Stirling: Kör Llama, DeepSeek & Qwen lokalt – Utvecklarens drömeditor

#AI #EarnCrypto #stirling

Stirling (presenterad på Quasa.io/projects/stirling) är en kraftfull AI-kodeditor med öppen källkod som snabbt håller på att bli ett populärt alternativ till Cursor, Windsurf eller VS Code + Copilot under 2026. 

Den bygger på Ollama/lokala LLM:er (eller molnmodeller) och erbjuder blixtsnabb automatisk komplettering, redigering av hela filer, en sidopanel för chatt, kodförklaringar direkt i koden, förslag på refaktorering och till och med autonomt agentliknande beteende för komplexa uppgifter—samtidigt som din kod hålls privat och körs lokalt om du vill.

Främsta styrkor: extremt låg latens (känns omedelbart även på hårdvara i mellanklassen), snygga mörka/ljusa teman, utmärkt förståelse för flera filer, stöd för enorma kontextfönster (upp till 128k+ tokens med bra modeller), inbyggd terminalintegration, Git-stöd och ett rent, distraktionsfritt användargränssnitt. 

Du kan växla mellan modeller (Llama 3.1, DeepSeek-Coder-V2, Qwen 2.5-Coder osv.) med ett klick, och communityn lägger aktivt till tillägg/insticksprogram.

Den är helt gratis (ingen prenumerationsfälla), utvecklas aktivt och överträffar redan många betalverktyg när det gäller hastighet och integritet för ensamutvecklare, oberoende utvecklare som bygger egna produkter och alla som har tröttnat på molnberoende IDE:er. Mindre nackdelar: ekosystemet är fortfarande under utveckling jämfört med VS Code, vissa modellspecifika egenheter förekommer och installationen tar ~5 minuter första gången.

Ett måste att prova för utvecklare som vill ha snabb, privat och kraftfull AI-kodassistans utan månadsavgifter — få dessutom en belöning på 1 QUA via Quasa! 

4.8/5 stjärnor (enastående hastighet, integritet och prisvärdhet; ett litet avdrag för en mindre marknadsplats för tillägg och för att användargränssnittet ibland behöver finslipas).

Kom igång: https://quasa.io/projects/stirling