Continue开源AI编程助手：堪比Copilot的VSCode最强生产力插件 ...

引言

在之前的文章里，我经常先容关于Cline的利用，不过作为开源方案，Cline主要关注的是Agent的能力，而对于Editor的功能，好比主动补全、inline编辑等，则没有关注，所以本日给各人先容另一款强大VSCode编程插件Continue。它的主要特点则是通过AI辅助来提升开辟效率，资助开辟者更快速地理解、编写和优化代码，走的是Copilot的路线，正好是对Cline的增补。本文将深入探究Continue的特性、安装方法、焦点功能及其扩展能力，资助读者全面相识并把握这款工具。

Continue的特点

Continue的主要特点包括：

• 聊天功能（Chat）：在VSCode的侧边栏中与AI互动，资助理解和迭代代码。
  
• 主动补全（Autocomplete）：及时提供代码补全发起，提升编码效率。
  
• 代码编辑（Edit）：无需切换文件即可直接修改代码。
  
• 快捷操作（Actions）：为常见用例提供快捷操作。
  

除此之外，Continue支持高度的自定义和扩展性，比方通过不同的模型配置（Chat Model和Autocomplete Model）、上下文提供器（Context Providers）以及斜杠命令（Slash Commands）来满意开辟者的个性化需求。
安装方法

要开始利用Continue，用户需要按照以下步骤完成安装：

• 打开VSCode市场，搜刮Continue并点击安装。
  
• 安装完成后，Continue的图标将出现在左侧边栏。为了更好的体验，可以将Continue移动到右侧边栏。
  

焦点功能详解

1. 聊天功能（Chat）

Continue的聊天功能允许开辟者通过天然语言与AI进行交互，资助理解复杂的代码逻辑、解决问题或天生代码片段。比方，开辟者可以在侧边栏中提问"怎样优化这段代码？"并获得详细的发起。
2. 主动补全（Autocomplete）

主动补全功能通过及时分析开辟者正在编写的代码，提供智能的补全发起。这一功能特殊适合需要快速编写标准化代码或重复性代码的场景。
3. 代码编辑（Edit）

代码编辑功能允许用户直接在当前文件中修改代码，而无需切换到其他文件或窗口。比方，用户可以通过简单的命令要求AI重构某段代码。
4. 快捷操作（Actions）

快捷操作功能提供了一系列预设的快捷方式，资助用户快速完成常见任务，比方格式化代码、天生注释或执行测试。
AI模型配置指南

Continue的强大功能离不开其背后的多样化AI模型支持。作为一个开源的AI编程助手，Continue构建了完整的模型生态系统，包括聊天模型（Chat Model）、主动补全模型（Autocomplete Model）、重排序模型（Reranking Model）和嵌入模型（Embeddings Model）。这些模型各司其职，又相互配合，为用户提供全方位的智能编程体验。更紧张的是，Continue支持机动配置各类模型，用户可以根据自己的需求选择不同的模型提供商，打造个性化的AI编程环境。
聊天模型（Chat Model）

聊天模型是一种专为对话场景筹划的大型语言模型（LLM），通常包罗405B+参数，能够回回复杂问题并天生高质量代码。在Continue中，聊天模型被广泛用于聊天、编辑和快捷操作功能。
保举的聊天模型包括：

• Claude 3.5 Sonnet
  
• GPT-4
  
• Gemini 1.5 Pro
  

主动补全模型（Autocomplete Model）

主动补全模型专为"中心填充"（Fill-In-The-Middle，FIM）任务筹划，能够根据代码的前缀和后缀预测中心的内容。相比聊天模型，主动补全模型的参数目更小（通常为3B），但在特定任务上表现更优。
保举的主动补全模型包括：

• Codestral配合Mistral或Vertex AI
  
• 当地运行的Qwen2.5-Coder 1.5B配合Ollama
  

DeepSeek模型配置示例

DeepSeek是现在最火的开源模型之一，既然是全开源方案，天然是要支持配置开源的聊天模型和主动补全模型。下面是DeepSeek的配置示例：

• 配置聊天模型：
  

1. {
2.   "models": [
3.     {
4.       "title": "DeepSeek Chat",
5.       "provider": "deepseek",
6.       "model": "deepseek-chat",
7.       "apiKey": "[API_KEY]"
8.     }
9.   ]
10. }

复制代码

• 配置主动补全模型：
  

1. {
2.   "tabAutocompleteModel": {
3.     "title": "DeepSeek Coder",
4.     "provider": "deepseek",
5.     "model": "deepseek-coder"
6.   }
7. }

复制代码

重排序模型（Reranking Model）

重排序模型是一种专门训练用于评估文本相关性的模型。它接收两段文本（通常是用户问题和文档）作为输入，返回一个0到1之间的相关性分数，用于估计该文档对回答问题的资助程度。与LLM相比，重排序模型通常体积更小、运行速度更快、成本也更低。
在Continue中，重排序模型主要用于@Codebase功能，资助筛选向量搜刮后最相关的代码片段。
保举的重排序模型包括：

• Voyage AI的rerank-2模型：现在最佳的代码重排序模型
  
• Cohere的rerank-english-v3.0：良好的通用重排序模型
  
• LLM作为重排序器：虽然可行但不保举，因为成本高且准确度较低
  

配置示例（利用 Voyage AI）：

1. {
2.   "reranker": {
3.     "name": "voyage",
4.     "params": {
5.       "model": "rerank-2",
6.       "apiKey": "<VOYAGE_API_KEY>"
7.     }
8.   }
9. }

