KI Coding Plugin - Versionsgeschichte

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-23T13:16:42Z

LLaMa.cpp

← Nächstältere Version		Version vom 23. Juni 2026, 13:16 Uhr
Zeile 390:		Zeile 390:
	llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M		llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

	Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei ~~ein~~ ~~hervorragende~~ Antworten (wenn man Geduld hat). Zugegeben, wir haben auch einiges an Wissen in den Speicher vorgepackt.		Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei durchaus gute Antworten (wenn man Geduld hat). Zugegeben, wir haben auch einiges an Wissen in den Speicher vorgepackt.

	Im expecco Chat Fenster:		Im expecco Chat Fenster:

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-20T13:06:21Z

LLaMa.cpp

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-20T09:32:47Z

LLaMa.cpp

@@ Zeile 401: / Zeile 401: @@
 braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:<br>
 ''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''
 Auch in die Basisklassen kann geschaut werden:
  verify that the array >> at: method does corect bounds checking
@@ Zeile 427: / Zeile 427: @@
  - ''Both error classes descend from `IndexNotFoundError`, so a single `on: IndexNotFoundError do:` (or the broader `Error`) catches all bounds/type violations.
 ''
 == Wahl der Modellgrösse ==

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-20T08:55:38Z

LLaMa.cpp

@@ Zeile 401: / Zeile 401: @@
 braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:<br>
 ''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''
 == Wahl der Modellgrösse ==

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-20T01:42:01Z

LLaMa.cpp

← Nächstältere Version		Version vom 20. Juni 2026, 01:42 Uhr
Zeile 399:		Zeile 399:

	again, as Smalltalk action		again, as Smalltalk action
	braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:		braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:<br>
	''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''		''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-20T01:41:39Z

LLaMa.cpp

← Nächstältere Version		Version vom 20. Juni 2026, 01:41 Uhr
Zeile 397:		Zeile 397:
	create a python action to compute the area from given radius		create a python action to compute the area from given radius
	er legt eine korrekte Pythonscript Aktion nach wenigen Sekunden an. Chapeau. Sogar die Behandlung der Ein- und Ausgangspins, die bei Scriptaktionen etwas umständlich ist, hat er gemeistert.		er legt eine korrekte Pythonscript Aktion nach wenigen Sekunden an. Chapeau. Sogar die Behandlung der Ein- und Ausgangspins, die bei Scriptaktionen etwas umständlich ist, hat er gemeistert.

			again, as Smalltalk action
			braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:
			''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''

	== Wahl der Modellgrösse ==		== Wahl der Modellgrösse ==

Cg: /* LLaMa.cpp */

2026-06-20T01:36:44Z

LLaMa.cpp

← Nächstältere Version		Version vom 20. Juni 2026, 01:36 Uhr
Zeile 387:		Zeile 387:
	Installation siehe Webseite.		Installation siehe Webseite.

			Kommando:
	.\llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M		llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

		⚫	Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei ein hervorragendes Bild. Zugegeben, wir haben auch einiges gelernt in der Zwischenzeit, und haben Wissen in den Speicher vorgepackt.

⚫	Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei ein hervorragendes Bild;
	Im expecco Chat Fenster:		Im expecco Chat Fenster:
	open an exepcco browser on a new project		open an exepcco browser on a new project

Cg: /* Was kann eine lokale KI (ollama) */

2026-06-20T01:35:31Z

Was kann eine lokale KI (ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 20. Juni 2026, 01:35 Uhr
Zeile 274:		Zeile 274:
	== Was kann eine lokale KI (ollama) ==		== Was kann eine lokale KI (ollama) ==

			Bitte vorwärts scrollen zu LLaMa.cpp Versuch.
⚫	Erste Versuche ~~sind~~ eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen <sup>1)</sup>, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.

		⚫	Erste Versuche waren eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen <sup>1)</sup>, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.
	Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar. Wenn Sie im Haus Zugriff auf Rechner mit GPU haben sollten Sie diese unbedingt nutzen (mit möglichst viel RAM, damit die Modelle auch hineinpassen!)		Die Antwortzeiten sind natürlich schlecht, aber mit einer GPU u.U. brauchbar. Wenn Sie im Haus Zugriff auf Rechner mit GPU haben sollten Sie diese unbedingt nutzen (mit möglichst viel RAM, damit die Modelle auch hineinpassen!)

Zeile 282:		Zeile 284:
	<sup>1)</sup> z.B. über mcp tools, welche wir in der aktuellen Version für claudeCode bereits implementiert haben.		<sup>1)</sup> z.B. über mcp tools, welche wir in der aktuellen Version für claudeCode bereits implementiert haben.

