ローカル GGUF モデルを用途別ワークスペースに起動する Windows 向けランチャーです。Docker / WSL を使わず、ネイティブの llama.cpp (llama-server.exe) を起動し、コーディング・チャット・エージェント・リサーチの各ワークスペースへ接続します。
セキュリティ方針: このリポジトリは API キー・認証情報・トークンを一切含みません。API キーは Windows の環境変数のみで参照します。マシン固有パス（モデル・ComfyUI 等）はスクリプト内にフォールバックとして存在しますが、すべて
LLAMADOCK_*/LLAMA_TQ3_*環境変数で上書きできます（本リポジトリ自体に個人データは含まれません）。詳しくは下記「セキュリティ」を参照してください。
| ワークスペース | 用途 |
|---|---|
| Cline | コーディング用エージェント |
| OpenCode | ローカル OpenAI 互換 API に接続するターミナル型コーディングエージェント |
| OpenClaude | ローカル OpenAI 互換 API に接続する Claude Code 系ターミナルエージェント |
| Open WebUI (Computer) | 会話・Web 検索・コンパクション対応のブラウザ UI |
| Llama Agent | ターミナル型エージェント + 反復 Web 調査ハーネス |
| Deep Research | Odysseus によるローカル LLM リサーチ UI |
| ComfyUI | MiniMax H3 ビデオ / オーディオ生成 |
.\llamadock.bat互換用エントリポイントとして llama-tq3-chat.bat も残しています（中身は llamadock.bat を呼び出します）。
ComfyUIだけを起動する場合は、モデル選択を省略できます。
.\comfyui.batllamadock.bat を起動した場合も、最初に LLM workspace と ComfyUI を選択できます。
ComfyUI の起動フラグは調査に基づく既定値（--reserve-vram 1.0、--lowvram なし）が自動適用されます。
起動時に「ComfyUI tuning」メニュー（速い順: super / ck / fast / default / bench / custom / plan。triton はアンインストール済みのため削除）で対話的に切り替えられるほか、
[7] plan を選ぶと ck + 企画モード で起動し、h3-chat（企画 LLM Qwen3.5 付き）を自動で開きます。両方起動済みなら二重起動せずブラウザを開くだけです。
セッションメニューで [4] Stop server and exit を選ぶと、ComfyUI / h3-chat / 企画 LLM も全部停止して GPU・RAM を解放するかを確認します。
プロファイル／環境変数でも指定できます（LLAMADOCK_COMFY_PROFILE=super|ck|fast|bench|triton、
LLAMADOCK_COMFY_FLAGS、-ComfyUIFlags）。ck は --use-ck-attention（comfy-kitchen attention、
ComfyUI 0.33.0 以上）で、この機（RX 7800 XT）で有効化を確認済み。super は ck + triton の
全部載せですが、triton 3.7.x はこの GPU の H3 INT8 経路でクラッシュするためデフォルトで ck 相当に
フォールバックします（LLAMADOCK_COMFY_TRITON=1 で強制有効化。triton-windows は 2026-08-16 に
アンインストール済みのため、この機では常に ck 相当になります）。
ComfyUI 起動後に tools\h3-chat.ps1 を実行すると、ノード UI を触らずテキストで動画を生成できる
チャットページ（http://127.0.0.1:8189）が開きます（クイック約1分 / フル約9分・音声付き）。
チャット欄の ✎ 企画モード にチェックを入れると、「キー画像 → 動画」の2段階で企画できます。
① ローカル LLM（CPU 推論・VRAM 不使用）と日本語で「打ち返しながら」アイデアを固め、英語の画像プロンプトを生成
② Z-Image Turbo（GGUF Q8・lesliemore/z-image-turbo-nsfw-v2）でキー画像を高速生成（約15秒）
③ 画像を確認 → 必要なら日本語で修正指示 → 確定すると Z-Image をアンロード（VRAM 解放）
④ 確定した画像をもとに企画 LLM が英語の動画プロンプト（動き・カメラ・時間経過を追加）を作成 → 生成
動画が完成すると 自動停止のカウントダウンが始まり、放置すれば ComfyUI・企画 LLM を停止して
GPU・メモリを解放します（ブラウザが閉じていてもサーバー側で 180 秒後に確実に停止）。
企画 LLM は -PlanModel Qwen3.5（**Qwen3.5-4B Uncensored・NSFW・視覚対応、デフォルト）/ Off（無効）で
選択します。Qwen3.5 は mmproj 視覚エンコーダ付きで起動するため、確定したキー画像を実際に見て
動画プロンプトを作成します。旧 LFM / DirtyMuse は Qwen3.5 に一本化したため削除済みです。
MiniMax H3 の高速化（Spectrum / Turbo LoRA / ClipProj の A/B ワークフロー
h3_workflow_fast.json / h3_workflow_turbo.json / h3_workflow_clipproj.json / h3_workflow_super.json 含む計 13 個のバリアント
（短尺音声付き *_short_audio・スーパー *_super 系を含む）の一覧・調査結果・導入方法は docs/MiniMax-H3-Tuning.md に、現状把握は以下にまとめています。
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\comfyui-tune.ps1- モデルを選択
- Workflow preset を選択
- Workspace を選択
- コンテキスト / KV cache / GPU offload などを確認
- LlamaDock が
