Stirling: draai Llama, DeepSeek & Qwen lokaal – De droomeditor voor ontwikkelaars

#AI #EarnCrypto #stirling

Stirling (te vinden op Quasa.io/projects/stirling) is een krachtige, opensource AI-code-editor die in 2026 snel uitgroeit tot een geliefd alternatief voor Cursor, Windsurf of VS Code + Copilot. 

De editor is gebouwd op Ollama/lokale LLMs (of cloudmodellen) en biedt razendsnelle automatische aanvulling, bewerking van volledige bestanden, een chatzijbalk, code-uitleg direct in de editor, suggesties voor refactoring en zelfs autonoom, agentachtig gedrag voor complexe taken—terwijl je code privé blijft en alles desgewenst lokaal draait.

Belangrijkste sterke punten: extreem lage latentie (voelt direct aan, zelfs op hardware uit het middensegment), fraaie donkere en lichte thema's, uitstekend inzicht in de samenhang tussen meerdere bestanden, ondersteuning voor enorme contextvensters (tot 128k+ tokens bij goede modellen), ingebouwde terminalintegratie, Git-ondersteuning en een overzichtelijke interface zonder afleiding. 

Je kunt met één klik wisselen tussen modellen (Llama 3.1, DeepSeek-Coder-V2, Qwen 2.5-Coder, enz.), en de community voegt actief extensies/plug-ins toe.

De editor is volledig gratis (geen abonnementsval), wordt actief ontwikkeld en overtreft nu al veel betaalde tools op het gebied van snelheid en privacy voor zelfstandig werkende ontwikkelaars, indiehackers en iedereen die genoeg heeft van cloudafhankelijke IDEs. Kleine nadelen: het ecosysteem is nog minder volwassen dan dat van VS Code, er zijn af en toe modelspecifieke eigenaardigheden en de eerste installatie duurt ~5 minuten.

Een aanrader om uit te proberen voor ontwikkelaars die snelle, krachtige AI-hulp bij het programmeren willen, met behoud van privacy en zonder maandelijkse kosten — verdien ook een beloning van 1 QUA via Quasa! 

4.8/5 sterren (uitstekende snelheid, privacy en prijs-kwaliteitverhouding; lichte puntenaftrek voor het kleinere aanbod aan extensies en de interface die hier en daar nog wat verfijning nodig heeft).

Aan de slag: https://quasa.io/projects/stirling