Der präsentierte Quellcode ist so umfangreich, dass selbst leistungsstarke, servergestützte KIs mit einer Token-Grenze von einer Million an ihre Grenzen stoßen. Was kann man tun? 
Die KI kann angewiesen werden, einzelne Prozeduren zusammenzufassen, damit selbst große oder komplexe Codestrukturen verarbeitet werden können, ohne den Kontext zu verlieren. 
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Anhand eines praktischen Beispiels wird deutlich, dass lokale KI-Modelle bei solchen Anforderungen nicht nur nahezu kostenlos und deutlich schneller als Cloud-KIs arbeiten, sondern dabei auch eine hervorragende, nachvollziehbare Ergebnisqualität liefern.
Das heißt: Bei wiederholter Ausführung erhält man konsistente Resultate – unabhängig von Updates oder Schwankungen in der Cloud. Die KI wird so ein zuverlässiger Teil des eigenen Workflows. 
Im zweiten, englischsprachigen Teil stelle ich zwei weitere lokale Modelle vor, demonstriere deren Tool-Integration und die Nutzung des MCP Servers, der im nächsten Smart Package Robot-Update verfügbar sein wird.
Dieser Server ist kompatibel mit LM Studio und anderen agentischen Programmen für lokale KI, sodass beispielsweise auch Smart Package Robot-Skripte als Tools eingesetzt werden können. 
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