重みで約6 GBに圧縮されており、初回使用時にダウンロードされます。インストール後はAPIキーも外部サーバーも不要で、コードはローカルマシン上にとどまります。
- dwim は無料で使えますか?ライセンスは?
- dwim は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- dwim は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。dwim の最終コミットは 2026年11月6日 です。
- dwim は何に使えますか?
- コードを第三者に送信せずに、見慣れないコードベースを調べて説明を得る。 十分な性能のGPUを備えたオフラインまたはエアギャップ環境のマシンで、コーディングアシスタントを動かす。 使い捨てのコンテナまたはVM内で、ローカルコーディングエージェントを試す。
- dwim のインストール方法は?
- READMEに記載されている公式インストールスクリプトを実行します または、Cargoで開発版をインストールします: cargo install --git https://github.com/dwim-sh/dwim プロジェクトのディレクトリでdwimを実行します。モデル(約6 GB)は初回使用時にダウンロードされます: dwim
- dwim はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/dwim-sh/dwim
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
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