Goose - AI電腦砌機指南

Goose 是由 Block (Square) 開源的全功能 AI Agent 驅動工具。它能透過自然語言指令自動操作終端機、編輯代碼、執行腳本及管理系統任務。要讓 Goose 發揮最大效能（特別是搭配本地大語言模型，如 Ollama / DeepSeek / Llama 3 運行），硬件配置至關重要。

以下為您整理的 Goose - AI 電腦砌機指南。

1. 系統需求與軟件環境

• 操作系統：Windows 11 (建議開啟 WSL2)、Ubuntu Linux 22.04 LTS 或 macOS (Apple Silicon)。

• 核心依賴：

  • Goose CLI / GUI 環境。

  • Docker / Python 3.10+ (用於執行各類 AI 腳本與隔離沙盒)。

  • Ollama / LM Studio (若選擇 100% 本地離線運行 LLM)。

2. 硬件要求與組裝建議

為確保 Goose 能順暢執行自動化任務（尤其是離線生成代碼與多工作流併發），建議依據使用情境選擇相應配置：

砌機核心重點：

1. 顯存（VRAM）優先：Goose 若搭配本地模型（如 DeepSeek-R1、Llama-3），GPU 顯存直接決定了能運行的模型參數大小。16GB 顯存可順暢運行 7B14B 模型，24GB 顯存則可支援 32B70B（量化版）模型。

2. 系統記憶體（RAM）：多個 Agent 同時執行工具、分析大型代碼庫時極耗記憶體，建議 64GB 起步。

3. 可執行的應用參考例子

Goose 不單是代碼補全工具，更能自動執行跨系統的多步驟複雜任務：

• 全自動代碼重構與單元測試生成

  • 任務：讓 Goose 自動掃描指定 GitHub Repo，找出未處理的 Exception，重構代碼並補齊 PyTest 單元測試。

• 數據分析與自動化報表生成

  • 任務：輸入原始 CSV/JSON 數據，Goose 能寫出數據清洗腳本、執行分析，並自動繪製圖表及匯出 PDF 報告。

• 本地開發環境與 CI/CD 自動建立

  • 任務：指示 Goose「幫我建立一個包含 PostgreSQL 與 Redis 的 Docker 專案」，它會自動撰寫 docker-compose.yml、設定環境變數並啟動服務。

• 自動化 Web 爬蟲與內容處理

  • 任務：編寫 Playwright/Selenium 腳本抓取指定網頁資料，進行摘要提取並自動寫入本地資料庫。

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