	=== Installation ===		=== Installation (ollama) ===
	install ollama		install ollama
	ollama pull gemma3:8b-it-qat ;; gemma3:8b / gemma3:12b usw.		ollama pull gemma3:8b-it-qat ;; gemma3:8b / gemma3:12b usw.
Zeile 380:		Zeile 382:
	=== Versuche mit qwen2.5-coder:7b ===		=== Versuche mit qwen2.5-coder:7b ===
	Dieser zeigt erstaunlich gute Antworten auf unserer lokalen ollama installtaion mit einer (nach heutigem Maßstab) durchschnittlichen GPU (Preis heute ca. 1500.-)		Dieser zeigt erstaunlich gute Antworten auf unserer lokalen ollama installtaion mit einer (nach heutigem Maßstab) durchschnittlichen GPU (Preis heute ca. 1500.-)

			== LLaMa.cpp ==

			Installation siehe Webseite.

			.\llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

			Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei ein hervorragendes Bild;
			Im expecco Chat Fenster:
			open an exepcco browser on a new project
			macht er - innerhalb Sekunden!
			create a python action to compute the area from given radius
			er legt eine korrekte Pythonscript Aktion nach wenigen Sekunden an. Chapeau. Sogar die Behandlung der Ein- und Ausgangspins, die bei Scriptaktionen etwas umständlich ist, hat er gemeistert.

	== Wahl der Modellgrösse ==		== Wahl der Modellgrösse ==

Cg: /* Was kann eine lokale KI (z.B. ollama) */

2026-06-20T01:27:47Z

Was kann eine lokale KI (z.B. ollama)

← Nächstältere Version		Version vom 20. Juni 2026, 01:27 Uhr
Zeile 272:		Zeile 272:
	* Haiku ist viel schneller in der Antwort und kostet ein Zehntel. Mit Sonnet war nach 3-4 Std Arbeit mein Limit erreicht und ich durfte Stunden Pause machen. Mit Fable kann schon nach 1/2 Stunde die Zwangspause erzwungen werden. Mit Haiku kann man durcharbeiten. Aber ich brauche auch mindestens doppelt so viel Zeit um Haiku anzuleiten und seine Fehler wieder auszubügeln.		* Haiku ist viel schneller in der Antwort und kostet ein Zehntel. Mit Sonnet war nach 3-4 Std Arbeit mein Limit erreicht und ich durfte Stunden Pause machen. Mit Fable kann schon nach 1/2 Stunde die Zwangspause erzwungen werden. Mit Haiku kann man durcharbeiten. Aber ich brauche auch mindestens doppelt so viel Zeit um Haiku anzuleiten und seine Fehler wieder auszubügeln.

	== Was kann eine lokale KI (~~z.B.~~ ollama) ==		== Was kann eine lokale KI (ollama) ==

	Erste Versuche sind eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen <sup>1)</sup>, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.		Erste Versuche sind eher ernüchternd. Ohne Zugriff auf lokale Quellen <sup>1)</sup>, mit rein antrainiertem Wissen sind die Modelle vermutlich zu klein. Hier eine Konversation mit gemma3:8b-it-qat (8 Mrd, quantifiziert) auf einem Rechner ohne GPU.

Cg: /* KI Coding Plugin */

2026-06-19T23:57:31Z

KI Coding Plugin

← Nächstältere Version		Version vom 20. Juni 2026, 13:06 Uhr
Zeile 390:		Zeile 390:
	llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M		llama-server.exe -hf unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

	Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei ein ~~hervorragendes~~ ~~Bild~~. Zugegeben, wir haben auch einiges ~~gelernt in der Zwischenzeit, und haben~~ Wissen in den Speicher vorgepackt.		Das Modell läuft auf der lokalen CPU (Laptop, ohne GPU), und zeigt dabei ein hervorragende Antworten (wenn man Geduld hat). Zugegeben, wir haben auch einiges an Wissen in den Speicher vorgepackt.

	Im expecco Chat Fenster:		Im expecco Chat Fenster:
	open an exepcco browser on a new project		open an exepcco browser on a new project
	macht er ~~- innerhalb Sekunden~~!		macht er!
	create a python action to compute the area from given radius		create a python action to compute the area from given radius
	er legt eine korrekte Pythonscript Aktion ~~nach wenigen Sekunden~~ an. Chapeau. Sogar die Behandlung der Ein- und Ausgangspins, die bei Scriptaktionen etwas umständlich ist, hat er gemeistert.		er legt eine korrekte Pythonscript Aktion an. Chapeau. Sogar die Behandlung der Ein- und Ausgangspins, die bei Scriptaktionen etwas umständlich ist, hat er gemeistert.

	again, as Smalltalk action		again, as Smalltalk action
	braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:<br>		braucht etwas, aber er reagiert auf Syntaxfehler, korrigiert sich. Danach führt er die Aktion zur Verifikation aus. Ausgabe:<br>
	''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''		''Verified: for `radius = 5.0`, `area = 78.5398163397448` — same result as the Python version.''

