Projekty lokalnie
Otwierasz foldery z dysku i pracujesz na realnych plikach projektu, bez wymogu importowania repozytorium do zewnętrznego workspace’u.
Local-first AI IDE
CodeWinger pozwala korzystać z agenta AI bez przenoszenia całego workflow do niejasnej warstwy cloud. Folder projektu, terminal, Git, diff review i klucze BYOK pozostają pod kontrolą developera.
Definicja
Local-first AI IDE to środowisko, w którym lokalny projekt pozostaje źródłem prawdy. AI może korzystać z modeli chmurowych, ale sam workflow nie zaczyna się od hostowanego konta ani zdalnego workspace’u. Najważniejsze punkty kontroli zostają tam, gdzie developer ich oczekuje: w plikach, terminalu, Git i diffie.
To szczególnie ważne przy prywatnych repozytoriach, projektach klientów, eksperymentach produktowych i kodzie, którego nie chcesz traktować jak danych treningowych albo przypadkowego załącznika do promptu.
Otwierasz foldery z dysku i pracujesz na realnych plikach projektu, bez wymogu importowania repozytorium do zewnętrznego workspace’u.
Podłączasz własne klucze API do providerów modeli. Dzięki temu masz większą kontrolę nad wyborem modelu, użyciem i kosztami.
Agent może przygotować patch, ale zmiany powinny być widoczne przed akceptacją. To zabezpiecza jakość i intencję kodu.
Normalny workflow zostaje dostępny: komendy, build, testy, staging i decyzja o commicie.
FAQ
Aktualny produkt jest projektowany local-first; praca zaczyna się na folderach lokalnych.
Bring your own key: używasz własnych kluczy do providerów modeli AI.
Modele chmurowe nadal wymagają połączenia z providerem, ale projekt i kontrola workflow pozostają lokalne.
Bo agent może szybko zmieniać kod. Local-first i diff review pomagają utrzymać odpowiedzialność za repozytorium po stronie developera.
CodeWinger Desktop 0.3.0 jest dostępny za darmo dla Windows x64 jako instalator `.exe`; opcjonalnie można pobrać `.msi`.
Pobierz za darmo