【VSCODE 插件 调试】 Visual Studio Code + Continue + Ollama实现本地版 Cursor / Copilot

Visual Studio Code + Continue

• 组合Visual Studio Code + Continue + Ollama 基本就是 本地版 Cursor / Copilot。，可以做到：
  • AI 自动写代码
  • 自动改代码
  • 解释代码
  • 自动生成文件
  • agent 自动执行命令

安装 Ollama

1. 安装 Ollama # macOS: brew install ollama # Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh # windows: irm https://ollama.com/install.ps1 | iex 或者直接去官网下载安装 https://ollama.com/download/windows # 2. 拉取模型 ollama pull llama3.3 ollama pull qwen2.5:32b # 3. 启动 Ollama 服务 ollama serve # windows方法 ollama run llama2 ollama run gemma:2b 

• 在 Ollama 里安装可用的模型，Ollama 官方提供多个参数规模：

C:\Users\audit>ollama run qwen2.5-coder:3b pulling manifest pulling 4a188102020e: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.9 GB pulling 66b9ea09bd5b: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 68 B pulling 1e65450c3067: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.6 KB pulling 45fc3ea7579a: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 7.4 KB pulling bb967eff3bda: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 487 B verifying sha256 digest writing manifest success >>> 介绍一下 我是一个大型语言模型，由阿里云开发和提供。我的名字是Qwen。我是阿里云自主研发的超大规模语言模型，基于大规模预训练数据 和先进的算法，能够理解和生成自然语言文本。我可以回答问题、创作文章、撰写代码、提供编程帮助等。我的目标是提供高效、准 确和流畅的语言交流服务。 >>> Send a message (/? for help) 

安装Continue

• 开启索引：

• 创建文件：

其他操作

还可安装运行在命令行的版本：

>npm i -g @continuedev/cli && cn "Explore this repo and provide a concise summary of it's contents" changed 93 packages in 30s 12 packages are looking for funding run `npm fund` for details How do you want to get started? 1. ⏩ Log in with Continue 2. 🔑 Enter your Anthropic API key Enter choice (1): 

简单方式CalliopeAI

• 发现一个更简单的应用，直接安装即可，可以少去上边的配置：

不知道是否我的配置原因，这个并不好用：

试用CODEX

• 登录之后可修改C:\Users***.codex\config.toml：

model = "gpt-5.3-codex" model_reasoning_effort = "medium" [windows] sandbox = "elevated" 

• https://docs.onlinetool.cc/codex/docs/config.html

model = "qwen2.5:3b" model_provider = "ollama" model_reasoning_effort = "medium" [windows] sandbox = "elevated" [model_providers.ollama] name = "Ollama" base_url = "http://localhost:11434" 

CODEX也有命令行版本

>ollama launch codex --model qwen3 #https://ollama.com/library/qwen3 pulling manifest pulling a3de86cd1c13: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 5.2 GB pulling ae370d884f10: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 1.7 KB pulling d18a5cc71b84: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 11 KB pulling cff3f395ef37: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 120 B pulling 05a61d37b084: 100% ▕██████████████████████████████████████████████████████████▏ 487 B verifying sha256 digest writing manifest success Launching Codex with qwen3... Error: codex is not installed, install with: npm install -g @openai/codex > 

CG

• 试用AI生成代码工具Fauxpilot,详细安装过程 原创 已于 2023-08-06 时光易逝啊