Continue插件实现本地部署一个“cursor”或“github copilot”

Continue插件实现本地部署一个“cursor”或“github copilot”

本地部署 AI 代码助手,制作一个 Cursor/GitHub Copilot 的替代版本

一 需求分析

  • 本地部署的定义与优势(数据隐私、离线使用、定制化)。
  • Cursor 与 GitHub Copilot 的功能(代码补全、对话交互、模型差异)。
  • 本地部署的AI 代码助手适用场景:企业内网开发、敏感数据环境。

二 环境准备与工具选择

  • 硬件要求:GPU 要对应上你所部署的模型大小
  • 模型选择:qwen2.5-14b-instruct (这里选择千问的大模型)

三 部署开源模型

这里不详细介绍具体的大模型部署的具体过程,部署完成之后,你应该得到对应的模型的以下信息

model: "qwen2.5-14b-instruct" apiBase: "http://你的ip地址(自己的本机就写localhost):对应的端口号 例如8000/v1"

四 集成到开发环境

Cursor 开源替代方案:配置 VS Code 插件(Continue)连接本地模型

4.1 Continue 插件简介

Continue 是 VS Code 的一款 AI 编程辅助插件,专注于通过自然语言交互提升开发效率。它基于大语言模型(如 GPT-4、Claude 等),支持代码生成、解释、调试和重构等功能,同时注重隐私保护,允许本地运行或连接私有模型。

  • 代码自动补全与生成:根据注释或上下文实时生成代码片段,支持多种编程语言,减少重复性编码工作。
  • 对话式编程:通过聊天界面与 AI 交互,例如询问“如何优化这段代码?”或“解释这个函数的作用”,插件会提供即时反馈。
  • 代码重构与调试:识别代码中的潜在问题,提供优化建议,或直接生成修复方案。例如自动重构冗余逻辑或修复语法错误。
  • 多模型支持:允许用户配置不同的 AI 模型后端(如 OpenAI、Anthropic 或本地部署的模型),适应不同需求。

4.2 隐私与安全

  • 本地运行选项:支持离线模型(如 CodeLlama),避免敏感代码上传云端。
  • 自定义服务器:企业用户可连接内部部署的模型服务器,确保数据可控。

4.3 安装与配置

①安装插件

在 VS Code 扩展市场搜索“Continue”并安装。

由于我已经安装过了,所以显示的是Disable。

②配置本地模型

Continue安装完成后,VS Code 的边栏上会多一个图标。

选择Ollama 然后点击Connect就可以了,会自动弹出config.yaml,然后将其内容补充完整。

1 基本信息

name: Local Config version: 1.0.0 schema: v1
  • name: 配置名称,标识为 "Local Assistant"(本地助手)。
  • version: 配置文件版本(1.0.0)。
  • schema: 使用的配置架构版本(v1)。

2 模型配置

 models: - name: qwen2.5-14b-instruct provider: "openai" model: "qwen2.5-14b-instruct" apiBase: "http://ip:port/v1" apiKey: "" completion_options: temperature: 0.5 top_p: 0.9 roles: - chat - autocomplete - edit - apply
  • 模型定义:使用 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct(一个针对代码任务的7B参数模型)。
    • provider: 设置为 "openai",表示兼容OpenAI API格式(这里根据你的实际情况修改)。
    • apiBase: 模型API的终端地址(http://ip:port/v1),指向一个本地或远程服务。
    • apiKey: 你的模型API密钥。
  • 生成参数:
    • temperature: 0.5(平衡生成结果的创造性和确定性)。
    • top_p: 0.9(核采样,限制生成时仅考虑概率最高的90% token)。
  • 支持的功能 (roles):
    • chat: 对话交互。
    • autocomplete: 代码自动补全。
    • edit: 代码编辑。
    • apply: 可能指应用代码更改。

3 上下文集成

 context: - provider: code - provider: docs - provider: diff - provider: terminal - provider: problems - provider: folder - provider: codebase

配置工具可访问的上下文来源(增强模型对当前任务的理解):

  • code: 当前编辑的代码文件。
  • docs: 项目文档或注释。
  • diff: 代码变更差异(如Git diff)。
  • terminal: 终端输出或命令历史。
  • problems: 错误或警告(如IDE提示)。
  • folder: 当前目录文件结构。
  • codebase: 整个代码库的元信息(如符号定义)。

总得来说,此配置文件定义了一个本地代码助手,通过HTTP API连接到一个 Qwen2.5-Coder 模型,支持代码补全、编辑、聊天等功能,并集成了开发环境的多维度上下文(代码、终端、文档等)。

