Continue

Pros

• +Całkowicie bezpłatny i open-source bez uzależnienia od dostawcy
• +Działa z dowolnym dostawcą modeli, w tym modelami lokalnymi
• +Wysoce konfigurowalny przez pliki konfiguracyjne
• +Aktywna społeczność open-source z przejrzystym rozwojem
• +Obsługuje zarówno VS Code, jak i JetBrains IDE

Cons

• −Wymaga konfiguracji i ustawień do dobrego działania
• −Brak wbudowanego hostingu modeli oznacza samodzielne zarządzanie kluczami API
• −Mniej dopracowane doświadczenie niż komercyjne alternatywy
• −Jakość autouzupełniania zależy całkowicie od wybranego modelu

Continue to open-source'owy asystent kodu AI, który przynosi autouzupełnianie, chat i edycję inline do VS Code i JetBrains IDE. W przeciwieństwie do zastrzeżonych narzędzi, Continue daje Ci pełną kontrolę nad używanymi modelami, ich konfiguracją i odbieranym kontekstem. Jest to najbardziej konfigurowalne rozszerzenie AI do kodowania dostępne na rynku.

Możesz podłączyć Continue do dowolnego dostawcy modeli: Anthropic, OpenAI, Google, Azure, modeli lokalnych przez Ollama lub własnoręcznie hostowanych rozwiązań. Ta elastyczność czyni go popularnym wśród programistów, którzy chcą asystenta AI bez uzależnienia od konkretnego dostawcy.

Autouzupełnianie Tab w Continue działa z dowolnym skonfigurowanym przez Ciebie modelem — od szybkich modeli lokalnych zapewniających sugestie z małym opóźnieniem do potężnych modeli chmurowych dla złożonych uzupełnień. Panel czatu obsługuje kontekst kodu przez wzmianki @ i niestandardowych dostawców kontekstu, którzy mogą pobierać informacje z dokumentacji, URL lub baz danych.

System konfiguracyjny jest tym, co wyróżnia Continue. Plik konfiguracyjny JSON pozwala definiować niestandardowe prompty, dostawców kontekstu, parametry modeli i polecenia slash. Możesz dostosować doświadczenie do swoich dokładnych potrzeb przepływu pracy i projektu w sposób, którego nie pozwalają zamknięte narzędzia.

Continue to właściwy wybór dla programistów, którzy stawiają otwartość, dostosowanie i elastyczność modeli ponad dopracowanym doświadczeniem od razu po instalacji. Sprawdza się dobrze dla zespołów, które chcą standaryzować na wspólnej konfiguracji AI w całej organizacji bez płacenia licencji per użytkownik. To też najlepsza opcja dla programistów, którzy chcą używać modeli lokalnych ze względu na prywatność lub koszty.

Zacznij od modelu chmurowego, takiego jak Claude lub GPT-4, aby ocenić Continue, a następnie eksperymentuj z modelami lokalnymi przez Ollama dla zadań, gdzie opóźnienie i prywatność są ważniejsze niż szczytowa jakość.