主要观点总结
本文介绍了开源代码助手Continue的使用，包括其安装、功能、集成聊天机器人等。作者强调了使用Continue需要注意的遥测数据收集问题，并详细说明了如何更换模型以及自定义编码模型调优。
关键观点总结
关键观点1: 开源代码助手Continue的介绍
Continue是一个开源的代码助手，可以嵌入流行的IDE，如JetBrains或Visual Studio Code，并连接已有的大型语言模型（LLM）。它支持代码补全和生成，并能针对用例优化、注释或重构代码。
关键观点2: Continue的安装和配置
安装Continue需要在IDE中打开扩展管理面板，搜索并安装Continue。安装完成后，可以选择是在本地托管模型还是使用另一个提供商的API。此外，还可以根据需要更换模型。
关键观点3: 遥测数据的注意事项
使用Continue时需要注意遥测数据的收集。如果不希望自己的数据被收集，可以修改主目录下的.continue文件或取消VS Code设置中的“Continue: Telemetry Enabled”复选框。
关键观点4: Continue的功能
Continue提供了代码生成、代码重构、Tab自动补全和集成聊天机器人等功能。其中，集成聊天机器人具有RAG风格的功能，可以接入代码库进行对话。
关键观点5: 自定义编码模型调优
Continue可以自动收集有关构建软件的数据，这些数据可用于根据特定风格和工作流进行自定义模型调优。用户可以自行选择使用何种模型进行优化。
文章预览
作者 | Tobias Mann
译者 | 平川
策划 | Tina 本文最初发布于 The Register。 作为生成式人工智能的早期用例，代码助手实践已经获得了相当多的关注——尤其是在微软推出 GitHub Copilot 之后。但是，如果你不喜欢让微软动你的代码，或者不愿意每月支付 10 美元的费用，那么你可以构建自己的助手。 虽然微软是最早将人工智能代码助手 商业化 并集成到 IDE 中的公司之一，但它远不是唯一选项。事实上，有许多为代码生成而训练的大型语言模型（LLM）。 而且，你现在正在使用的电脑很有可能就能够运行这些模型。关键是以一种有实际用处的方式将它们集成到 IDE 中。 这就轮到像 Continue 这样的应用程序发挥作用了。这个 开源的代码助手 被设计成可以嵌入流行的 IDE，如 JetBrains 或 Visual Studio Code，并连接到你可能已经比较熟悉的流行的 LLM 运行程序，如 Ol
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