Continue 是一款 VSCode 和 JetBrains 插件，它本身不提供 AI 模型，但它提供了多種接入 AI 模型的方法來實現(xiàn)多種場景下的功能，值得關(guān)注的是，它還是一款開源 AI 代碼助手，已經(jīng)在 GitHub 上獲得了超過2萬個Star。

Continue for Windows 開源版

Continue主要特色

聊天功能（Chat）：在VSCode的側(cè)邊欄中與AI互動，幫助理解和迭代代碼。

自動補全（Autocomplete）：實時提供代碼補全建議，提升編碼效率。

代碼編輯（Edit）：無需切換文件即可直接修改代碼。

快捷操作（Actions）：為常見用例提供快捷操作。

除此之外，Continue支持高度的自定義和擴展性，例如通過不同的模型配置（Chat Model和Autocomplete Model）、上下文提供器（Context Providers）以及斜杠命令（Slash Commands）來滿足開發(fā)者的個性化需求。

deepseek使用方法

運行vscode的打開插件搜索框進行安裝，或這直接下載本站提供安裝包。安裝完成后，Continue的圖標將出現(xiàn)在左側(cè)邊欄。為了更好的體驗，可以將Continue移動到右側(cè)邊欄。

點擊左側(cè)continue插件圖標，配置對應(yīng)的ollama 和 deepseek-r1模型選擇

選擇對應(yīng)的模型之后，就可以開始相關(guān)的ai功能

功能特點

AI模型配置

Continue的強大功能離不開其背后的多樣化AI模型支持。作為一個開源的AI編程助手，Continue構(gòu)建了完整的模型生態(tài)系統(tǒng)，包括聊天模型（Chat Model）、自動補全模型（Autocomplete Model）、重排序模型（Reranking Model）和嵌入模型（Embeddings Model）。這些模型各司其職，又相互配合，為用戶提供全方位的智能編程體驗。更重要的是，Continue支持靈活配置各類模型，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇不同的模型提供商，打造個性化的AI編程環(huán)境。

聊天模型（Chat Model）

聊天模型是一種專為對話場景設(shè)計的大型語言模型（LLM），通常包含405B+參數(shù)，能夠回答復(fù)雜問題并生成高質(zhì)量代碼。在Continue中，聊天模型被廣泛用于聊天、編輯和快捷操作功能。

推薦的聊天模型包括：

Claude 3.5 Sonnet

GPT-4

Gemini 1.5 Pro

自動補全模型（Autocomplete Model）

自動補全模型專為"中間填充"（Fill-In-The-Middle，F(xiàn)IM）任務(wù)設(shè)計，能夠根據(jù)代碼的前綴和后綴預(yù)測中間的內(nèi)容。相比聊天模型，自動補全模型的參數(shù)量更?。ㄍǔ?B），但在特定任務(wù)上表現(xiàn)更優(yōu)。

推薦的自動補全模型包括：

Codestral配合Mistral或Vertex AI

本地運行的Qwen2.5-Coder 1.5B配合Ollama

DeepSeek模型

DeepSeek是目前最火的開源模型之一，既然是全開源方案，自然是要支持配置開源的聊天模型和自動補全模型。

重排序模型（Reranking Model）

重排序模型是一種專門訓(xùn)練用于評估文本相關(guān)性的模型。它接收兩段文本（通常是用戶問題和文檔）作為輸入，返回一個0到1之間的相關(guān)性分數(shù)，用于估計該文檔對回答問題的幫助程度。與LLM相比，重排序模型通常體積更小、運行速度更快、成本也更低。

在Continue中，重排序模型主要用于@Codebase功能，幫助篩選向量搜索后最相關(guān)的代碼片段。

推薦的重排序模型包括：

Voyage AI的rerank-2模型：目前最佳的代碼重排序模型

Cohere的rerank-english-v3.0：優(yōu)秀的通用重排序模型

LLM作為重排序器：雖然可行但不推薦，因為成本高且準確度較低

嵌入模型（Embeddings Model）

嵌入模型是專門用于將文本轉(zhuǎn)換為向量表示的AI模型，這些向量可以快速比較以確定文本之間的相似度。與LLM相比，嵌入模型同樣具有體積小、速度快、成本低的特點。

在Continue中，嵌入模型在索引過程中生成向量，并被@Codebase功能用于對代碼庫進行相似度搜索。

推薦的嵌入模型包括：

Voyage AI的voyage-code-3：最佳的在線嵌入模型

Ollama的nomic-embed-text：推薦的本地部署選項

Transformers.js：VSCode默認的嵌入模型，使用all-MiniLM-L6-v2

更新日志

@sestinj在#4927中的碰撞
@religiot在#4925中在/gui中從4.5.9添加到4.5.11
在#4892中，@religiot將二進制文件中的tar fs從2.1.1提升到2.1.2
在#4782中，@creditor將蘋果操作/代碼簽名證書從3導(dǎo)入到5
修復(fù)#4774：在#4863中添加@mdelder對系統(tǒng)提示的錯誤處理
@RomneyDa在#4929中修復(fù)了yaml上下文長度
在WatsonX中對所有呼叫使用fetchwithRequestOptions。通過@飛濺#4812
在#4753中通過@ferenci84在IntelliJ擴展中實現(xiàn)差異緩存
@RomneyDa在#4939中對UI進行了助理選擇和凹口調(diào)整
修復(fù)#4950中@Jazzcort的計數(shù)令牌錯誤
@religiot在#4953中在/docs中將凹凸圖像大小從1.2.0調(diào)整到1.2.1
通過@metcalfc在#4959中添加對Docker模型運行器的支持
@sestinj在#4907中創(chuàng)建的初始提供者
LS工具@RomneyDa在#4957
修復(fù)（拼寫錯誤）：在#4882中使用@uinstinct自定義概述文檔
修復(fù)：#4941中@aadarshkt使用openAI適配器處理自定義模型
@chezsmithy在#4948中的feat/brocket提示緩存
修復(fù)（文檔）：在#4930中使用@uinstinct更正openai api密鑰名
[Doc]上下文拼寫錯誤文件替換為#4928中@YuseiUeno的文件
添加谷歌gemini-2.5-pro-exp-03-25等；@zhyhang在#4915中將硅流提升到再錨模型提供商
#4935中@religiot在/extensions/vscode中添加了Bump tar fs
壯舉：在#4870中為@Patrick Erichsen的塊添加動畫省略號
@metcalfc在#4960中提供的inceptionlabs提供商