RooCode + LLM locali: costruire software mantenendo il modello in locale

Con l'intelligenza artificiale oggi puoi realizzare una piattaforma completa — nel video, il CMS stesso del sito di Manu, una specie di WordPress moderna e reattiva, interamente in vibe coding. Ma se per IA intendi ancora ChatGPT, c'è un salto da fare.

Il limite di ChatGPT e Antigravity

Con ChatGPT puoi farti costruire una piattaforma in Node e React, ma poi copi ogni singolo file a mano nel tuo editor, oppure ti fai rilasciare uno zip da montare: grosse limitazioni. Antigravity — l'interfaccia di Google per costruire codice con l'AI — interagisce già con sistema operativo e terminale, ma a pagamento ti dà solo una manciata di token che non basteranno mai a finire una piattaforma.

RooCode in locale: i tre pilastri

• RooCode, il fork di Cline per VS Code, come agente sviluppatore.
• LM Studio come provider locale, con il modello adatto al tuo hardware.
• Ollama + Qdrant per gli embedding e la memoria vettoriale del codice.

Il flusso: installi LM Studio, scegli il modello giusto per il tuo hardware, poi in RooCode crei un profilo nuovo con provider LM Studio e salvi. Attenzione al problema noto: LM Studio dentro RooCode non riesce a indicizzare il contesto — servono Ollama per i modelli di embedding e Qdrant per la memoria vettoriale.

Cosa resta locale e cosa verificare

Nel setup mostrato il provider del modello è locale; il codice inviato a quel provider non viene inoltrato al modello cloud. Questo non dimostra che editor, estensioni, telemetria o integrazioni aggiunte restino offline. Modelli, licenze, hardware, energia e storage possono comportare costi. Nei prossimi video: gli MCP (Model Context Protocol) per collegare agenti a n8n, browser, Adobe, CAD e Unity.