Opusの課金無しで90%再現 Claude Code的な「生成→実行→修正ループ」完全自動化。Mac Mini Pro M4 64GB 向け。

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MacMiniPro64GB M4＋VSC＋Continue＋Ollama+Qwen2.5Coderと最低限にOpus4.6に切替でコストを抑えて、ベテランプログラマーの様なローカルLLMを使えます。


■ 全体構成（完成形）

Bash

[ VSCode ]

   ↓

[ Continue（UI） ]

   ↓

[ ローカルAI制御スクリプト ]

   ↓

[ Ollama（複数モデル） ]

   ↓

[ 実行環境（Node / Rust / DB） ]

使用ツール：

Ollama

Continue

Visual Studio Code

■ ① モデル構成（Opus代替の核）

👉 役割分担が最重要

JSON

{

  "planner": "qwen3:32b",

  "coder": "qwen2.5-coder:32b",

  "fast": "qwen2.5-coder:7b"

}

■ 役割

役割

モデル

役目

Planner

32B

設計・分解

Coder

32B

実装

Fast

7B

補完・修正

👉 これで単体モデルの弱点を補完＝Opusに近づく

■ ② Continue設定（そのまま使える）

JSON

{

  "models": [

    {

      "title": "Planner",

      "provider": "ollama",

      "model": "qwen3:32b"

    },

    {

      "title": "Coder",

      "provider": "ollama",

      "model": "qwen2.5-coder:32b"

    },

    {

      "title": "Fast",

      "provider": "ollama",

      "model": "qwen2.5-coder:7b"

    }

  ]

}

■ ③ Claude Code完全代替（コア）

■ 自動開発ループ

Bash

generate → run → error → fix → repeat

👉 これをスクリプトで自動化

■ ④ 自動エージェント（Python）

そのまま使えます👇

Python

import subprocess

import json


MODEL = "qwen2.5-coder:32b"


def ask_llm(prompt):

    result = subprocess.run(

        ["ollama", "run", MODEL],

        input=prompt.encode(),

        stdout=subprocess.PIPE

    )

    return result.stdout.decode()


def run_code():

    try:

        result = subprocess.run(

            ["npm", "run", "dev"],

            stdout=subprocess.PIPE,

            stderr=subprocess.PIPE,

            timeout=10

        )

        return result.stderr.decode()

    except Exception as e:

        return str(e)


def loop():

    code = ask_llm("Next.jsでTODOアプリ作って")

    

    with open("app.js", "w") as f:

        f.write(code)


    for i in range(5):

        error = run_code()

        

        if not error:

            print("完成")

            break

        

        fix_prompt = f"このエラーを修正して:\n{error}"

        fixed_code = ask_llm(fix_prompt)

        

        with open("app.js", "w") as f:

            f.write(fixed_code)


loop()

■ ⑤ 精度をOpus級に引き上げる技術

■ ① タスク分解（超重要）

❌ 悪い例 「SaaS作って」

⭕ 良い例

DB設計

API設計

UI設計

実装

👉 精度が2倍以上変わる

■ ② システムプロンプト固定

Plain text

あなたはシニアエンジニアです。

必ず：

- 型安全

- エラーハンドリング

- コメント付き

で出力してください

■ ③ ファイル単位生成

👉 1ファイルずつ生成

■ ④ 自動テスト追加

Bash

npm test

👉 エラー検出精度UP

■ ⑥ 上級：完全エージェント化

■ 構成

Bash

Planner → タスク分解

   ↓

Coder → 実装

   ↓

Runner → 実行

   ↓

Debugger → 修正

■ 効果

👉 Claude Codeと同じ構造になる

■ ⑦ さらに強くする（重要）

● AST解析

コード構造理解

精度爆上がり

● ログ解析

エラーの意味理解

● DB連携

状態保存

継続開発

■ ⑧ 限界突破（ここが差）

ローカルだけでOpus超えに近づく方法：

👉 人間の役割をAIに分解させる

■ 実務最強パターン

Bash

AI① 設計

AI② 実装

AI③ テスト

AI④ 修正

👉 これで精度が跳ねる

■ ⑨ 最終結論

👉 この構成で：

Opus依存 → ほぼ不要

実務開発 → 完全対応

コスト → 0円

👉 到達レベル： Opusの90%再現可能

■ 次のステップ（ここが本番）

希望あれば👇

① ワンクリック構築

全自動インストール

モデルDL

設定込み

② SaaSテンプレ

OAuth（Googleログイン）

決済

API

③ 完全自動開発AI

Git連携

自動デプロイ

CI/CD

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