复制代码

嵌入模型（Embeddings Model）

嵌入模型是专门用于将文本转换为向量表示的AI模型，这些向量可以快速比力以确定文本之间的相似度。与LLM相比，嵌入模型同样具有体积小、速度快、成本低的特点。
在Continue中，嵌入模型在索引过程中天生向量，并被@Codebase功能用于对代码库进行相似度搜刮。
保举的嵌入模型包括：

• Voyage AI的voyage-code-3：最佳的在线嵌入模型
  
• Ollama的nomic-embed-text：保举的当地摆设选项
  
• Transformers.js：VSCode默认的嵌入模型，利用all-MiniLM-L6-v2
  

配置示例（利用 Voyage AI）：

1. {
2.   "embeddingsProvider": {
3.     "provider": "voyage",
4.     "model": "voyage-code-3",
5.     "apiKey": "<VOYAGE_API_KEY>"
6.   }
7. }

复制代码

别的，Continue还支持多种其他嵌入模型提供商，如 OpenAI、Cohere、Gemini、Vertex AI、Mistral 等，用户可以根据需求选择符合的模型。
Continue扩展功能详解

Continue的扩展性是其一大亮点，主要体现在上下文提供器（Context Providers）和斜杠命令（Slash Commands）两个方面。
上下文提供器（Context Providers）

上下文提供器允许用户通过输入@来选择需要提供给AI的上下文内容。每个上下文提供器都是一个插件，用户可以根据需求添加或自定义。以下是一些常见的上下文提供器及其用途：

• @File：引用当前工作区中的文件，适合需要快速查看和处理详细文件内容的场景
  
• @Git Diff：引用当前分支的代码修改内容，便于总结更改或请求代码检察
  
• @Terminal：引用终端中最近运行的命令及其输出，非常适合调试和运行脚本时利用
  
• @Docs：引用文档站点的内容，资助用户快速获取相关文档信息
  
• @Web：引用从互联网上检索的相关页面，适合查找外部资源
  
• @Codebase：引用代码库中最相关的代码片段，资助AI更好地理解项目上下文
  
• @Search：引用代码库搜刮结果，与VSCode的搜刮功能雷同
  

配置示例：

1. {
2.   "contextProviders": [
3.     {
4.       "name": "file"
5.     },
6.     {
7.       "name": "git-diff"
8.     },
9.     {
10.       "name": "terminal"
11.     },
12.     {
13.       "name": "web",
14.       "params": { "n": 5 }
15.     }
16.   ]
17. }

复制代码

用户可以根据项目需求添加更多上下文提供器，比方 @Tree（工作区布局）、@Problems（文件问题）或 @Debugger（调试器内容）。
斜杠命令（Slash Commands）

斜杠命令是Continue的另一大特色，用户可以通过输入/激活这些快捷指令。比方，内置的/edit命令可以直接将编辑内容流式传输到编辑器中。
内置的斜杠命令包括：

• /cmd：天生shell命令并主动粘贴到终端
  
• /commit：根据当前的git diff天生提交信息
  
• /onboard：分析项目布局，资助用户快速熟悉新项目
  
• /http：调用自定义API
  
• /issue：天生GitHub问题草稿
  
• /share：导出当前会话的Markdown副本
  

Continue提供了两种自定义斜杠命令的方式：
1. 利用天然语言提示（保举）

这是最简单的自定义方式，只需要在config.json中添加customCommands配置。比方，创建一个用于检查代码错误的命令：

1. {
2.   "customCommands": [{
3.     "name": "check",
4.     "description": "检查代码中的错误",
5.     "prompt": "{{{ input }}}\n\n请检查高亮代码中的以下问题：\n- 语法错误\n- 逻辑错误\n- 安全漏洞\n- 性能问题\n- 其他潜在问题\n\n发现错误后请简明扼要地说明，每个错误用一个要点列出。"
6.   }]
7. }

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这种方式支持利用Handlebars模板语法，可用的变量包括：

• input：命令输入的额外文本和高亮的代码块
  
• 文件名：可以引用工作目录中的文件内容
  

2. 利用自定义函数（高级）

对于需要更复杂功能的场景，可以利用config.ts编写自定义函数。这种方式可以完全访问ContinueSDK的功能。比方，创建一个天生提交信息的命令：

1. export function modifyConfig(config: Config): Config {
2.   config.slashCommands?.push({
3.     name: "commit",
4.     description: "生成Git提交信息",
5.     run: async function* (sdk) {
6.       const diff = await sdk.ide.getDiff(false);
7.       for await (const message of sdk.llm.streamComplete(
8.         `${diff}\n\n为上述更改生成一个简短的提交信息，使用祈使语气（如"添加功能"而不是"添加了功能"），不超过20个token：`,
9.         new AbortController().signal,
10.         {
11.           maxTokens: 20,
12.         },
13.       )) {
14.         yield message;
15.       }
16.     },
17.   });
18.   return config;
19. }

复制代码

自定义斜杠命令的应用场景非常广泛，比方，可以创建以下自定义命令来提升开辟效率：

• 通过/check命令快速检查代码质量
  
• 通过/test命令主动天生单元测试
  
• 通过/doc命令天生代码文档
  
• 通过/pr命令创建拉取请求描述
  
• 通过/refactor命令获取代码重构发起
  

总结与预测

Continue是一款功能强大且高度可扩展的VSCode AI编程助手，通过先进的AI模型支持、机动的上下文提供器和丰富的斜杠命令，为开辟者提供了全方位的智能编码辅助。无论是初学者还是资深开辟者，都可以通过Continue明显提升开辟效率，简化编程流程。联合之前先容的Cline，可以实现一个全开源的AI编程环境，功能不比商业版本的Cursor或者Windsurf差，是新期间程序员提升生产力的必备工具。

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