Código-fonte não deveria ir para API pública sem política
Desenvolvedores em PMEs — integrações ERP, sites, automações — adotaram assistentes de código rapidamente. Porém repositórios com credenciais, lógica de negócio e dados de clientes colados em SaaS público violam política interna e LGPD. LLM local para programação oferece autocomplete, explicação de legado e geração de testes dentro da rede, com auditoria pelo TI.
Hardware enxuto para time pequeno
- 1 servidor dev-IA — GPU 12 GB VRAM (RTX 3060 12GB ou superior), 64 GB RAM, SSD 1 TB.
- Modelos — CodeLlama, DeepSeek-Coder, Qwen2.5-Coder em quantização Q4/Q5; troca por tarefa (completar vs refatorar).
- Rede — VLAN de desenvolvimento; firewall bloqueia saída do servidor LLM exceto updates controlados.
Integração com fluxo de trabalho
- Subir Ollama ou LocalAI no servidor e expor API em
http://llm.internal:11434(exemplo). - Configurar VS Code / Cursor / JetBrains com endpoint OpenAI-compatível apontando ao servidor interno.
- Definir .cursorignore / políticas de pasta para não indexar
.enve secrets. - CI opcional: job que usa mesmo endpoint para revisão estática assistida — sem enviar diff externo.
Limitações honestas
Modelos locais menores não substituam o raciocínio de modelos cloud gigantes em arquitetura complexa. Use para produtividade diária e mantenha revisão humana em merge. Combine com documentação interna indexada (RAG) para respostas alinhadas ao padrão da empresa.
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