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I principali punti salienti di ZDNET
- Gli strumenti AI gratuiti Goose e Qwen3-coder possono sostituire un costoso piano Claude Code.
- L’installazione è semplice ma richiede un potente laptop locale.
- I primi take a look at si mostrano promettenti, anche se permangono problemi con la precisione e i tentativi.
Jack Dorsey è il fondatore di Twitter (ora X), Sq. (ora Block) e Bluesky (ancora blu). A luglio, ha pubblicato a dichiarazione abbastanza criptica su Xdicendo “oca + qwen3-coder = wow”.
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Da allora, l’interesse è cresciuto sia per Goose che per Qwen3. Goose, sviluppato dalla società Block di Dorsey, è un framework di agenti open supply, simile a Claude Code. Qwen3-coder è un modello di linguaggio di grandi dimensioni incentrato sulla codifica simile a Sonnet-4.5. Entrambi sono gratuiti.
Insieme, suggerisce Web, possono unirsi per creare un concorrente completamente gratuito di Claude Code. Ma possono? Veramente? Ho deciso di scoprirlo.
Inoltre: ho usato Claude Code per codificare un’app Mac in 8 ore, ma è stato più lavoro che magia
Questo è il primo di tre articoli che discuteranno dell’integrazione di Goose (il framework dell’agente), Ollama (un server LLM) e Qwen3-coder (il LLM).
In questo articolo ti mostrerò come far funzionare tutto. Nel prossimo articolo ti fornirò una comprensione più approfondita del ruolo svolto da ciascuno di questi tre strumenti nel processo di codifica dell’agente AI. Infine, proverò a utilizzare questi strumenti per creare un’app per iPad completa come estensione delle app che ho creato con Claude Code.
Okay, cominciamo. Lo sto costruendo sul mio Mac, ma puoi installare tutti e tre gli strumenti sul tuo laptop Home windows o Linux, se è così che ti piace.
Obtain del software program
Dovrai iniziare scaricando sia Goose che Ollama. Successivamente scaricherai il modello del codificatore Qwen3 da Ollama:
Inizialmente avevo scaricato e installato prima Goose. Ma non sono riuscito a farlo parlare con Ollama. Riesci a indovinare cosa ho fatto di sbagliato? Sì. Non avevo ancora scaricato e configurato Ollama.
Installazione di Ollama e Qwen3-coder
Il mio consiglio è di installare prima Ollama. Come ho già detto, sto usando MacOS, ma puoi usare quello che preferisci. Puoi anche installare una versione da riga di comando di Ollama, ma preferisco la versione dell’app, quindi è quello che esploreremo:
Scarica Ollama. Quindi, fare doppio clic sul programma di installazione. Una volta caricata l’applicazione, vedrai un’interfaccia simile a una chat. A destra vedrai il modello. Il mio è predefinito su gpt-oss-20b.
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Fare clic su di esso e verrà visualizzato un elenco di modelli. Ho scelto Qwen3-coder:30b, dove 30b si riferisce al numero di parametri del modello. Questo è un modello ottimizzato per la codifica con circa 30 miliardi di parametri:
Tieni presente che il modello non verrà scaricato finché non sarà costretto a rispondere a un immediate. Ho digitato la parola “take a look at” e il modello è stato scaricato:
Tieni presente che questo modello ha una capacità di 17 GB, quindi assicurati di avere abbastanza spazio di archiviazione. Questo requisito evidenzia uno dei grandi vantaggi dell’intero progetto. La tua IA è locale, in esecuzione sul tuo laptop. Non stai inviando nulla al cloud.
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Una volta installato Qwen3-coder, devi rendere l’istanza di Ollama visibile advert altre applicazioni sul tuo laptop. Per eseguire questo passaggio, seleziona Impostazioni dal menu Ollama sulla barra dei menu:
Attiva Esponi Ollama alla rete. Lascio che Ollama si installi nella listing .ollama. Questo approccio nasconde la listing, quindi ricorda che hai un file da 17 GB sepolto lì dentro.
Infine, ho impostato la lunghezza del contesto su 32K. Ho 128 GB di RAM sulla mia macchina, quindi se comincio a rimanere fuori contesto, lo aumenterò. Ma volevo vedere come funzionava questo approccio con uno spazio contestuale più piccolo.
Inoltre, tieni presente che non ho effettuato l’accesso a Ollama. Puoi creare un account e utilizzare alcuni servizi cloud. Ma stiamo tentando di farlo in modo completamente gratuito e interamente sul laptop locale, quindi evito di accedere ogni volta che posso.
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E questo è tutto per Ollama e il programmatore Qwen3. Dovrai avviare e far funzionare Ollama ogni volta che usi Goose, ma probabilmente non interagirai molto con esso dopo questo.
