NeKot: терминальный клиент для локальных LLM, который не просит ключи API

Консольный ренессанс: почему терминал снова в моде

Графические интерфейсы для локальных LLM множатся как грибы после дождя. LM Studio с их красивыми окошками, Oobabooga с кучей настроек, Jan AI с современным дизайном. Все хотят сделать общение с нейросетью максимально комфортным - кнопочки, слайдеры, красивые шрифты.

А потом появляется NeKot и говорит: "Хватит этой мишуры. Давайте по-старинке, в консоли".

И знаете что? Это работает. Особенно если вы - тот самый человек, который половину рабочего дня проводит в терминале. NeKot на 2026 год - это не просто ностальгический привет из 90-х. Это осознанный выбор для тех, кто ценит скорость, минимализм и контроль.

Что умеет NeKot (помимо милого кошачьего имени)

Разработчик явно не стал изобретать велосипед, а взял все самое нужное:

• Поддержка KoboldCpp - главный козырь. KoboldCpp на 2026 остается одним из самых стабильных и эффективных бэкендов для запуска GGUF-моделей. NeKot просто подключается к уже работающему инстансу.
• Веб-поиск через SearXNG - вот это интересно. Модель может искать информацию в интернете, не выходя из терминала. Идеально для факт-чекинга или свежих данных.
• STDIN/STDOUT - старый добрый пайплайн. Можно подавать текст из файла, получать ответ в консоль, перенаправлять дальше. Unix-way в чистом виде.
• Никаких API-ключей - самый приятный пункт. Не нужно регистрироваться, не нужно платить, не нужно бояться лимитов. Все локально, все ваше.
• Поддержка нескольких моделей - переключайтесь между разными LLM без перезапуска. Установили Qwen2.5-32B для серьезных задач и Phi-4-mini для быстрых ответов? Легко.

NeKot vs мир: кого он заменяет

Давайте сразу расставим точки над i. NeKot - не конкурент LM Studio или Jan AI. Это инструмент для другой аудитории.

Если вы уже читали наше сравнение продвинутых приложений для локальных LLM, то понимаете - NeKot занимает свою нишу. Это не "лучший" инструмент, а "правильный для определенных задач".

Сценарии использования: где NeKot блестит

Я тестировал NeKot пару недель и нашел несколько ситуаций, где он оказался идеальным выбором.

Быстрая справка по коду

Сижу в Vim, пишу функцию на Python. Застрял на оптимизации. Вместо того чтобы переключаться в браузер или запускать тяжелый LM Studio:

# В соседней вкладке терминала уже работает KoboldCpp с Codestral-22B
nekot --model codestral --prompt "Как оптимизировать эту функцию?" < snippet.py

Ответ приходит через 5 секунд. Копирую, вставляю, продолжаю работать. Ноль контекстных переключений.

Факт-чекинг с веб-поиском

Пишу статью про новые функции в PyTorch 2.5 (вымышленная версия на 2026 год). Нужны свежие данные из документации и блогов разработчиков:

nekot --search "Что нового в PyTorch 2.5 tensor parallelism"

NeKot сам ищет информацию через SearXNG, обрабатывает результаты и дает сводку. Проверяю факты, добавляю в статью. Все в одном окне терминала.

Автоматизация документооборота

Ежедневно приходит 20-30 техзаданий в разных форматах. Раньше читал все вручную. Теперь:

cat tasks/*.txt | nekot --system "Выдели основные требования, сроки и приоритет" > summary.md

Минутное дело. Особенно если использовать мощные модели вроде Qwen2.5-72B с поддержкой Tool Calling, которые отлично структурируют информацию.

Под капотом: как это работает (без лишних деталей)

Технически NeKot - это тонкая прослойка между вами и KoboldCpp. Вот что происходит, когда вы вводите запрос:

1. NeKot форматирует ваш промпт (добавляет системные инструкции, если есть)
2. Если включен веб-поиск - отправляет запрос в SearXNG, получает топ-5 результатов
3. Встраивает результаты поиска в контекст модели ("Вот что я нашел в интернете...")
4. Отправляет все это в KoboldCpp через REST API
5. Получает ответ потоком и выводит в терминал
6. Сохраняет историю диалога в JSON-файл (опционально)

Никакой магии. Просто грамотное использование уже существующих инструментов. Кстати, если хотите глубже погрузиться в настройку KoboldCpp, посмотрите наше руководство по созданию голосового ассистента - там много полезного про тонкую настройку бэкенда.

Кому подойдет NeKot (честно)

Давайте без розовых очков. NeKot - инструмент со своим характером.

Идеальная аудитория:

• Системные администраторы, которые живут в терминале
• Разработчики, уже использующие KoboldCpp и не желающие переключаться на графические интерфейсы
• Любители автоматизации, которые встраивают LLM в свои скрипты
• Студенты/исследователи с маломощными ноутбуками (TUI экономит ресурсы)

Лучше посмотреть в сторону других решений:

• Если вы только начинаете работать с локальными LLM - сначала освойте Ollama или LM Studio
• Если нужны NSFW-сценарии с картинками - вам больше подойдут специализированные решения из нашего гида по NSFW-чатам
• Если хотите работать с документами - посмотрите на локальные альтернативы NotebookLM

Что раздражает в NeKot (потому что идеальных инструментов не бывает)

После двух недель использования накопились замечания. Не критические, но о них стоит знать:

• Нет горячих клавиш для редактирования - отправил запрос с опечаткой? Придется переписывать полностью. В современных TUI-библиотеках это решаемо, но в NeKot пока нет.
• Ограниченная настройка поиска - только SearXNG, только публичные инстансы. Хочется больше контроля над источниками.
• Скудное логирование - когда что-то ломается, понять причину сложно. "Connection error" - это малоинформативно.
• Зависимость от KoboldCpp - это и плюс, и минус. Если KoboldCpp не поддерживает какую-то новую фичу API - NeKot тоже не поддержит.

Но вот что интересно: большинство этих проблем решаются форком и пачкой коммитов. NeKot написан на Python, код открытый. Хотите горячие клавиши - добавляйте. Нужен другой поисковик - меняйте.

Будущее TUI-клиентов: куда движется индустрия

На 2026 год вижу тренд: специализация инструментов. Универсальные монстры вроде Oobabooga обрастают таким количеством функций, что новички в них тонут. А легковесные TUI-клиенты вроде NeKot занимают свои ниши.

Что будет дальше? Скорее всего:

• Появление плагинов для NeKot (уже есть issue на GitHub)
• Интеграция с другими бэкендами кроме KoboldCpp (Ollama API, llama.cpp напрямую)
• Более умный веб-поиск с фильтрацией по дате, языку, домену
• Встроенная RAG-система для работы с локальными документами

И главное - рост популярности. Пока все бегут за красивыми интерфейсами, умные люди возвращаются в терминал. Потому что иногда самый быстрый путь между двумя точками - это черный экран с зеленым текстом.

Попробуйте NeKot, если вы еще не в терминальном лагере. Возможно, вы обнаружите, что общение с ИИ через командную строку - это не шаг назад, а прыжок вперед в эффективности. А если застрянете с настройкой KoboldCpp - всегда можно заглянуть в сравнение серверных решений для локальных LLM.

Лично я уже не представляю рабочий день без NeKot в одной вкладке и KoboldCpp в другой. Это как Vim для LLM - сначала кажется неудобным, а потом без него жить не можешь.