Это самый простой метод, если вы используете расширение VS Code. Несмотря на то, что в интерфейсе нет отдельной кнопки "Ollama", последние версии Kilo Code позволяют добавить любого провайдера с API, совместимым с OpenAI. Ollama полностью соответствует этому стандарту.

1. Откройте боковую панель Kilo Code в VS Code и нажмите на иконку шестеренки (⚙️), чтобы открыть настройки.

2. Перейдите на вкладку "Providers". Прокрутите список популярных провайдеров в самый низ. Вы должны увидеть пункт "Custom provider" с кнопкой "Connect". Нажмите на неё.

3. В открывшемся окне заполните поля для вашего локального Ollama:

Provider ID: введите уникальный идентификатор, например, `my-ollama`.
Display name: введите любое понятное имя, например, `Мой локальный Ollama`.
Base URL: это самый важный шаг. Введите адрес вашего Ollama-сервера. По умолчанию это http://localhost:11434/v1 (обратите внимание на `/v1` на конце, так как Kilo ожидает OpenAI-совместимую конечную точку).
API Key: поле можно оставить пустым, так как локальному серверу не требуется ключ.
Models: после того как вы введете корректный `Base URL`, в списке Models введите "ID" (которое вы ввели в поле Provider ID) и "Name" (которое вы ввели в поле Display name) и нажмите на "Submit".

Ваш кастомный провайдер появится в списке.

4. Теперь в основном окне чата Kilo Code выберите в выпадающем списке моделей вашу новую модель `my-ollama/gpt-oss:20b`.

Если по какой-то причине UI не работает или вы предпочитаете ручную настройку, вы можете отредактировать конфигурационный файл проекта или глобальные настройки Kilo Code.

1. Откройте командную палитру (`Ctrl+Shift+P` или `Cmd+Shift+P`) и найдите команду "Kilo Code: Open User Settings (JSON)".

2. Добавьте следующий блок в файл конфигурации kilo.jsonc. Это пример из официальной документации, адаптированный под вашу модель:

{
  "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json",
  "model": "ollama/gpt-oss:20b",
  "provider": {
    "ollama": {
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:11434"
      },
      "models": {
        "gpt-oss:20b": {
          "name": "GPT-OSS 20B",
          "tool_call": true,  // Проверьте, поддерживает ли ваша модель вызов инструментов
          "limit": {
            "context": 32768, // Укажите реальный контекст вашей модели
            "output": 8192    // Максимальное количество токенов в ответе
          }
        }
      }
    }
  }
}

Важный момент: в этом случае используется ID провайдера `ollama`, но на практике в текущих версиях расширения `Custom provider` работает надежнее.

● Модель не отвечает или подвисает после запроса "hi": ваша модель `gpt-oss:20b` может быть слишком большой для вашего оборудования (CPU), и ей требуется больше времени на "размышления". Kilo Code имеет жесткое ограничение таймаута в 300 секунд (5 минут) для API-запросов. Если модель не укладывается в это время, запрос будет прерван. Решением может быть использование более легкой модели или менее требовательной задачи для начала.

● Нет пункта "Custom provider": убедитесь, что у вас установлена последняя версия расширения Kilo Code. Эта функция активно добавлялась в марте-апреле 2026 года.

● Ошибка при попытке использовать провайдера "ollama": Некоторые пользователи сообщают, что встроенный провайдер Ollama может работать некорректно. В этом случае метод с `Custom provider`, описанный первым, является самым надёжным решением.

[Размер контекста]

По умолчанию Ollama обрезает промты до очень короткой длины, что обсуждается в документации [4]. Для получения приемлемых результатов вам потребуется как минимум 32 КБ памяти, но увеличение размера контекста повышает потребление памяти и может снизить производительность в зависимости от вашего оборудования.

Чтобы настроить контекстное окно, установите параметр "Размер контекстного окна (num_ctx)" ("Context Window Size (num_ctx)") в настройках поставщика API.

