Codex umí lokální AI dobře, Cursor bohužel tak nějak napůl. Ale je tu spousta alternativ, co to dají, pokud máte AI přes Ollama, llama.cpp či LMStudio. Jednu věc byste ale měli vědět, ne každý „AI editor“ lokální model opravdu používá lokálně.
Typický příklad je Cursor. Ten sice umí nastavit vlastní OpenAI-compatible endpoint, ale podle diskuse na fóru Cursoru přímé připojení na localhost typu http://localhost:11434 pro Ollamu není běžně podporovaný scénář, protože požadavky procházejí přes servery Cursoru kvůli skládání promptů a kontextu.
V praxi to znamená, že pro Ollamu často potřebujete veřejně dostupný HTTPS endpoint, například přes tunel nebo vlastní proxy. To už ale není úplně čisté „editor → lokální model na mém počítači“.
Jestli vám jde o jednoduchost a nechcete další velké IDE, pluginy a nastavování, dává smysl se podívat hlavně na nástroje, které umí mluvit s Ollamou přímo.
TIP: Lokální AI na Mac Mini (a lepších) s pomocí Ollama. Jak zprovoznit, krok po kroku
Přehled nástrojů
| Nástroj | Typ | Přímé použití lokální AI | Pro koho dává smysl |
| Aider | Terminálový coding agent | Ano | Když nechcete nový editor a chcete pracovat přímo ve složce projektu |
| Zed | Samostatný editor | Ano | Když vám nevadí vyzkoušet nový editor s dobrým AI napojením |
| Goose | Desktop/CLI agent | Ano | Když chcete obecnějšího agenta pro úkoly, příkazy a práci se soubory |
| Continue.dev | Plugin pro VS Code / JetBrains | Ano | Když už používáte VS Code nebo JetBrains. Ale pozor, pohltil to Cursor, takže budoucnost nejistá |
| Cline / Roo Code | VS Code agenti | Ano | Když chcete agentní práci ve VS Code |
| Cursor | AI editor | Spíš nepřímo / komplikovaně | Když vám nevadí cloudová mezivrstva nebo tunel. A když vám nevadí Elon Musk |
| 🆕 opencode | CLI i Dekstop (beta) | Ano | Open source, vypadá slibně (ale netestováno) |
| Pi | CLI | Ano | Užitečná poznámka na konci tipu. |
Aider: nejlepší první pokus, pokud nechcete další editor
Aider je terminálový nástroj. Spustíte ho ve složce projektu a můžete se s ním bavit o změnách v kódu. Umí soubory číst, upravovat, vytvářet diffy a pracovat s gitem. Hlavní výhoda je, že nemusíte měnit editor ani instalovat plugin do VS Code nebo JetBrains.
Aider má přímo dokumentovanou podporu lokálních modelů přes Ollamu. V dokumentaci uvádí nastavení proměnné OLLAMA_API_BASE na lokální adresu http://127.0.0.1:11434.
Typický postup:
ollama pull qwen2.5-coder:7b
Potom ve složce projektu:
export OLLAMA_API_BASE=http://127.0.0.1:11434
aider –model ollama_chat/qwen2.5-coder:7b
Proč začít právě tady? Protože Aider je nejméně invazivní. Nemusíte měnit editor, workflow ani se učit nové prostředí. Prostě otevřete terminál ve složce projektu a zkusíte, jestli vám to pomáhá.
Dodal bych, že tohle je vcelku fungující možnost, ale nečekejte pohodlí Codexu či Cursoru. Musíte přidávat soubor (/add něco), aby je viděl a pracoval s nimi, nepamatuje si při novém spuštění a asi dost pozor, ať tam prostě nepřidáte celou složku (projekt). Projekt to ostatně prostě neumí “samo” projet a analyzovat.
Neumí česky, tedy rozumí česky, ale odpovídá v angličtině. A občas i v češtině. Vynutit by to mělo jít přidáním “–chat-language Czech” jako parametr pro spuštění.