			Die Frage wie man einen String (z.B. 'helloworld') zerlegt geht er systematisch an - er sucht im laufenden expecco nach Stringfunktionen. Das dauert

	<!-- oops - das war eine opus session		<!-- oops - das war eine opus session
	Auch in die Basisklassen kann geschaut werden:		Auch in die Basisklassen kann geschaut werden:

← Nächstältere Version		Version vom 19. Juni 2026, 23:57 Uhr
Zeile 12:		Zeile 12:
	* '''OpenAI ChatGPT''' (gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano, o1, o3)		* '''OpenAI ChatGPT''' (gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-4.1, gpt-4.1-mini, gpt-4.1-nano, o1, o3)
	* '''Ollama''' lokal oder remote (codellama:7b, codellama:13b)		* '''Ollama''' lokal oder remote (codellama:7b, codellama:13b)
			* weitere wie '''Groq''', '''Zen''', '''LLaMa''', '''Tabnine''' etc.

	Zusätzlich gibt es noch einen weiteren Eintrag '''Inhause'''; dieser ist für eigene, firmeninterne KI vorgesehen.		Zusätzlich gibt es noch einen weiteren Eintrag '''Inhause'''; dieser ist für eigene, firmeninterne KI vorgesehen.
	:: Anm.: tatsächlich sprechen all hinterher das selbe OpenAI chatGPT Protokoll; sie können also auch unter irgend einem anderen Anbieter einfach die URL zu ihrer eignene KI eingeben. Dieser Eintrag dient also lediglich der Übersichtlichkeit, und einem Platz wo Sie Ihre Zugangsdaten ablegen können, wenn Sie doch noch zwischen durch mit anderen Anbietern chatten können und wollen ohne jedesmal die URLs und API keys neu eingeben zu müssen.		:: Anm.: tatsächlich sprechen all hinterher das selbe OpenAI chatGPT Protokoll; sie können also auch unter irgend einem anderen Anbieter einfach die URL zu ihrer eignene KI eingeben. Dieser Eintrag dient also lediglich der Übersichtlichkeit, und einem Platz wo Sie Ihre Zugangsdaten ablegen können, wenn Sie doch noch zwischen durch mit anderen Anbietern chatten können und wollen ohne jedesmal die URLs und API keys neu eingeben zu müssen.
Zeile 24:		Zeile 26:
	<code>Ask Claude</code> / <code>Ask ChatGPT</code> mit folgenden Aktionen:		<code>Ask Claude</code> / <code>Ask ChatGPT</code> mit folgenden Aktionen:

	* '''Open KI Window''' — öffnet das eigenständige Chat-Fenster		* '''Open KI Chat Window''' — öffnet das eigenständige Chat-Fenster
	* '''Explain code''' — erklärt den Code der aktuellen Aktivität		* '''Explain code''' — erklärt den Code der aktuellen Aktivität
	* '''Suggest improvement''' — schlägt Verbesserungen vor		* '''Suggest improvement''' — schlägt Verbesserungen vor
Zeile 98:		Zeile 100:
	'''Tools → AI Coding''' im Smalltalk-Launcher) werden konfiguriert:		'''Tools → AI Coding''' im Smalltalk-Launcher) werden konfiguriert:

	* '''Provider''' — Anthropic ~~oder~~ OpenAI. Beim Wechsel werden API-URL und Default-Modell entsprechend angepasst; der gespeicherte API-Schlüssel des jeweiligen Anbieters wird geladen.		* '''Provider''' — Anthropic, OpenAI etc. Beim Wechsel werden API-URL und Default-Modell entsprechend angepasst; der gespeicherte API-Schlüssel des jeweiligen Anbieters wird geladen.

	* '''API Key''' — Schlüssel des aktuell gewählten Anbieters. Die Schlüssel werden pro Anbieter getrennt gespeichert (<code>#claudeApiKey_anthropic</code> bzw. <code>#claudeApiKey_openai</code>), so dass zwischen den Anbietern ohne erneute Eingabe gewechselt werden kann. Das Setzen des Schlüssels erfolgt ausschließlich über diesen Dialog.		* '''API Key''' — Schlüssel des aktuell gewählten Anbieters. Die Schlüssel werden pro Anbieter getrennt gespeichert (<code>#claudeApiKey_anthropic</code> bzw. <code>#claudeApiKey_openai</code>), so dass zwischen den Anbietern ohne erneute Eingabe gewechselt werden kann. Das Setzen des Schlüssels erfolgt ausschließlich über diesen Dialog.

	* '''Model''' — ein Modell aus der Liste des aktiven Anbieters oder ein selbst eingegebener Modellname. Kann auch direkt über das '''Set model'''-Untermenü in den Editor-Toolbars umgeschaltet werden.		* '''Model''' — ein Modell aus der Liste des aktiven Anbieters oder ein selbst eingegebener Modellname. Kann auch direkt über das '''Set model'''-Untermenü in den Editor-Toolbars umgeschaltet werden.

	* '''Max output tokens''' — maximale Antwortlänge.		* '''Max output tokens''' — maximale Antwortlänge.

	* '''API URL''' — nur zu ändern für eigene Proxies / Gateways. Standard: <code>https://api.anthropic.com/v1/messages</code> bzw. <code>https://api.openai.com/v1/chat/completions</code>.		* '''API URL''' — nur zu ändern für eigene Proxies / Gateways. Standard: <code>https://api.anthropic.com/v1/messages</code> bzw. <code>https://api.openai.com/v1/chat/completions</code>.