Créez Votre Assistant de Codage AI Local : Pas de Cloud Requis

Créer un Assistant de Codage AI en Locale (Sans Cloud) La plupart des assistants de codage envoient votre code à des serveurs externes, même pour des tâches simples comme lire des fichiers ou exécuter des commandes de shell. Cette pratique pose plusieurs problèmes : elle peut compromettre la confidentialité, elle est inadaptée aux environnements sécurisés et elle retire au développeur le plein contrôle sur son travail. Dans ce guide, nous allons construire Local Cursor, un assistant de codage AI basé sur le terminal qui fonctionne entièrement hors ligne grâce à des modèles open-source. Le terme "local" ici signifie que toutes les opérations, de l'inférence des modèles à l'accès aux fichiers, s'exécutent intégralement sur votre machine, sans appeler aucune API externe ni dépendre du cloud. Les Trois Composantes Principales de Local Cursor 1. Interface Ligne de Commande (CLI) Nous utilisons click, une bibliothèque Python légère, pour créer l'interface ligne de commande. Cette bibliothèque facilite la définition de commandes et d'options, permettant ainsi de communiquer directement avec l'agent AI dans votre terminal. 2. Exécution Ollama L'agent Local Cursor s'appuie sur qwen3:32b, un modèle de raisonnement rapide et open-source qui fonctionne en total autonomie via Ollama. Ce choix garantit une exécution rapide et sans latence, tout en conservant vos données sur votre machine. 3. Gestion des Fichiers et Environnement Le troisième élément, non mentionné explicitement, est la capacité de l'assistant à gérer vos fichiers locaux et à s'intégrer dans votre environnement de développement existant. Cet aspect est crucial pour un assistant local, car il doit pouvoir accéder et manipuler vos fichiers sans passer par Internet. Étape par Étape : Construire Local Cursor 1. Installation des Dépendances Avant de commencer, assurez-vous d'avoir Python installé sur votre machine. Ensuite, installez la bibliothèque click et Ollama. Voici comment procéder : bash pip install click 2. Configuration de l'Agent Nous devons configurer l'agent pour qu'il utilise le modèle qwen3:32b. Pour cela, suivez les instructions fournies par Ollama pour installer et configurer le runtime. Une fois ceci fait, importez les librairies nécessaires dans votre script Python : python import click from ollama_runtime import OllamaRuntime 3. Création de l'Interface Ligne de Commande Nous allons now définir une série de commandes à l'aide de click pour interagir avec l'agent. Voici un exemple de base : ```python @click.group() def cli(): pass @click.command() @click.argument('query') def ask(query): """Demande une réponse au modèle.""" runtime = OllamaRuntime(model='qwen3:32b') response = runtime.process(query) click.echo(response) @click.command() @click.argument('file_path') def read_file(file_path): """Lit le contenu d'un fichier local.""" try: with open(file_path, 'r') as file: content = file.read() click.echo(content) except FileNotFoundError: click.echo(f"Le fichier {file_path} n'a pas été trouvé.") @click.command() @click.argument('command') def run_command(command): """Exécute une commande shell.""" import subprocess result = subprocess.run(command, shell=True, capture_output=True, text=True) click.echo(result.stdout) cli.add_command(ask) cli.add_command(read_file) cli.add_command(run_command) if name == 'main': cli() ``` 4. Test de l'Assistant Pour tester votre assistant local, vous pouvez exécuter les commandes suivantes dans le terminal : bash localcursor ask "Quelle est la différence entre Python et JavaScript?" localcursor read_file "chemin/vers/votre/fichier.txt" localcursor run_command "ls -l" Avantages de Local Cursor Confidentialité : Vos données restent sur votre machine, ce qui est essentiel pour les développeurs travaillant avec des informations sensibles. Sécurité : Idéal pour les environnements sécurisés où l'accès à Internet est limité ou non autorisé. Contrôle Total : Vous pouvez personnaliser l'assistant selon vos besoins spécifiques, sans être lié aux restrictions d'une plateforme cloud. Rapidité : Sans dépendances Internet, les requêtes sont traitées instantanément, offrant une meilleure fluidité. Conclusion Local Cursor est une solution innovante pour ceux qui cherchent un assistant de codage fiable, privé et adaptable à des environnements variés. En utilisant des outils open-source et en mettant l'accent sur l'autonomie locale, vous pouvez améliorer votre productivité tout en protégeant vos données et votre environnement de travail. Que vous soyez un développeur novice ou expérimenté, l'intégration de Local Cursor dans vos workflows peut vous apporter une grande valeur ajoutée. N'hésitez pas à explorer et à personnaliser davantage cette application pour répondre à vos besoins spécifiques.