一、VS Code AI Runtime 标准环境搭建手册 0. 总体结构认知必须记住AI Runtime 环境本质是VS Code (IDE) ↓ Remote SSH ↓ Ubuntu AI Server ↓ uv (Python 环境管理) ↓ .venv (项目隔离) ↓ FastAPI (Runtime API) ↓ Ollama (模型推理) 1. VS Code 端配置笔记本✔ 必装插件只要这三个在 Remote SSH 环境安装PythonMicrosoftPylanceRemote - SSH本地已装✔ 关键配置创建.vscode/settings.json内容{ python.defaultInterpreterPath: ${workspaceFolder}/.venv/bin/python, python.terminal.activateEnvironment: true, editor.formatOnSave: true }✔ 验证方式打开 Python 文件右下角显示.venvTerminal 自动出现(airt) 2. Ubuntu AI Server 环境✔ 必装组件sudo apt update sudo apt install -y git curl build-essential✔ Python 管理关键安装 uvcurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh初始化项目cd /data/pro/AIRT uv init .安装依赖uv add fastapi uvicorn httpx pydantic运行服务uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload 3. AI Runtime 标准开发流程以后固定✔ 开发流程VS Code (编辑) ↓ SSH 到 Ubuntu ↓ uv run (运行) ↓ FastAPI API ↓ Ollama / Provider✔ 永远不用的方式❌ source .venv/bin/activate❌ pip install❌ 本地 Python 环境❌ 多套 venv 混用 4. Git 提交规范非常重要现在已经进入“项目阶段”Git必须规范化。 一、哪些必须提交✔✔ 代码核心app/ api/ core/ providers/ router/ main.py✔ 配置文件pyproject.toml uv.lock✔ 文档README.md docs/✔ 工具脚本scripts/ docker/✔ VS Code 配置必须提交.vscode/settings.json 二、必须忽略.gitignore✔ Python 忽略__pycache__/ *.pyc *.pyo✔ 虚拟环境最重要.venv/✔ 日志logs/ *.log✔ 本地缓存.cache/✔ 环境变量.env✔ IDE 临时文件.vscode/*.local .idea/ 标准 .gitignore完整版本可以直接用这个# Python __pycache__/ *.pyc *.pyo # Virtual env .venv/ # Logs logs/ *.log # Env .env # IDE .vscode/*.local .idea/ # Cache .cache/ 5. Git 提交流程标准操作✔ 第一次提交你现在应该做git add .git status确认没问题后git commit -m chore: init AI Runtime environment with FastAPI uvgit push origin main 6. 强烈建议打版本标签git tag v0.1.0 git push origin v0.1.0 7. 现在的“标准开发状态”已经具备✔ AI Runtime 标准开发能力VS Code Remote SSH uv 管理 Python FastAPI API Server Git GitHub RTX 5060 Ti 推理环境 8. 下一步非常重要当前已经完成✅ 环境标准化Sprint 0下一阶段只有一个目标 Sprint 1AI Runtime API 标准化我们要做/v1/chat/completions /v1/models /health并且输出 OpenAI Compatible JSON为 OpenClaw / 视频系统做准备统一未来所有 AI 调用入口⚠️ 最重要的总结一句话现在已经完成AI Infra 环境层搭建下一步准备AI Runtime 产品层开发OpenAI API 结构设计FastAPI 标准返回格式Ollama 预留接口Runtime 第一版可调用服务