寓言故事
山村学堂常要进城请教大书库，等回信时一堂课已经结束。先生希望学生能在本地练习，可城里的藏书和讲解无法整座搬来。
有人提议让学生多背书名，仍解决不了临时提问。于是先生挑出常用的课本、索引和答题法，装进学堂自己的书箱，并请书匠定期带来更新的册页。
日常问题由书箱旁的窗口当场处理；遇到罕见课题、需要最新资料或超出书箱能力的事，先生仍派人进城核实。书箱要占地方，也需要维护，内容旧了就会答错。
村里不再为每一个问题走山路，同时也没有把本地书箱当成万能大馆。把常用模型能力部署到身边，换来的是更直接的控制与责任。
概念落点
Ollama is a local model runtime and model management tool. It helps users pull, package, customize, and serve LLMs on local or private machines, often through simple commands and an API. It is useful for local development, privacy-sensitive workflows, and lightweight self-hosted inference, while still being constrained by local hardware and model size.
它的价值在于把一个抽象术语落到可观察的机制、约束和取舍上，便于在真实系统中判断适用范围。
故事对应
Soloharness 判断
这个概念的实战价值，是帮你把“看起来聪明的 AI 功能”拆成可交付、可验收、可治理的工作单元。