Continue（继续）AI编程助手深度评测：2025年开源智能代码补全与上下文感知的终端级利器使用教程：从入门到精通

从选型到落地的可执行指南，适合个人与团队快速上手。

教程正文

从选型到落地的实战步骤。

引言：为什么你需要 Continue？

2025年，开源AI编程助手领域迎来了一位重磅选手——Continue。它不是一个普通的代码补全插件，而是一个真正理解项目上下文、支持多模型切换、甚至能接入终端命令的“编程搭档”。无论是资深开发者还是刚入门的新手，Continue 都能帮助你写出更安全、更高效的代码。本教程将从零开始，带你掌握它的全部核心技能。

一、环境准备：5分钟快速安装

1. 安装 VS Code 与 Continue 插件

首先确保你已安装 Visual Studio Code（推荐v1.96+）。打开VS Code，点击左侧扩展图标，搜索“Continue”，安装由“Continue Dev”发布的官方插件（图标为绿色文字“C”）。

2. 配置 AI 模型

Continue 支持多种模型：OpenAI、Anthropic、本地模型（如 llama.cpp、Ollama）。点击左侧 Continue 图标（小机器人），打开侧边栏。点击齿轮图标进入设置，找到“Models”部分：

快速上手（推荐）：添加一个 OpenAI 兼容的 API Key，例如 sk-xxxx，模型选择 gpt-4o-mini（性价比高）。
完全本地（隐私优先）：安装 Ollama，然后拉取模型 ollama pull codellama:7b，在 Continue 设置中添加 Ollama provider，模型名 codellama。

技巧提示：你可以同时配置多个模型，在侧边栏顶部的下拉菜单中自由切换，应对不同任务。

二、核心功能实操：从补全到理解

1. 智能代码补全（Tab 补全）

打开一个 Python 文件，输入 def calculate_discount(price,，暂停一秒，就会出现灰色的补全建议。按 Tab 接受，按 Esc 忽略。Continue 会分析当前文件甚至跨文件上下文，给出更准确的建议。

def calculate_discount(price, discount_rate):
    return price * (1 - discount_rate)  # 灰色补全内容

实操步骤：1. 输入函数签名；2. 观察灰色提示；3. 按 Tab 接受；4. 继续输入下一行。如需修改，直接覆盖即可。

2. 内联对话 / 即时提问

选中一段代码，按下 Cmd+I（Mac）或 Ctrl+I（Win），弹出内联输入框。输入“重构为更简洁的形式”，回车后，Continue 会直接在当前光标处显示修改后的代码。你可以点击“Accept”或“Reject”。

常见用例：

解释复杂逻辑：选中代码，输入“解释这段代码做了什么”。
生成单元测试：选中函数，输入“为这个函数生成pytest测试用例”。
添加注释：选中代码，输入“为每行添加中文注释”。

3. 上下文感知聊天（侧边栏）

点击侧边栏的 Continue 图标，打开聊天面板。在这里你可以像使用 ChatGPT 一样提问，但最大的不同是它可以理解你的整个项目。

关键操作：在对话中提及特定文件或符号，使用 @ 符号：

@file: app.py — 引用当前项目的某个文件
@function: calculate_total — 引用某个函数定义
@folder: utils — 引用整个文件夹作为上下文

例如：在聊天框中输入 @file: main.py 中 read_file 函数有潜在安全风险吗？，Continue 会读取 main.py 的内容并进行分析。

4. 终端集成：真正的“程序员搭档”

Continue 最大的杀手锏是终端感知。打开 VS Code 内置终端，点击终端窗口右上角的 Continue 图标（小机器人）即可激活终端模式。在这里你可以直接问：

“上次运行的 git log 中提到了哪个 bug？”
“node 报错 EACCESS，如何修复？”
“帮我写一条 grep 命令，查找所有 .py 文件中包含 TODO 的行”

Continue 会读取当前终端的输出历史，并结合项目文件给出答案。甚至可以直接在终端中执行它建议的命令（需要手动确认）。

技巧提示：终端模式下一样可以使用 @ 引用文件和函数，让 AI 更好地理解你的环境。

三、进阶实战：用 Continue 完成一个真实任务

案例：为旧项目重构并添加单元测试

假设你有一个老旧的 Python 项目，需要将一段计算逻辑重构并覆盖测试。按以下步骤操作：

打开项目，按 Cmd+I 选中需要重构的函数，输入“将函数拆分为两个更小的函数，保持功能一致”。
接受重构后的代码，保存。
打开测试文件，按 Cmd+I 输入“为刚刚重构的 add_item 和 remove_item 函数编写 pytest 测试”。
运行测试，如果失败，将错误信息复制到侧边栏聊天，询问“测试失败，可能是哪里出错了？”
Continue 会指出问题（例如 mock 对象未正确设置），并根据建议修改。

整个过程无需离开编辑器，无需手动搜索文档，效率提升 3-5 倍。

四、高手必备技巧与避坑指南

技巧 1：自定义提示词（System Prompt）

在 Continue 设置中找到 Custom Instructions（自定义指令），输入你偏好的行为方式。例如：

你是一位资深 Python 开发者，优先给出符合 PEP8 规范的代码。在解释时使用中文，并给出优缺点分析。

这样所有对话和补全都会遵循你的要求。

技巧 2：使用本地模型节省成本

如果你担心 API 费用或数据隐私，强烈推荐配合 Ollama 使用。拉取 codellama:7b 或 deepseek-coder:6.7b，在 Continue 中选择对应模型。代码补全速度（约 50ms 内）与在线模型接近，且完全免费。

技巧 3：善用“应用差异”功能

在内联对话中，Continue 生成的代码默认是整体替换。如果你只想应用部分修改，可以点击代码上方的“Show Diff”按钮，在差异视图中手动选择要保留的行，避免覆盖自己已有的工作。

技巧 4：结合 Git 上下文

在聊天中直接问“这次提交 (commit abc123) 修改了什么？” Continue 会自动读取 git diff，帮你总结变更点。甚至可以用它生成 commit message。

避坑提醒

不要在补全中过度依赖：AI 仍可能生成有 bug 的代码，务必 review。
不要将敏感数据（如数据库密码）输入到在线模型中，使用本地模型或关闭历史记录。
如果补全没有出现，检查模型是否已正确连接，或尝试重启 VS Code。

五、总结：Everything is Code

Continue 2025 版已经成为一款真正“上下文感知”的编程助手。它不仅仅补全代码，还能理解你的项目架构、终端错误、甚至版本历史。开源、可定制、支持多模型，让它成为每个开发者工具箱中不可或缺的一员。按照本教程的步骤，你可以在 15 分钟内上手，并在日常开发中持续提升效率。

开始你的 Continue 之旅吧——让 AI 成为你的第二个大脑。