Continue

Pros

• +Percuma dan sumber terbuka sepenuhnya tanpa penguncian vendor
• +Berfungsi dengan mana-mana pembekal model termasuk model tempatan
• +Sangat boleh dikustomkan melalui fail konfigurasi
• +Komuniti sumber terbuka yang aktif dengan pembangunan telus
• +Menyokong kedua-dua VS Code dan JetBrains IDE

Cons

• −Memerlukan persediaan dan konfigurasi untuk berfungsi dengan baik
• −Tiada pengehosan model terbina dalam bermakna anda mengurus kunci API sendiri
• −Pengalaman yang kurang digilap berbanding alternatif komersial
• −Kualiti autolengkap bergantung sepenuhnya pada model yang anda pilih

Continue ialah pembantu kod AI sumber terbuka yang membawa autolengkap, sembang dan penyuntingan sebaris kepada VS Code dan JetBrains IDE. Berbeza dengan alat proprietari, Continue memberikan anda kawalan penuh ke atas model yang anda gunakan, cara ia dikonfigurasi dan konteks yang diterimanya. Ia adalah sambungan pengekodan AI yang paling boleh dikustomkan yang tersedia.

Anda boleh menghubungkan Continue ke mana-mana pembekal model: Anthropic, OpenAI, Google, Azure, model tempatan melalui Ollama atau penyelesaian hos sendiri. Fleksibiliti ini menjadikannya popular dengan pembangun yang mahukan bantuan AI tanpa terkunci kepada vendor tertentu.

Autolengkap tab Continue berfungsi dengan mana-mana model yang anda konfigurasikan daripada model tempatan yang pantas untuk cadangan kependaman rendah kepada model awan yang berkuasa untuk penyempurnaan yang kompleks. Panel sembang menyokong konteks pangkalan kod melalui sebutan @ dan pembekal konteks tersuai yang boleh menarik maklumat dari dokumentasi, URL atau pangkalan data.

Sistem konfigurasi ialah pembeza Continue. Fail konfigurasi JSON membolehkan anda mentakrifkan gesaan tersuai, pembekal konteks, parameter model dan arahan slash. Anda boleh menyesuaikan pengalaman kepada aliran kerja dan keperluan projek yang tepat dengan cara yang tidak dibenarkan oleh alat sumber tertutup.

Continue ialah pilihan yang tepat untuk pembangun yang mengutamakan keterbukaan, penyesuaian dan fleksibiliti model berbanding pengalaman yang digilap di luar kotak. Ia berfungsi dengan baik untuk pasukan yang mahu menyeragamkan konfigurasi AI bersama di seluruh organisasi tanpa membayar pelesenan setiap tempat duduk. Ia juga pilihan terbaik untuk pembangun yang mahu menggunakan model tempatan atas sebab privasi atau kos.

Mulakan dengan model awan seperti Claude atau GPT-4 untuk menilai Continue kemudian bereksperimen dengan model tempatan melalui Ollama untuk tugasan di mana kependaman dan privasi lebih penting daripada kualiti puncak.