llama-serverと選択したワークスペースを起動
select-model.ps1 は引数でモード／値を直接指定することもできます（例: -PresetMode WebUIChat -ClientMode WebUI）。スクリプト冒頭の param() を参照してください。
| Preset | 内容 |
|---|---|
| Manual | すべて手動選択 |
| Code - Cline | Cline 向けの安定設定 |
| Code - OpenCode | OpenCode 向けの安定設定 |
| Code - OpenClaude | OpenClaude 向けの安定設定 |
| Agent Research | llama-agent + 反復 Web 調査ハーネス |
| Deep Research Light / Standard / Heavy | Odysseus 低負荷 / 標準 / 重め |
| Chat | Open WebUI（Web 検索・会話コンパクション） |
モデル名から実行ランタイムを自動選択します。
DeepSeek系: ExpertsLaguna runtime- その他の通常GGUF: AtomicBot TurboQuant runtime
TQ3/TQ3_4Sを含むモデル: TurboTan runtimeTernary/Bonsaiを含むモデル: PrismBonsai runtime（PrismML-Eng/llama.cpp fork）- 手動指定時のみ: Official llama.cpp Vulkan / HIP / CPU runtime
各ランタイムの既定パスと、環境変数による上書き方法（例: LLAMA_TQ3_TURBOTAN_SERVER、LLAMADOCK_OFFICIAL_HIP_SERVER）は docs/LlamaDock-Runbook.md に記載しています。
起動時に RAM・GPU・推定 VRAM・検出済み runtime を表示します。VRAM は nvidia-smi がある場合は高信頼、それ以外は Win32_VideoController からの推定です。
Llama Agent で調査テーマを入力すると、tools/deep-research-harness.mjs が以下を実行します。
- 調査観点の分解と複数検索クエリ生成
- Serper API 検索（
SERPER_API_KEYがある場合） - DuckDuckGo / Bing HTML 検索（フォールバック）
- ページ取得と本文抽出、LLM による証拠抽出
- 未解決ギャップを使った次ラウンド検索、citation URL 付き証拠パック生成
深さは起動時に 1 / 2 / 3 で選択できます（Light / Standard / Heavy）。Serper API キーは Windows の環境変数のみに設定してください。
mcp-server.js と各 mcp-*.bat が MCP サーバーを提供します（filesystem / memory / playwright / markitdown / context7 / web search など）。構成の例は mcp.json と MCP-ENDPOINTS.txt を参照してください。依存関係は package.json で管理します。
.
├── llamadock.bat # 推奨エントリポイント
├── select-model.ps1 # メインランチャー
├── package.json # MCP 依存関係
├── mcp-server.js # MCP サーバー本体
├── mcp-*.bat # MCP 起動ヘルパー
├── model-notes.json # モデル別メモ（推奨プリセット等）
├── config/ # プロファイル / パラメータスキーマ / プリセット / OpenCode 設定
│ ├── params-schema.json # 全パラメータの機械可読カタログ（GUI設定パネルの定義）
│ └── memory-presets.json # 省メモリ／速度プリセット（1クリック適用用）
├── docs/ # 設計・運用・パラメータカタログ
└── tools/ # 調査ハーネス・ランタイムヘルパー・検証スクリプト
config/params-schema.json に、ランタイムエンジン・GPU/CPU配分・KVキャッシュ種・MoEエキスパート配置
（ホットエキスパート＝--moe-expert-placement frequency）・投機的デコード（MTP/Eagle3/将来のDSpark）など
42項目の全パラメータを機械可読で定義しています。GUI の設定パネルはこのスキーマから自動生成します。
config/memory-presets.json には 省メモリ／速度プリセット（very-light / light / balanced / full /
moe-cpu-first / spec-mtp / spec-eagle3 / spec-off）を定義しています（現時点ではランチャーが既定値として利用。
GUI 設定パネルからの 1 クリック適用は将来の Web GUI で実装予定）。
次に実装する Web GUI の設計・引き継ぎは docs/PARAMETER-CATALOG.md を参照してください。
編集後は以下を実行してください。
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\tools\test.ps1- PowerShell 構文チェック / フォーマット確認
model-notes.json検証 / Node.js ツール構文チェック- 秘密情報スキャン
- 全プリセットの dry run
このリポジトリを公開する際は、以下を守ってください。
.env、ログ、DB、node_modules、mcp-data/などを含めない（.gitignoreで除外済み）- API キー、Bearer token、個人アクセストークンをコミットしない
- API キーは Windows 環境変数のみで参照する（スクリプトや README に書かない）
- Llama Agent は
--yolo（全ツール自動承認・シェル権限あり）で起動します。ローカルの llama-server にのみ接続する設計ですが、ターミナルに全権を与えるツールである点に留意してください
本リポジトリ内のソースコードは特に明記のない限り自由にご利用ください（必要に応じて LICENSE を追加してください）。