Open Code Desktop App: Das KI-Coding-Tool, Zu Dem Ich Gewechselt Bin
Ich habe ein Problem. Ich installiere ständig KI-Coding-Tools. Claude Code, Cursor, Codeex, Gemini CLI — irgendwann hatte ich fünf verschiedene KI-Assistenten, die um Platz in meinem Workflow kämpften, jeder an seinen eigenen Modellanbieter gebunden, jeder forderte, dass ich mich auf sein Ökosystem festlegte, bevor er mir zeigte, was er wirklich konnte.
Also als Open Code letzte Woche eine Desktop-App veröffentlichte — in Rust gebaut, Open Source, verbindet sich mit über fünfundsiebzig Modellen von jedem Anbieter — hätte ich es fast nicht ausprobiert. Noch ein Tool. Noch ein Setup. Noch dreißig Minuten, die ich nie zurückbekommen würde.
Ich installierte es trotzdem. Und jetzt schreibe ich diesen Beitrag, weil etwas passierte, das mit keinem der anderen Tools passiert ist: Ich griff tatsächlich nicht mehr zu den Alternativen.
Nicht weil Open Code in irgendetwas das Beste ist. Das ist es nicht. Aber weil es eine Frustration gelöst hat, die ich nicht vollständig erkannt hatte, bis sie verschwunden war. Die Frustration, an ein Modell, einen Anbieter, eine Arbeitsweise gebunden zu sein — und ganze Anwendungen wechseln zu müssen, wenn dieses Modell nicht das richtige für die Aufgabe vor mir war.
Was Open Code Wirklich Ist
Open Code begann als CLI-Tool — ein terminalbasierter KI-Coding-Agent, mit dem du Code direkt von deiner Kommandozeile aus schreiben, refaktorieren und debuggen kannst. Denk daran als Open-Source-Cousin von Claude Code. Dasselbe allgemeine Konzept: Du beschreibst, was du willst, die KI liest deine Codebasis, schreibt oder ändert Dateien, und du überprüfst die Änderungen.
Der wichtigste Unterschied von Anfang an war Anbieterflexibilität. Während Claude Code Anthropics API erfordert und Gemini CLI Googles, verbindet sich Open Code mit dem, was du willst. Claude, GPT-4o, Gemini, Mistral, DeepSeek, Llama — wenn es einen API-Endpunkt oder eine lokal laufende Ollama-Instanz gibt, kann Open Code damit kommunizieren.
Die neue Desktop-App hüllt diese CLI-Grundlage in eine ordentliche grafische Oberfläche. Mit Rust und dem Tauri-Framework gebaut, was bedeutet, dass es schnell und leichtgewichtig ist.
Test Eins: Eine Datenanalyse-App Von Grund Auf Erstellen
Ich begann im Planungsmodus mit Claude Sonnet 4.6 über meinen Anthropic API-Schlüssel. Die KI stellte sofort kluge Klärungsfragen — bevorzugter Tech-Stack, Diagrammbibliothek-Präferenz, wie ich CSV-Parsing behandelt haben wollte.
Das Ergebnis: eine funktionale Web-App, die CSV-Uploads handhabte, Datenzusammenfassungen anzeigte und vier Diagrammtypen generierte — Balken, Linien, Torte und Histogramm. Alles aus einem Gespräch, das etwa zwölf Minuten dauerte.
Die interessantere Beobachtung: Ich hätte mitten im Projekt die Modelle wechseln können. Mit Claude angefangen zu planen, zu GPT-4o für die Implementierung gewechselt, dann ein lokales Llama-Modell für schnelle Refactoring-Fragen verwendet. Kein anderes Desktop-Coding-Tool, das ich je benutzt habe, lässt mich das in einer einzigen Sitzung tun.
Test Zwei: Funktionen Zu Einem Bestehenden Next.js-Projekt Hinzufügen
Für diesen Test wählte ich bewusst ein anderes Modell. Ich verband mich mit Kimi K2.5, teils weil ich eine kostenlose Option testen wollte und teils weil ich sehen wollte, wie gut das Modellwechseln von Open Code in der Praxis funktioniert.
Das Modell zu wechseln dauerte etwa zehn Sekunden. Einstellungen öffnen, Anbieter auswählen, Modell wählen, fertig. Keine Neukonfiguration, kein Neustart, kein Verlust des Projektkontexts.
Während Kimi K2.5 an der Finanz-App arbeitete, wechselte ich zu meiner anderen Sitzung — dem Datenanalyseprojekt — und iterierte weiter. Zwei Projekte, zwei verschiedene KI-Modelle, die in parallelen Sitzungen innerhalb derselben Anwendung laufen.
Der Modell-Agnostische Vorteil
Meine API-Ausgaben sanken in der ersten Woche der Nutzung von Open Code um etwa 40%, nicht weil ich weniger codiert habe, sondern weil ich einfache Aufgaben an günstigere (oder kostenlose) Modelle weitergeleitet habe.
Es gibt auch einen Datenschutzaspekt. Das Ausführen eines lokalen Modells über Ollama bedeutet, dass dein Code deinen Computer nie verlässt.
Was Noch Fehlt
Keine integrierte Git-Integration. Das ist das größte fehlende Teil. Du kannst nicht committen, pushen, pullen oder Branches aus der App heraus verwalten.
Kein automatisches Modusumschalten. Die App hat einen Planungsmodus und einen Build-Modus, und die KI kann nicht selbstständig zwischen ihnen wechseln.
Keine Automatisierungspipelines. Codeex unterstützt automatisierte Workflows. Open Code hat nichts davon.
Wie Es Sich Im Vergleich Zu Dem, Was Ich Täglich Nutze, Schlägt
Wo Claude Code gewinnt: Git-Integration, automatische Modusübergänge, tieferes Reasoning bei komplexen Architekturproblemen, ausgefeiltere Oberfläche.
Wo Open Code gewinnt: Modellflexibilität (bei weitem), mehrere gleichzeitige Sitzungen, geringerer Ressourcenverbrauch, Inline-Kommentare zu Diffs, die Möglichkeit, kostenlose oder lokale Modelle zu verwenden.
Ich verwende derzeit beide. Claude Code für meine komplexesten Projekte. Open Code für alles andere — was sich als etwa 60% meiner KI-Coding-Interaktionen in der vergangenen Woche herausstellte.
Lass Uns Zusammenarbeiten
Möchtest du KI-Systeme aufbauen, Workflows automatisieren oder deine technische Infrastruktur skalieren? Ich helfe dir gerne.
- Fiverr (individuelle Builds & Integrationen): fiverr.com/s/EgxYmWD
- Portfolio: mejba.me
- Ramlit Limited (Unternehmenslösungen): ramlit.com
- ColorPark (Design & Branding): colorpark.io
- xCyberSecurity (Sicherheitsdienste): xcybersecurity.io
