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(2) In future presentations of the research findings, in addition to the course project website and public presentations, your real name and personal information will not appear in this research report. If you are interested in the research results, we can provide you with an executive summary after the study is completed.
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Uedu Code

這是跑在校園機房的AI Agent 服務——你描述目標,它自己讀檔、改檔、執行指令,再依結果調整做法。 模型在校內的顯示卡上運算,你的程式碼不會離開校園.

不只用於寫程式——資料分析、文件整理、課程學習都可以。 它由單一張顯示卡提供,同時只能服務少數幾位使用者——會排隊,但它完全屬於我們。

Live system status
檢查中

稍候片刻。

同時服務名額 / 使用中

目前模型
可用脈絡長度
部署方式 校園自建 GPU(vLLM)
Quick Settings

已經裝好 opencode 的話,三步就能接上。

第一次使用?看完整教學

一、安裝

npm i -g opencode-ai
二、把這段存成 opencode.json
Loading...

三、把 apiKey 換成你上面建立的金鑰,然後執行 opencode

執行後請確認畫面右下角顯示的是 Uedu Code。若顯示其他名稱,代表你的程式碼正被送往校外的服務——輸入 /models 切換回來。

目前使用的模型

我們認為使用者有權知道自己正在跟什麼對話。以下是這項服務目前採用的模型,包含它做得好的地方,也包含它做不到的地方。

Model Devstral Small 2 Devstral-Small-2-24B-Instruct-2512
開發者 Mistral AI × All Hands AI(法國)
模型規模240 億參數(24B)
授權條款Apache 2.0
執行位置 校園機房內的顯示卡,資料不離開校園

為什麼選擇它

  • 專為 AI Agent 的工作流程訓練,擅長讀檔、改檔、執行、依結果修正的循環
  • 權重完全開放,可以下載、檢視、離線稽核,行為不依賴任何外部服務
  • 授權條款允許校內自行架設服務,不需要向任何廠商申請或付費

它擅長的

  • 多檔案專案的探索與修改
  • 從測試或錯誤訊息推斷問題並自行修正
  • 穩定的工具呼叫,適合長時間的多輪任務

它的限制

  • 規模遠小於商業前沿模型,複雜推理與大型重構會吃力
  • 知識有截止時點,對最新的套件版本或 API 可能不熟悉
  • 繁體中文可用但非其強項,技術討論用英文通常品質較好

這是目前採用的模型,日後可能更換。無論換成哪一顆,你在設定檔裡使用的名稱都固定是 uedu-code,所以更換模型時你不需要修改任何設定。

關於記錄與研究

我們認為,教育科技平台應該讓使用者清楚知道自己留下了什麼。以下說明不會藏在條款裡。

會記錄的內容

  • 你送出的指令,以及 AI 每一次回覆的內容
  • AI 使用了哪些工具(讀檔、改檔、執行指令)與其結果狀態
  • token 用量、回應時間、排隊等待時間等系統指標

這些記錄的用途

  • 系統維運:了解容量是否足夠、找出效能瓶頸
  • 學術研究:分析人與 AI Agent 的協作歷程。研究僅在你已簽署研究同意書的前提下納入,且一律以群體為單位分析

你的權利

  • 研究參與與課程成績完全脫鉤。不參與、或中途撤回,都不影響你的課程權益
  • 你可以隨時撤銷金鑰,停止使用這項服務

研究同意是選擇性的,登入後可在同意書中心簽署或撤回。沒有簽署一樣可以正常使用這項服務——記錄仍會保留供系統維運,只是不會進入研究分析。

提醒:請不要把密碼、金鑰、個人隱私資料交給 AI Agent 處理。這不是針對本服務的特別限制,而是使用任何 AI 工具都該有的習慣。