Installazione di Goose
Successivamente, installiamo Goose. Vai avanti ed esegui il programma di installazione. Come con Ollama, esistono più implementazioni di Goose. Ho scelto la versione MacOS Apple Silicon Desktop:
Una volta avviato Goose per la prima volta, verrà visualizzata questa schermata di benvenuto. Hai numerous scelte di configurazione, ma poiché stiamo optando per una configurazione completamente gratuita, vai alla sezione Altri supplier e fai clic su Vai alle impostazioni del supplier:
Qui vedrai un elenco molto ampio di vari strumenti agente e LLM che puoi eseguire. Scorri verso il basso, trova Ollama e premi Configura:
Una volta eseguito questo passaggio, ti verrà chiesto di configurare Ollama. È qui che mi sono sentito un po’ confuso perché, stupido, pensavo che “Configura Ollama” significasse che lo ero In realtà configurando Ollama. Non così tanto. Quello che stai facendo (qui e per tutti gli altri supplier) è configurare la tua connessione, in questo caso a Ollama:
Ti verrà chiesto di scegliere un modello. Ancora una volta, scegli qwen3-coder:30b:
Dopo aver scelto sia Ollama che qwen3-coder:30b, premi Seleziona modello:
Congratulazioni. Ora hai installato e configurato un agente di codifica locale, in esecuzione sul tuo laptop.
Portando Goose a fare un giro
Come con quasi tutti gli altri chatbot, ti consigliamo di digitare un messaggio nell’apposita space. Ma prima non è una cattiva thought far sapere a Goose la listing che utilizzerai. Per il mio take a look at iniziale, ho impostato Goose in modo che funzioni da una cartella temporanea. Lo specifichi in (1) toccando la listing già mostrata:
Tieni inoltre presente che il modello in uso è indicato in (2). Puoi impostare Goose per eseguire più modelli, ma per ora stiamo lavorando solo con questo.
Come take a look at, ho utilizzato la mia sfida di take a look at normal: creare un semplice plugin per WordPress. Nella sua prima esecuzione, Goose/Qwen3 ha fallito. Ha generato un plugin, ma non ha funzionato:
Nel mio secondo e terzo tentativo, dopo aver spiegato a Goose/Qwen3 cosa non funzionava, il problema è fallito e fallito di nuovo.
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Al terzo tentativo, ha eseguito la randomizzazione, ma non ha seguito completamente le indicazioni, il che ha vanificato l’intero scopo del plugin originale:
Ci sono voluti cinque spherical perché Goose riuscisse a farlo bene, ed period molto, molto soddisfatto di quanto si aspettasse di essere giusto:
Prime impressioni
Allora cosa penso di questo approccio? Sono rimasto deluso dal fatto che Goose abbia impiegato cinque tentativi per far funzionare il mio piccolo take a look at. Quando ho testato un gruppo di chatbot gratuiti con questo compito, tutti tranne Grok e un Gemini pre-Gemini 3 hanno superato il mio piccolo take a look at al primo tentativo.
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Ma una grande differenza tra la codifica chatbot e la codifica advert agenti è che strumenti di codifica advert agenti come Claude Code e Goose lavorano sul codice sorgente effettivo. Pertanto, correzioni ripetute migliorano la base di codice effettiva.
Quando il mio collega Tiernan Ray ha provato Ollama sul suo Mac M1 da 16 GB, ha scoperto che le prestazioni erano insopportabili. Ma sto eseguendo questa configurazione su un M4 Max Mac Studio con 128 GB di RAM. Avevo anche Chrome, Fusion, Closing Lower, VS Code, Xcode, Wispr Stream e Photoshop aperti contemporaneamente.
Finora ho eseguito solo un take a look at di programmazione abbastanza semplice, ma ho scoperto che le prestazioni complessive sono abbastanza buone. Non ho notato una differenza tangibile nei tempi di risposta rispetto alle richieste tra l’istanza locale che esegue Goose sul mio Mac Studio e prodotti ibridi locali/cloud come Claude Code e OpenAI Codex che utilizzano le enormi infrastrutture delle aziende di intelligenza artificiale.
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Ma queste sono ancora le prime impressioni. Sarò in grado di dirti meglio se penso che questa soluzione gratuita possa sostituire le various costose come il piano Max da $ 100/mese di Claude Code o il piano Professional da $ 200/mese di OpenAI una volta che avrò eseguito un grande progetto. L’analisi deve ancora arrivare, quindi rimanete sintonizzati.
Hai provato a eseguire localmente un LLM incentrato sulla codifica con strumenti come Goose, Ollama o Qwen? Com’è andata la configurazione e su quale {hardware} la stai eseguendo? Se hai utilizzato opzioni cloud come Claude o OpenAI Codex, come si confrontano le prestazioni locali e la qualità dell’output? Fatecelo sapere nei commenti qui sotto.
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