Una configuración local con Qwen, Ollama y OpenCode produjo una utilidad sencilla para renombrar capturas, pero el intento de organizar PDF se atascó durante la depuración. Así lo contó David Gewirtz en ZDNET al describir su prueba con un Mac Studio con M4 Max y 128 GB de memoria. El resultado sirve para entender qué logró ese flujo concreto, no para predecir cómo irá en cualquier equipo o proyecto.

La utilidad que sí llegó a funcionar

Ventana de ScreenshotRename con una lista de archivos a la izquierda, la vista previa de una captura a la derecha y un campo para cambiar el nombre.

Gewirtz combinó OpenCode v2.2.5, el entorno local Ollama y el modelo qwen3-coder-next:q4_K_M. Según su relato, ese modelo tiene 80.000 millones de parámetros, con 3.000 millones activos a la vez. Configuró un contexto de 64.000 tokens y recurrió a Gemma4:26b para interpretar capturas.

La aplicación, pensada para una carpeta con más de 7.000 imágenes, mostraba una captura cada vez. El usuario podía escribir un nombre nuevo y pulsar Intro para guardar y avanzar. Gewirtz dijo que tardó casi seis días en completarla; cuatro se fueron en conseguir que apareciera la lista de archivos. Descartó ese código y pidió a una sesión nueva de OpenCode que reconstruyera la lista.

La utilidad quedó limitada: no tenía paneles redimensionables, plantillas para nombres o fechas, zoom ni navegación rápida entre imágenes. La captura muestra la lista de archivos, una vista previa y el campo para cambiar el nombre, además de la opción de avanzar tras guardar.

Para una tarea local, Gewirtz recomienda dividir el trabajo en objetivos pequeños y pedir aprobación antes de las acciones con archivos o comandos de terminal.

El organizador de PDF se atascó

En otro proyecto, Gewirtz pasó cinco días intentando crear una herramienta para organizar documentos PDF. El sistema podía identificar el tema de un archivo, pero no repetía esa operación de forma fiable al procesar lotes grandes. La depuración se centró en las nuevas funciones de comprensión de documentos en el dispositivo de macOS 27.

La diferencia entre ambos proyectos es práctica: la herramienta de capturas tenía una tarea acotada y terminó siendo útil, aunque con pocas funciones; el organizador dependía de resolver problemas de depuración y de repetir una operación en muchos documentos. Son resultados de los proyectos que describió Gewirtz, no una medida general del rendimiento de los agentes locales.

Tres formas de cambiar el flujo de programación

Guía en inglés de Eric Tech sobre Claude Code y Ollama

Claude Code es el agente de programación; un agente coordina tareas y cambios en el código. Ollama ejecuta modelos, mientras que Qwen es uno de esos modelos. OpenCode y Local-CLI son otros agentes. Cambiar el modelo, el agente o ambos lleva a flujos distintos.

RutaAgenteEjecución del modeloQué cambia en el flujo
OpenCode con Ollama y QwenOpenCode v2.2.5Modelo local con OllamaSustituye el agente y el proveedor del modelo; Gewirtz relató los resultados con sus dos proyectos.
Claude Code con OllamaClaude CodeModelo local conectado mediante OllamaMantiene Claude Code y permite cambiar el modelo, según la descripción del tutorial de Eric Tech.
Local-CLILocal-CLIModelos locales, propios o servicios compatibles en la nubeAñade una CLI con planificación de tareas y aprobación antes de modificar archivos, según el repositorio del proyecto.

Eric Tech describe cómo conectar modelos de Ollama a Claude Code y cambiar de modelo. Su descripción caracteriza los modelos locales como más lentos y distintos de una sustitución equivalente del servicio en la nube.

El repositorio actual de Local-CLI indica que se necesita Node.js 20 o posterior. Los comandos documentados son npm install -g local-cli-agent y, después, local-cli; la primera ejecución abre un asistente para configurar el endpoint, es decir, la dirección del servicio que usará el agente. El proyecto también describe un modo supervisado que pide aprobación antes de modificar archivos.

Local-CLI admite endpoints locales y propios, como Ollama, vLLM y LM Studio, además de servicios en la nube como Azure OpenAI y Google Gemini. La licencia del proyecto es MIT, pero eso no convierte en gratuitas las opciones alojadas en la nube: la ejecución local y el uso de esos servicios son configuraciones distintas.