Lokales Vibe Coding mit Crush und LM Studio
Terminalbasierte agentische Coding-Tools schreiben nach Bedarf Code, Tests und Dokumentation direkt in die Dateien, gesteuert von großen Sprachmodellen.
(Bild: Laura-Sophie Gruhn / heise medien)
- Ramon Wartala
Wenn man den hitzigen Diskussionen der letzten Monate Glauben schenkt, markieren Coding-Agenten wie CodeX CLI von OpenAI, Googles Gemini CLI oder Anthropics Claude Code die nächste Evolutionsstufe beim Coding mit KI-Hilfe, das Vibe Coding. Nach der Ära von Autovervollständigung, Codegenerierungsassistenten à la GitHub Copilot und spezialisierten IDEs wie Cursor oder Windsurf integrieren sich diese neuen, agentischen Coding-Assistenten direkt in die Kommandozeile – und lassen sich dadurch deutlich flexibler in bestehende Arbeitsumgebungen einbetten.
Kaum eine andere Technologie im Umfeld agentischer Unterstützung wird derzeit so kontrovers diskutiert. Die einen halten es für reine Zeitverschwendung, Anforderungen in natürlicher Sprache zu formulieren – nur um anschließend Ergebnisse zu erhalten, die selten zufriedenstellen. Andere wiederum setzen diese Tools erfolgreich ein, um in kürzester Zeit Programme in für sie fremden Programmiersprachen zu entwickeln.
- Agentische Coding-Tools ermöglichen es Softwareentwicklern, große Sprachmodelle direkt in ihre Arbeitsabläufe einzubinden.
- Tools wie OpenAIs CodeX CLI, Google Gemini CLI oder Anthropics Claude Code sind zwar als Open-Source-Anwendungen verfügbar, jedoch fest an die jeweiligen Firmen-APIs gebunden.
- Charms Crush bietet ein Terminal-UI, über das sich sowohl cloudbasierte LLMs als auch lokale Modelle wie Ollama oder LM Studio nutzen lassen.
- Mit offenen Coding-Modellen wie GLM-4.5-Air von Z.ai oder Qwen3-Coder von Alibaba Cloud kann man auf leistungsfähigen Entwicklungsrechnern nicht nur Kosten sparen, sondern auch sicherstellen, dass der eigene Quellcode nicht in die Cloud gelangt.
Der entscheidende Unterschied zu Coding-Assistenten der ersten Generation: Agentische Coding-Tools ändern nicht nur den Quellcode, sondern können – im Einverständnis mit dem Nutzer – auch alle weiteren Anpassungen vornehmen, die für die Ausführung notwendig sind. So führen Fehlermeldungen nach einem Lauf unmittelbar zu neuen Änderungen, wodurch sich eine Kette von Iterationen ergibt, die dem Vorgehen eines menschlichen Entwicklers erstaunlich nahekommt.
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