2024年8月30日，随着本地运行AI代码助手的兴起，GitHub Copilot 是否仍然是开发者的首选？本文将探讨这一话题。
背景介绍
GitHub Copilot，作为微软推出的生成式人工智能代码助手，自推出以来受到了广泛关注。然而，对于那些不愿让微软接触代码或不愿意支付每月10美元费用的用户来说，构建自己的代码助手成为了一种新选择。
开源代码助手 Continue 的崛起
Continue，一款开源代码助手，设计用于嵌入流行的集成开发环境（IDE）如 JetBrains 或 Visual Studio Code。它能够连接到流行的语言模型运行程序，如 Ollama、Llama.cpp 和 LM Studio，为开发者提供代码补全和生成服务。
硬件要求
为了运行 Continue 和其他大型语言模型（LLM），用户需要一台配置相对较新的处理器和至少6GB vRAM的机器。对于 Mac 用户，Apple Silicon 系统如 M1 芯片也能够满足需求，但建议内存至少为16GB。
安装与配置
安装 Continue 的过程相对简单。在支持的环境中，如 VSCodium，用户只需在扩展管理面板中搜索并安装 Continue。安装后，Continue 提供了本地模型托管和 API 使用两种方式。本文以 Ollama 作为本地模型托管为例，展示了如何配置和使用。
遥测警告
需要注意的是，Continue 默认会收集匿名遥测数据，包括用户接受或拒绝的建议、使用的模型名称和命令等。用户可以选择关闭遥测功能，以保护个人数据。
Continue 的功能与应用
Continue 提供了多种功能，包括代码生成、代码重构、注释生成和代码补全。
代码生成
用户可以通过简单的提示，如“生成一个简单的登录页面”，来让 Continue 生成代码片段。生成的代码将以绿色代码块的形式出现在 IDE 中，用户可以选择接受或拒绝。
代码重构
Continue 还可以用于重构现有代码。例如，对于在 PyTorch 中运行的 Python 脚本，用户可以通过输入提示来获取模型的重构建议。新生成的代码将以绿色高亮显示，而需要删除的代码则用红色标记。
Tab 自动补全
除了代码生成和重构，Continue 还提供了代码补全功能。这类似于终端中的 Tab 补全，用户可以在输入时获得模型提供的补全建议。
GitHub Copilot 与 Continue 的对比
尽管 GitHub Copilot 作为一个商业化的代码助手具有其优势，但 Continue 的开源特性和本地运行能力为用户提供了更多的选择。用户可以根据自己的需求和偏好，选择最适合自己的代码助手。
结论
随着本地AI代码助手的崛起，GitHub Copilot 是否仍具优势成为了一个值得探讨的问题。Continue 的出现为开发者提供了新的选择，使得他们可以根据自己的需求和偏好来选择合适的工具。未来，随着技术的不断发展，我们可以期待更多高效、便捷的代码助手的出现。
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