A bacha na zadání, třeba “Check this script for bugs and tell me anything that should be fixed. “ znamená, že to skutečně projde, najde vhodné úpravy, ale také rovnou změní skript, ačkoliv jste o to nežádali. Takže vždy velmi přesně říkat co nemá udělat.
Mimochodem to /add soubor funguje i pro nové věci, které chcete, aby napsal. A osobně bych do pokynů přidával i preventivní “Neměň žádné jiné soubory” resp. “Do not edit any other files.”.
Zkoušel jsem to s Qwen2.5-coder:7b a i tahle “menší” model docela funguje.
Zed: zajímavý editor, pokud chcete něco jako „lokální AI editor“
Zed je samostatný moderní editor s AI funkcemi. Na rozdíl od Cursoru má pro lokální modely přes Ollamu přímější cestu: v integraci s Ollamou se nastavuje host na http://localhost:11434 a potom se vybírá lokální model.
Nevýhoda Zedu je jednoduchá: je to další editor. Pokud už jste přehlcení nástroji, pluginy, asistenty a IDE, nemusí být dobrý nápad hned měnit prostředí. Ale jako „další věc k vyzkoušení“ dává Zed velký smysl.
Nutno dodat, že tohle je fakt hlavně editor, kde integrace AI je ještě zmatenější než je Aider a spíš nebudete vůbec chápat, jak to používat. Celé je to navíc zásadně závislé na znalosti klávesových zkratek, což popravdě je okamžitá stopka. Na Macu zejména, klasická originalita a záplava zkratek zmrazí mozek během chvíle.
TIP: Zed je zmíněný i v Jaký „programátorský“ editor pro Mac OS. A nějaké praktické postřehy. Dost užitečném tipu s velkým přehledem editorů. AI vibec coding nástroje sice často mají možnost editace, ale lepší editor neuškodí.
Goose: agent pro lokální AI, nejen pro kód
Goose je open-source AI agent, který může běžet jako desktopová nebo CLI aplikace. Podle dokumentace podporuje Ollamu jako lokální model runner; pro lokální běh je potřeba model nejdřív stáhnout a spustit.
Goose je zajímavý spíš tehdy, když nechcete jen „uprav mi tenhle soubor“, ale obecnějšího agenta, který může pracovat s úkoly, soubory, příkazy a lokálním prostředím.
Pro první pokus s lokální AI pro programování bych ale stejně začal Aiderem. Goose je dobrý kandidát na druhý krok.
TIP: Praktické zkušenosti s vibe codingem zadarmo – OpenCode a free modely
Continue.dev, Cline a Roo Code: dobré, ale hlavně pro VS Code
Continue.dev, Cline a Roo Code jsou užitečné nástroje, ale dávají smysl hlavně tehdy, pokud už žijete ve VS Code nebo JetBrains IDE. Jestli tyto editory nepoužíváte a nechcete přidávat další vrstvu složitosti, není důvod jimi začínat.
Důležitý praktický bod: nejlepší nástroj není ten s nejdelším seznamem funkcí, ale ten, který nenaruší vaše současné workflow.
Zajímavost k Pi: Codingový nástroj Pi využívá minimalistický přístup s osnovou pod 1 000 tokenů k dosažení nižších nákladů a vyšší výkonu. Studie Databricks potvrdily, že v kombinaci s modelem Opus má nejvyšší úspěšnost při nízkých cenách. https://earendil.com/posts/pi-autoresearch-and-databricks/
Co si z toho odnést
Pokud chcete lokální AI hlavně kvůli kontrole, soukromí a tomu, aby to běželo na vašem počítači, hledejte nástroje, které umí mluvit přímo s:
http://localhost:11434
Jakmile nástroj vyžaduje veřejnou HTTPS adresu, tunel, cloudový backend nebo proxy, už to není tak jednoduché lokální řešení, jak by se na první pohled mohlo zdát.
Další tipy týkající se ChatGPT
