Montei um ambiente de desenvolvimento com IA local usando VS Code + Ollama + Cline

Vim compartilhar um setup que montei recentemente. Pode parecer algo simples, mas achei interessante documentar principalmente por ser um dev júnior explorando integração de IA local no ambiente de desenvolvimento.

Criei um setup de desenvolvimento onde integrei modelos de linguagem rodando localmente diretamente no VS Code, sem depender de APIs externas ou serviços pagos.

A ideia não foi “substituir o Cursor”, mas montar um ambiente agente local para entender como essas ferramentas funcionam na prática.

- Arquitetura:

    VS Code (IDE)
      ↓
    Cline (agente de IA)
      ↓
    Ollama (servidor local de LLMs)
      ↓
    Modelos locais (Qwen3, Llama 3.1, Mistral)

Como funciona o Cline:

O Cline funciona como um agente dentro do editor, indo além de autocomplete ou chat.

Ele consegue:

- ler múltiplos arquivos do projeto
- modificar código diretamente
- executar comandos no terminal
- manter contexto do workspace
- executar tarefas em múltiplas etapas (planning + execution)

Integração com Ollama

O Cline foi configurado no modo OpenAI-compatible:

API Key: ollama

Isso permite que qualquer modelo local do Ollama seja consumido como API.

Modelos utilizados

- qwen3:8b → geração e refatoração de código
- llama3.1:8b → raciocínio geral e explicações
- mistral:7b → tarefas rápidas

Automação do ambiente (scripts)

Além da configuração da stack principal, criei scripts em PowerShell para controlar o ciclo da IA local (Posso compatilhar).

Script de inicialização

Responsável por:

    - verificar se o Ollama está rodando
    - iniciar o servidor caso necessário
    - carregar o modelo principal (warmup)

Isso evita atrasos na primeira inferência.

Script de desligamento

Permite encerrar o processo do Ollama quando necessário, liberando recursos do sistema.

Script de status

Adicionado para validar rapidamente:

- se o servidor está ativo
- se os modelos estão carregados
- estado geral do ambiente

Fluxo de execução

Scripts iniciam o Ollama automaticamente

1. O Cline conecta via API local
2. O modelo é carregado sob demanda
3. O agente executa tarefas dentro do VS Code
4. Scripts permitem encerrar ou monitorar o sistema

Comparação com ferramentas tradicionais

Ferramentas padrão:

- dependência de cloud
- sem controle de runtime
- sem automação local

Setup local com scripts:

- controle total do ambiente
- inicialização sob demanda
- otimização de recursos
- execução offline

Limitações (OBS: Limitações vem do meu pc local com 16GB e RX7600)

- modelos 7B–8B ainda têm limitações de raciocínio
- consumo de memória relevante em 16GB RAM
- exige prompts mais estruturados para tarefas complexas

Conclusão

Esse setup mostra como é possível construir um ambiente de desenvolvimento com IA local funcional, integrando IDE + agente + inferência local + automação via scripts.

Não substitui ferramentas comerciais em qualidade de modelo, mas permite controle total do fluxo e entendimento profundo da arquitetura.