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

【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

在这里插入图片描述
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:
模型大小下载体积
0.5B超轻量~398MB
1.5B轻量~1GB
3B中等~2GB
7B推荐~4.7GB
14B~9GB
32B最强~20GB
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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
  • 开启索引:
在这里插入图片描述
  • 创建文件:
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

其他操作

还可安装运行在命令行的版本:

在这里插入图片描述
>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): 
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

不知道是否我的配置原因,这个并不好用:

在这里插入图片描述

试用CODEX

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
  • 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" 
在这里插入图片描述

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

Read more

Flutter 三方库 shelf_web_socket 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备高性能全双工长连接与协议协商能力的端侧服务端架构、支持分布式实时信令与多端协同实战

Flutter 三方库 shelf_web_socket 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备高性能全双工长连接与协议协商能力的端侧服务端架构、支持分布式实时信令与多端协同实战

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 shelf_web_socket 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备高性能全双工长连接与协议协商能力的端侧服务端架构、支持分布式实时信令与多端协同实战 前言 在进行 Flutter for OpenHarmony 开发时,当我们的鸿蒙应用需要充当“控制中心”角色(如控制智能家居、开启本地调试服务或实现 P2P 实时对抗脚本时),如何在端侧直接拉起一个支持 WebSocket 协议的高性能微服务端?shelf_web_socket 是针对 shelf 后端框架封装的一款官方级 WebSocket 处理器。本文将探讨如何在鸿蒙端构建极致、透明的长连接交互引擎。 一、原直观解析 / 概念介绍 1.1 基础原理 该库本质上是一个 shelf 处理函数(Handler)

2026年,AI短剧正在爆发:一款开源工具带你从0到1做短剧

2026年,AI短剧正在爆发:一款开源工具带你从0到1做短剧

大家好,我是小阳哥。 2026年,一个新的风口正在成型——AI短剧。 今天给大家推荐一个开源的 AI短剧神器。工具是开源免费的,可以自己部署,也可以直接下载可执行文件运行。 工具把 AI 短剧拆解成了一步步可执行的流水线: 小说 → 大纲 → 剧本 → 分镜 → 视频 而且是多 Agent 协作生成,非常接近真实影视制作流程。 接下来,一步步带大家看下如何使用。(工具地址放在文末了) 一、基础设置 在开始制作前,我们需要设置AI 模型。共需要3类 * 文本模型(写剧情) * 图像模型(生成角色/场景/分镜图片) * 视频模型(生成短剧) 这里面基本支持了市面上所有的主流模型 为每个 agent 设置对应的模型 支持修改每个agent的内置提示词 二、创作流程(核心流程) 1. 新建项目 字段包括:

【YF技术周报 Vol.03】AI全产业链爆发:模型迭代、算力升级与监管博弈

【YF技术周报 Vol.03】AI全产业链爆发:模型迭代、算力升级与监管博弈

🍃 予枫:个人主页 📚 个人专栏: 《Java 从入门到起飞》《读研码农的干货日常》《Java 面试刷题指南》 💻 Debug 这个世界,Return 更好的自己! 文章目录 👋 卷首语 大家好,我是予枫。 这是 《YF 技术周报》的第 3 期。本周,AI领域迎来全产业链爆发,从大模型迭代、算力基建升级到全球监管落地,每一项事件都深刻影响着后端开发与行业走向。 以下是本周的核心复盘。 时间:2026.03.02 - 2026.03.08 🌐 1. MWC 2026世界移动通信大会开幕,AI成绝对核心主轴 时间:2026年3月2日(周一) 事件详情: 本届大会在西班牙巴塞罗那举办,主题为智能时代(the IQ era),展会持续至3月5日,