OpenAI проглотила Cline. Разработчики в панике
Прошлый месяц начался с тихого землетрясения. OpenAI анонсировала поглощение команды Cline - того самого VS Code расширения, которое превратило локальные LLM в полноценных напарников для программирования. Новость пришла как обычно - внезапно, без предупреждений, с коротким постом в блоге.
Пользователи прочитали и замерли. Их любимый инструмент теперь принадлежит корпорации, которая известна своими замками и ограничениями. Те, кто годами настраивал Cline под свои нужды, почувствовали себя как жители маленького городка, который только что купила крупная корпорация. (Знакомое чувство, правда?)
К 30 января 2026 года исходный код оригинального Cline всё ещё доступен на GitHub, но активная разработка остановилась. Команда перешла в OpenAI, где работает над чем-то «более масштабным».
Kilo Code: ответный удар open-source сообщества
Пока одни оплакивали потерю, другие уже работали. Через 72 часа после анонса OpenAI на GitHub появился первый коммит Kilo Code. Разработчики, которые годами пользовались Cline, поняли одну простую вещь: если корпорация заберёт ваш инструмент - сделайте свой. Лучше.
Kilo Code - это не просто форк. Это переосмысление. Авторы взяли всё, что работало в Cline, выкинули всё лишнее и добавили то, чего не хватало годами. Результат? Расширение VS Code с поддержкой 500+ моделей, полностью открытое под лицензией Apache 2.0, без телеметрии, без облачных зависимостей.
«Мы устали от ситуаций, когда успешный open-source проект покупают и превращают в очередной SaaS, - говорит один из контрибьюторов Kilo Code. - Cline был гениальным инструментом, но его судьба предсказуема. Сначала бесплатно, потом ограничения, потом подписка. Мы решили обойти этот цикл».
500+ моделей против одного провайдера
Вот где Kilo Code бьёт точно в цель. Пока Cline затачивали под OpenAI API (и несколько других крупных провайдеров), Kilo Code поддерживает всё, что может работать локально:
- Ollama - стандарт де-факто для локальных моделей
- LM Studio - для тех, кто любит графический интерфейс
- llama.cpp - для максимальной производительности
- vLLM - для batch-обработки и сложных сценариев
- Прямое подключение к Hugging Face
Это значит, что вы можете использовать лучшие LLM с поддержкой Tool Calling прямо в VS Code. Без API ключей. Без лимитов токенов. Без страха, что завтра сервис поднимет цены или изменит условия.
Агентное кодирование без облачных зависимостей
Самое интересное в Kilo Code - как он реализует «агентное» поведение. В Cline это работало через облачные вызовы. В Kilo Code всё происходит локально. Расширение анализирует ваш код, понимает контекст, предлагает изменения - и всё это без отправки данных куда-либо.
Как это работает технически? Kilo Code использует ту же архитектуру, что и Open Cowork, но адаптированную специально для VS Code. Локальный сервер, быстрая коммуникация через WebSocket, кэширование контекста - всё для минимальной задержки.
«Люди думают, что для качественного AI-ассистента нужны огромные облачные модели, - объясняет разработчик Kilo Code. - Но 70-миллиардные модели на современном железе справляются с 95% задач программирования. А остальные 5%... Ну, для них всегда можно временно подключить облако».
Установка: проще, чем кажется
Здесь многие споткнутся. «Локальная настройка», «требования к железу», «зависимости» - звучит страшно. На практике установка Kilo Code занимает 10 минут:
- Устанавливаете расширение из VS Code Marketplace
- Запускаете Ollama или другой совместимый сервер
- Выбираете модель из списка (или загружаете новую)
- Настраиваете параметры генерации под своё железо
Если у вас уже есть опыт с Ollama или другими локальными решениями, то процесс знаком. Если нет - сообщество подготовило детальные гайды для разных конфигураций.
Важный нюанс: Kilo Code требует минимум 16 ГБ оперативной памяти для комфортной работы с 7-миллиардными моделями. Для 70-миллиардных нужно 32+ ГБ. Но это цена за полную приватность.
Производительность: RTX 5090 всё ещё плачет
Давайте будем честны. Локальные LLM для кодирования в 2026 году всё ещё отстают от облачных гигантов. Тот факт, что ваша RTX 5090 страдает под нагрузкой, не делает код лучше. Kilo Code решает эту проблему умно.
Вместо того чтобы гоняться за облачными моделями в качестве, расширение фокусируется на узких задачах:
- Автодополнение кода (работает идеально даже на небольших моделях)
- Рефакторинг (понимание структуры важнее креативности)
- Поиск багов (паттерны легче обнаруживать, чем генерировать)
- Генерация документации (шаблонная работа)
Для сложных задач - архитектурных решений, проектирования систем - Kilo Code предлагает гибридный режим. Локальная модель делает черновую работу, а вы решаете, стоит ли отправлять запрос в облако для финальной полировки.
Экосистема: не только VS Code
Kilo Code понимает, что разработчики работают не только в IDE. Поэтому проект развивает экосистему:
| Инструмент | Назначение | Статус на 30.01.2026 |
|---|---|---|
| Kilo CLI | Терминальный интерфейс для быстрых запросов | Бета |
| Kilo Neovim | Плагин для Vim/Neovim | Альфа |
| Kilo API Server | Сервер для интеграции с другими инструментами | Стабильный |
Это значит, что вы можете построить идеальный стек с self-hosted LLM для всего рабочего процесса. От написания кода в VS Code до обработки документации в Obsidian.
Что будет с Cline под крылом OpenAI?
Здесь начинается самое интересное. Инсайдеры говорят, что команда Cline внутри OpenAI работает над чем-то большим, чем просто улучшение VS Code расширения. Скорее всего, их опыт интегрируют в следующие версии ChatGPT или создадут отдельный продукт для enterprise-клиентов.
Проблема в том, что enterprise-версии редко бывают такими же удобными, как open-source инструменты. Больше контроля. Меньше гибкости. Больше compliance. Меньше инноваций. (Вы знаете эту песню.)
Тем временем Kilo Code набирает обороты. За первый месяц проект получил 5000+ звёзд на GitHub, 200+ контрибьюторов и десятки интеграций. Сообщество, которое потеряло Cline, нашло новый дом. И этот дом построен на принципах, которые корпорации часто забывают: открытость, контроль, приватность.
Стоит ли переходить прямо сейчас?
Если вы использовали Cline для локальных моделей - да. Однозначно. Миграция займёт час, а вы получите больше возможностей и полный контроль.
Если вы использовали Cline только с OpenAI API - подумайте. Kilo Code поддерживает облачные провайдеры, но это не его сильная сторона. Для чистого облачного использования пока лучше остаться на оригинальном Cline (пока его не закроют).
Если вы никогда не использовали AI-ассистентов для кодирования - начните с Kilo Code. Вы избежите зависимости от одного провайдера с самого начала. И научитесь работать с локальными моделями, что в долгосрочной перспективе сэкономит деньги и нервы.
Один разработчик из сообщества сформулировал это лучше всех: «Раньше мы боялись, что наши инструменты станут платными. Теперь мы боимся, что их купят. Kilo Code - это страховка от обоих сценариев».
Индустрия AI-кодирования разделилась. С одной стороны - корпоративные гиганты с их экосистемами. С другой - open-source сообщество с его скоростью и гибкостью. Cline выбрал первую сторону. Kilo Code стал флагманом второй. А разработчики... разработчики просто хотят писать код. С тем инструментом, который не исчезнет завтра.
