Stirling: darbiniet Llama, DeepSeek & Qwen lokāli – izstrādātāja sapņu redaktors

#AI #EarnCrypto #stirling

Stirling (atrodams Quasa.io/projects/stirling) ir jaudīgs atvērtā pirmkoda AI koda redaktors, kas 2026. gadā strauji kļūst par iecienītu alternatīvu Cursor, Windsurf vai VS Code + Copilot. 

Tas ir veidots uz Ollama/lokālo LLM (vai mākoņmodeļu) bāzes un piedāvā zibenīgu automātisko pabeigšanu, veselu failu rediģēšanu, tērzēšanas sānjoslu, kodā ievietotus skaidrojumus, refaktorēšanas ieteikumus un pat autonomu, aģentam līdzīgu darbību sarežģītu uzdevumu veikšanai—vienlaikus saglabājot jūsu koda privātumu un pēc vēlēšanās darbojoties lokāli.

Galvenās priekšrocības: ārkārtīgi zems latentums (reakcija šķiet tūlītēja pat uz vidējas veiktspējas aparatūras), skaisti tumšie/gaišie motīvi, izcila spēja ņemt vērā vairāku failu kontekstu, atbalsts milzīgiem konteksta logiem (līdz 128k+ tokeniem ar labiem modeļiem), iebūvēta termināļa integrācija, Git atbalsts un pārskatāms lietotāja interfeiss, kas nenovērš uzmanību. 

Varat pārslēgties starp modeļiem (Llama 3.1, DeepSeek-Coder-V2, Qwen 2.5-Coder utt.) ar vienu klikšķi, un kopiena aktīvi pievieno paplašinājumus/spraudņus.

Tas ir pilnīgi bez maksas (bez abonēšanas slazda), tiek aktīvi izstrādāts un ātruma un privātuma ziņā jau apsteidz daudzus maksas rīkus, sniedzot priekšrocības izstrādātājiem, kuri strādā vienatnē, neatkarīgiem tehnoloģiju entuziastiem un ikvienam, kurš ir noguris no mākoņpakalpojumiem atkarīgām IDE. Nelieli trūkumi: salīdzinājumā ar VS Code ekosistēma vēl attīstās, reizēm parādās atsevišķiem modeļiem raksturīgas īpatnības, un sākotnējā iestatīšana aizņem ~5 minūtes.

Noteikti jāizmēģina izstrādātājiem, kuri vēlas ātru, privātu un jaudīgu AI palīdzību programmēšanā bez ikmēneša maksām — saņemiet arī 1 QUA atlīdzību ar Quasa starpniecību! 

4.8/5 zvaigznes (izcils ātrums, privātums un izdevīgums; vērtējums nedaudz samazināts mazāka paplašinājumu tirgus dēļ un tāpēc, ka lietotāja interfeisam vietām vēl nepieciešami uzlabojumi).

Sāciet šeit: https://quasa.io/projects/stirling