目标：在 macOS 上通过 SSHFS 挂载集群代码目录，用本地 VS Code 编辑，不使用 Remote-SSH。
SSHFS + VS Code 挂载集群代码目录（macOS）
目标
- 本地 VS Code 编辑
- 代码真实存储在集群
- 不依赖 vscode-server
- 执行仍在集群（ssh / slurm / tmux）
一、安装依赖
1. 安装 macFUSE
brew install --cask macfuse
安装后：
- 打开 System Settings → Privacy & Security
- 允许 macFUSE 系统扩展
- 重启（如系统提示）
2. 安装 macOS 版本 SSHFS
brew install gromgit/fuse/sshfs-mac
brew link --overwrite sshfs-mac
验证：
sshfs -V
二、创建本地挂载点
mkdir -p ~/dfci_code
⚠️ 只挂载代码目录，不要挂整个 home。
例如远端目录：
/home/zz950/project_code
三、挂载远端目录
sshfs zz950@argos.dfci.harvard.edu:/home/zz950/project_code ~/dfci_code \
-o reconnect \
-o ServerAliveInterval=15 \
-o ServerAliveCountMax=3 \
-o follow_symlinks
验证：
ls ~/dfci_code
如果能看到远端文件，说明成功。
四、在 VS Code 中使用
- 打开 VS Code
- File → Open Folder
- 选择
~/dfci_code
此时：
- VS Code 认为这是本地目录
- 文件实际在集群
- 不会启动 Remote-SSH
- 不受 glibc 限制
五、执行仍在集群
编辑和执行分离。
在终端：
ssh zz950@argos.dfci.harvard.edu
或：
ssh zz950@argos.dfci.harvard.edu "bash run.sh"
推荐：
- 使用 tmux
- 用 slurm 提交任务
- Jupyter 在集群运行
六、卸载
diskutil unmount ~/dfci_code
如果挂载卡住：
diskutil unmount force ~/dfci_code
七、避免卡顿（重要）
1. 不要挂载大数据目录
只挂代码，例如：
project_code/
不要挂：
data/
results/
2. 在 VS Code 忽略大目录
在 .vscode/settings.json 添加：
{
"files.watcherExclude": {
"**/data/**": true,
"**/results/**": true
}
}
避免扫描大量文件。
3. 大数据不要通过 SSHFS 读写
错误方式：
pd.read_csv("~/dfci_code/data/bigfile.csv")
正确方式：
在 ssh 登录的集群终端里运行数据处理。
SSHFS 只用于：
- 编辑代码
- 修改 config
- 写 pipeline
- 改 slurm 脚本
八、推荐长期结构
本地（Mac）：
- VS Code + GPT
- 编辑代码
- 管理结构
集群：
- 真正计算
- 大数据
- Jupyter
- Slurm
这种结构：
- 避免 vscode-server 依赖
- 避免 glibc 限制
- 保持沉浸式 vibe coding
- 保留人工执行审计点
九、自动挂载脚本（可选）
创建：
nano mount_dfci.sh
写入：
#!/bin/bash
sshfs zz950@argos.dfci.harvard.edu:/home/zz950/project_code ~/dfci_code \
-o reconnect \
-o ServerAliveInterval=15 \
-o ServerAliveCountMax=3 \
-o follow_symlinks
保存后：
chmod +x mount_dfci.sh
以后只需：
./mount_dfci.sh
十、核心原则总结
- SSHFS = 编辑层
- 集群 = 计算层
- 不混用
- 不通过 SSHFS 操作大数据
这套结构在老系统科研集群上非常稳健。