ඔබේ කේත ලියන වේගය ටොකන් සීමාවට ගැලපෙන්නෙ නැතිව තවත් ඉදිරියට ගෙන යාමට, ලෝකයේ ප්රසිද්ධ AI සේවා තුනක් – ChatGPT, Claude, සහ ස්ථානීය LLM – එකට එකතු කරන නව පද්ධතියක් සකස් කරලා. මේ සතියේ වැඩසටහනේදී, ලේඛකයා M1 Max පරිඝණකයක් (64 GB unified memory) භාවිතා කරමින්, Qwen 2.5‑Coder 32B මොඩලය Ollama හරහා දියත් කර, එය Claude Code එකට පරිවර්තනය විය හැකිදැයි පරීක්ෂා කළා.
මුලින්ම, Qwen2.5‑Coder 32B මොඩලය GPT‑4o මට්ටමේ සම්පූර්ණතාවයක් දක්වයි, නමුත් බහු‑පියවර කාර්යයන් සහ tool‑calling වැනි නියෝග‑කෙරෙන වැඩ සඳහා Claude Code වඩා හොඳයි. එබැවින් ලේඛකයා මොඩලය වෙනස් කර Qwen3‑Coder‑Next (MoE 80B, ක්රියාකාරී 3B) භාවිතා කළා; එය 64 GB මත සාර්ථකව රැඳෙයි (≈49 GB Q4). මේ මොඩලය Sonnet‑4.5‑class කේත කාර්ය සාධනයට සමීප වූ නිසා, ස්ථානීය AI එකේ ‘දෙවන පදනම’ බවට පත්විය.
මොඩලය පමණක් ප්රමාණවත් නොව, ඒකට වඩා වැදගත් වූයේ එය ‘ඇජන්ට්’ ලෙස ක්රියාත්මක කිරීමයි. Ollama හි සරල chat එකක් වෙනුවට OpenCode යෙදුමක් ඉදිරිපත් කර, එම මොඩලයට රෙපෝ එකක් කියවීමට, සැලසුම් කිරීමට, සහ බහු‑ගොනු සංස්කරණය කිරීමට හැකියාව ලැබුණා. මෙය Claude Code සහ Codex CLI සමඟ සමාන workflow එකක් ලබා දුන්නා.
ඉන්පසු, ලේඛකයා "agent‑orchestra" නමින් නව සංග්රාහකයක් තනා, Claude Code, OpenAI Codex CLI, සහ OpenCode+Qwen ඇජන්ට් තුනම එකම රෙපෝ එකේ එකවර ක්රියාත්මක කළා. මෙහි මූලික ක්රමවේදය Git worktrees භාවිතා කිරීමයි; එක් එක් කාර්යය සඳහා වෙනත් ශාඛාවක් හා වැඩසැරැල්ලක් සපයා, සමාන ගොනු සංස්කරණය වලක්වා ඇත. Python භාෂාවෙන් ලියන 250 පේළි dispatcher එක (orchestrate.py) මගින් add, run, review, merge, discard වැනි උපක්රමයන් කළ හැක. ප්රතිඵල සියල්ල තමන්ගේ ශාඛාවට auto‑commit වෙයි, මට අවශ්ය විට පමණක් merge කළ හැක.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ස්ථානීය LLM භාවිතය ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධකයින්ට විශාල වාසියක්. ඉහළ මිල ගණනක Cloud API ගාස්තුවක් නොමැතිව, M1 හෝ ARM‑based පරිගණකයක් තුළම ප්රබල මොඩලයක් ධාවනය කළ හැකිය. එමඟින් තරුණ වැඩසටහන් නිර්මාණකරුවන්ට, විශ්වවිද්යාල සිසුන්ට, සහ ස්මාල්‑බිස්නස් වලට AI‑ආධාරිත කේත නිර්මාණය, බග් හඳුනාගැනීම, සහ ස්වයංක්රීය කේත පරීක්ෂණය සිදු කිරීමට අවස්ථාව ලැබේ. තවද, Git worktree‑අධාරිත multi‑agent orchestration මඟින් කණ්ඩායම් වැඩබලන ආකාරය සරළ කර, merge conflict අවදානම අඩු කරයි. මෙය දේශීය තාක්ෂණ සමාජයට Open‑source, low‑cost AI විසඳුම් ලබා දී, ගෝලීය AI තරඟයේ තරගකාරීත්වය වැඩි කරනවා.
අවසන් වශයෙන්, ලේඛකයා Vibe Kanban නමින් UI එකක් පරීක්ෂා කළා, නමුත් එය sunsetting වීම හේතුවෙන් Claude Squad වෙත මාරු විය. Claude Squad, tmux‑plus‑worktree ආකෘතිය සමඟ terminal UI එකක් සපයන අතර, එය දැන් GitHub රෙපෝ එකක් ලෙස සකසා, තවත් සංවර්ධකයින්ට පරිච්ඡේදකව භාවිතා කිරීමට සලස්වා ඇත.
මෙම පදනම මත, ස්ථානීය AI හා Cloud AI එකට සමමුහුර්තයක් සැලසුම් කර, ඔබේ කේත ලියන වේගය ඉහළ නැංවීමට, ගාස්තු ඉතිරි කිරීමට, සහ කණ්ඩායම් වැඩබලන ක්රමවේදය සරළ කිරීමට හැකියාව ඇත.
