Stirling：Llama、DeepSeek、Qwenをローカルで実行 ― 開発者の夢をかなえるエディター

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Stirling（Quasa.io/projects/stirlingで紹介）は、強力なオープンソースのAIコードエディターで、2026年にはCursor、Windsurf、VS Code + Copilotに代わる選択肢として急速に人気を集めています。 

OllamaやローカルLLM（またはクラウドモデル）を基盤とし、超高速の自動補完、ファイル全体の編集、チャットサイドバー、インラインでのコード解説、リファクタリングの提案に加え、複雑なタスクでは自律型エージェントのような動作まで可能です—これらすべてを、コードのプライバシーを守りながら、必要に応じてローカルで実行できます。

主な強みは、極めて低いレイテンシー（ミドルレンジのハードウェアでも瞬時に反応する感覚）、美しいダーク／ライトテーマ、複数ファイルにまたがる優れた文脈把握、巨大なコンテキストウィンドウへの対応（優れたモデルでは最大128k+ tokens）、組み込みのターミナル連携、Git対応、そして気が散らず作業に集中できるすっきりとしたUIです。 

モデル（Llama 3.1、DeepSeek-Coder-V2、Qwen 2.5-Coderなど）はワンクリックで切り替えられ、コミュニティによって拡張機能やプラグインも積極的に追加されています。

完全に無料で（サブスクリプションに縛られることもありません）、活発に開発が進められています。個人開発者やインディーハッカー、クラウド依存のIDEにうんざりしている人にとって、速度とプライバシーの面ですでに多くの有料ツールを上回っています。小さな欠点としては、VS Codeに比べてエコシステムがまだ発展途上であること、モデル固有の癖がときどき見られること、初回のセットアップに~5 minutesかかることが挙げられます。

月額料金を払わずに、高速でプライバシーを守れる強力なAIコーディング支援を求める開発者には、ぜひ試してほしいツールです — Quasa経由で1 QUAの報酬も獲得できます！ 

評価は4.8/5 stars（速度、プライバシー、コストパフォーマンスが傑出しています。拡張機能マーケットプレイスの規模が小さいことと、UIにときどき改善の余地があることでわずかに減点）。

利用を始める：https://quasa.io/projects/stirling