Как это сделать: откройте окно настроек Ollama (доступное через значок в трее), и ползунком Context length установите желаемый размер:

[Таймаут]

По умолчанию таймаут запросов (API requests) наступит после истечения 10 минут. Локальные модели могут довольно медленно обрабатывать запросы, так что если вы сталкиваетесь с таймаутом, то можете его увеличить через панель расширений VS Code Extensions -> Kilo Code gear menu -> Settings -> API Request Timeout.

К сожалению, судя по доступной документации, расширение Kilo Code не имеет встроенной функции автоматического сохранения каждого диалога в файл с именем типа `.kilo/YYMMDDhhmmss_dialog.txt`.

Однако вы можете добиться цели (иметь сохраняемую историю переписки) двумя способами. Самый надёжный из них описан первым.

Способ 1: использование «Рабочих чатов» (Workspace Chats) — рекомендуемый.

Это встроенная функция Kilo Code для долгосрочного хранения разговоров в рамках проекта. Это самый близкий аналог того, что вы хотите, и он работает стабильно.

1. Создайте рабочий чат: начиная новый разговор о вашем проекте, используйте опцию «New Workspace Chat» (обычно это значок `+` на боковой панели Kilo Code).

2. Назовите сессию: дайте чату осмысленное имя, например `2026-05-30_ollama-debug` или `Настройка_модели_30_05_26`.

3. История сохранится автоматически: все чаты, связанные с вашей рабочей областью VS Code, автоматически сохраняются расширением. Вы можете в любой момент вернуться к любому прошлому разговору через панель истории чатов.

4. Где лежат файлы (необязательно): точное место хранения этих файлов в документации не указано, и доступ к ним для пользователя не предусмотрен. Расширение управляет ими само. Возможность экспортировать чат в файл — это известный запрос пользователей, но на данный момент он не реализован.

Способ 2: ручной экспорт.

Это единственный способ напрямую получить текст диалога в файл, который вы контролируете. Но он полностью ручной.

1. Выделите и скопируйте: Когда диалог дойдёт до нужного момента, просто выделите весь текст в панели чата и скопируйте его (`Ctrl+C` / `Cmd+C`).

2. Создайте файл вручную: в проводнике VS Code или в терминале создайте нужную папку (`.kilo/`) и файл с именем по вашему шаблону (например, `20260530143000_dialog.md`).

3. Вставьте и сохраните: вставьте скопированный диалог в новый файл и сохраните его (`Ctrl+S` / `Cmd+S`).

Почему нет автоматического сохранения в файлы. Согласно документации, Kilo Code построен вокруг более структурированной модели данных, а не простых текстовых файлов для истории:

● Централизованная конфигурация: все настройки хранятся в одном файле `kilo.jsonc`. История сессий сохраняется во внутреннем состоянии расширения, чтобы поддерживать такие функции, как возобновление старых чатов.
● Система плагинов: расширение имеет архитектуру, позволяющую создавать плагины. Отсутствие встроенной функции авто-экспорта говорит о том, что она не является приоритетной для разработчиков.

Итог: для вашей задачи лучшая стратегия — использовать «Рабочие чаты» как основной метод. Это даст вам надёжную постоянную историю без какой-либо ручной работы.

Если же вам абсолютно необходим обычный текстовый файл именно в папке .kilo/ с именем по шаблону, вам придётся каждый раз копировать и вставлять диалог вручную.

Как альтернативу, вы можете поискать в маркете расширений VS Code или на GitHub-странице Kilo Code плагин сообщества, который добавляет функцию авто-экспорта чатов, может кто-то это уже реализовал.

Если ваша модель Ollama не видна в диалоге выбора модели (Kilo model picker), зарегистрируйте модель в с своем файле конфигурации kilo.jsonc:

{
  "model": "ollama/my-finetune:latest",
  "provider": {
    "ollama": {
      "models": {
        "my-finetune:latest": {
          "name": "My Fine-tuned Model",
          "tool_call": true,
          "limit": {
            "context": 32768,
            "output": 8192,
          },
        },
      },
    },
  },
}