本地优先的 AI 编码桌面端

不用写代码，
说需求它就自己干。

LabCode 不是聊天机器人——它读你的项目目录、改源文件、跑编译烧录、盯串口输出。

代码和模型都在你本机，不经过云端。想接云端大模型也支持。

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WHY LABCCODE

和聊天框的区别在哪？

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看得见项目结构

不是给你贴代码让你复制——它直接在你磁盘上改文件，编辑器同步刷新。

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报错自己看

跑编译、跑测试，输出扔回给 AI。报错不用你手动复制粘贴，它自己读自己改。

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能烧固件

Arduino / ESP32 工具链内置：选板、装库、编译、烧录、串口监视全链路。

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插件随便加

任何 CLI 工具写个 JSON manifest 就能被 AI 调，MCP 服务器也支持。

🔒

数据不出本机

Qwen3.5-9B 本地 Vulkan 推理，API Key 存本地。想接云端 API 随时切。

✋

动手前先问你

改文件、跑命令前弹确认，你点头才执行。三种模式，从纯计划到全自动。

REAL WORKFLOWS

它实际是这么干活的

硬件场景

ESP32 温湿度采集，从选型到烧录

你说一句需求，AI 自己搜板、装库、写代码、编译、烧录、盯串口。有报错它自己回读修复。

Arduino / ESP-IDF 工具链即装即用
串口日志实时滚动，异常自动分析
编译失败自动定位行号并修改

你：ESP32-S3 接个 DHT22 读温湿度
→ search_boards 找到 ESP32-S3
→ install_library DHT sensor library
→ write_file src/main.ino
→ compile ✓ 12.3s 编译过
→ serial_log T=24.6°C H=58%

软件场景

Python 脚本加功能，跑通为止

你说"给这个 CSV 去重排序"，AI 读现有代码、写新文件、跑 pytest、看结果。失败了它自己改。

自动识别项目结构和测试框架
pytest / cargo / go test 输出结构化解析
每一步都可撤销，不喜欢随时退

你：utils.py 加 CSV 去重，输出排序结果
→ read_file utils.py
→ write_file utils.py
→ run_command python -m pytest
✓ 3 passed in 0.12s

扩展场景

新工具？写个 manifest 就行

Git、Docker、数据库——任何 CLI 工具包成插件，AI 就能调用。插件从 GitHub 装，不污染主程序。

JSON manifest 声明工具名、参数、命令
支持 CLI / HTTP / MCP / stdio
插件市场浏览，一键安装

你：装个 git 插件
→ install_plugin github.com/xxx/git
✓ 3 个新工具已注册
你：提交改动打 tag
→ git_add .
→ git_commit "feat: xxx"
→ git_tag v1.1.0

不用写代码，说需求它就自己干。