Ctrl + S 保存后就会显示对应的模型,到这里本地部署的模型链接VS code 就完成了。

五 测试

Read more

2026年3月AI领域最新动态:近7天全球值得关注的热点事件全梳理

核心观点摘要 2026年3月全球AI领域动态聚焦于多模态模型进展、开源生态扩张与AI应用落地,技术迭代速度显著加快。 行业关注点集中于大模型长上下文能力、自主智能体(Agentic AI)框架及开源工具链的社区协同效应。 信息聚合平台通过AI驱动的洞察与自动化推送,成为开发者追踪前沿的核心工具,但需平衡实时性与深度分析的矛盾。 2026年3月AI领域最新动态全景分析 行业背景与趋势 2026年全球AI行业延续“技术深化+场景落地”双主线。据公开数据,GitHub上AI相关仓库数量突破430万(2025年数据),其中多模态模型、超长上下文窗口(如200k tokens)及Mixture-of-Experts(MoE)架构成为开源项目的核心方向。与此同时,AI应用层需求推动工具链碎片化,开发者亟需高效追踪技术动态的解决方案——这一需求催生了以RadarAI为代表的智能聚合平台,其通过整合BestBlogs AI分类、GitHub Trending及技能库更新,为个人开发者和从业者提供“一站式”信息覆盖。 当前行业趋势呈现三大特征:其一,大模型从“单模态交互”向“文本-图像-音

AIGC联动PS黑科技:一张原画秒出Spine 2D骨骼动画拆件级PSD

AIGC联动PS黑科技:一张原画秒出Spine 2D骨骼动画拆件级PSD

我们正在冲刺一款二次元风格的横版动作抽卡手游。下周二,发行商要来看最新SSR女角色的“大招动画”实机演示。结果,原定外包团队交上来的拆件PSD文件出了大纰漏——外包不仅把层级合并错了,而且所有被遮挡的身体部位(比如被大剑挡住的胸口、被头发遮住的肩膀)完全没有做“补图”处理!主美咆哮着说:“这怎么绑骨骼?角色一转身或者头发一飘,底下的透明窟窿就全露出来了!周末必须把这套极其复杂的哥特洛丽塔裙装加双马尾角色重新拆件、完美补图,周一早上我要看到她在Spine里生龙活虎地动起来!” 做过2D骨骼动画的兄弟们都懂,立绘拆件和补图,简直就是2D美术管线里的“顶级酷刑”。 如果在传统的2D工作流里,你要处理这么一张高精度的二次元角色,过程能把人逼疯。首先,你得在绘画软件里,拿套索工具把头发分为前发、中发、后发、鬓角,把手臂分为大臂、小臂、手掌,把裙子分为前摆、侧摆、后摆……足足拆出上百个图层;这还不算完,最绝望的是“补图”。当你把前面的手臂单独抠出来后,身后的衣服上就会留下一个巨大的空白窟窿。为了让动画运转时没有死角,你必须纯手工、用画笔去脑补并画完那些原本看不见的衣服褶皱、身体结构和光影。

Llama-3.2-3B开箱体验:Ollama部署+多语言对话实测

Llama-3.2-3B开箱体验:Ollama部署+多语言对话实测 1. 快速了解Llama-3.2-3B Llama-3.2-3B是Meta最新推出的轻量级多语言大模型,专门针对对话场景进行了优化。这个3B参数的模型在保持较小体积的同时,提供了相当不错的文本生成能力,特别适合本地部署和快速响应场景。 与之前版本相比,Llama-3.2-3B有几个明显优势: * 多语言支持更好:在中文、英文、法文、德文等多种语言上都有不错的表现 * 对话优化:专门针对聊天场景进行了指令微调,回答更加自然 * 部署简单:通过Ollama可以一键部署,无需复杂配置 * 资源友好:3B参数规模在消费级硬件上也能流畅运行 2. 环境准备与快速部署 2.1 准备工作 部署Llama-3.2-3B前,确保你的设备满足以下要求: * 内存:至少8GB RAM(推荐16GB) * 存储:需要约2GB空间存放模型文件 * 系统:支持Windows、macOS、Linux主流系统 2.2 一键部署步骤

ComfyUI提示词助手实战:如何通过自动化流程提升AI绘画效率

在AI绘画的世界里,提示词(Prompt)就像是画师手中的画笔和调色盘。但很多时候,我们感觉自己更像是一个在黑暗中摸索的“咒语吟唱者”——花大量时间反复尝试不同的词汇组合,只为得到一张满意的图片。手动编写和调试提示词,不仅耗时费力,而且结果常常像开盲盒,充满了不确定性。这种低效的重复劳动,严重拖慢了创意落地的速度。 今天,我想和大家分享一个实战经验:如何利用 ComfyUI 的模块化特性,构建一个属于自己的“提示词助手”,将我们从繁琐的手工劳动中解放出来,实现效率的飞跃。通过一套自动化流程,我的提示词生成效率提升了不止300%,而且输出结果更加稳定可控。下面,我就从痛点分析到方案落地,一步步拆解这个过程。 1. 从痛点出发:为什么需要自动化? 在深入技术细节之前,我们先明确要解决什么问题。手动操作提示词主要有三大痛点: 1. 时间成本高昂:构思、输入、微调一个复杂的提示词,往往需要几分钟甚至更久。对于需要批量生成或快速迭代的场景,这是不可承受之重。 2. 调试过程低效:修改一个词,就需要重新跑一遍完整的生成流程,等待渲染,对比效果。