编程语言AI
VSCode + Continue + Ollama 搭建本地 AI 编程助手
如何通过 Visual Studio Code 结合 Continue 插件与 Ollama 服务，构建本地化的 AI 编程助手。主要流程涵盖 Ollama 的安装与模型拉取、Continue 插件的配置与索引开启，以及命令行工具的使用。此外还对比了 Codex 等替代方案的配置方法，帮助用户实现无需云端 API 的代码生成、解释及自动执行功能。
如何通过 Visual Studio Code 结合 Continue 插件与 Ollama 服务，构建本地化的 AI 编程助手。主要流程涵盖 Ollama 的安装与模型拉取、Continue 插件的配置与索引开启，以及命令行工具的使用。此外还对比了 Codex 等替代方案的配置方法，帮助用户实现无需云端 API 的代码生成、解释及自动执行功能。
组合 Visual Studio Code + Continue + Ollama 基本就是本地版 Cursor / Copilot，可以做到：
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# macOS: brew install ollama
# Linux: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Windows: irm https://ollama.com/install.ps1 | iex 或官网下载
ollama pull llama3.3
ollama pull qwen2.5:32b
ollama serve
# Windows 方法
ollama run llama2
ollama run gemma:2b
在 Ollama 里安装可用的模型，Ollama 官方提供多个参数规模：
| 模型 | 大小 | 下载体积 |
|---|---|---|
| 0.5B | 超轻量 | ~398MB |
| 1.5B | 轻量 | ~1GB |
| 3B | 中等 | ~2GB |
| 7B | 推荐 | ~4.7GB |
| 14B | 强 | ~9GB |
| 32B | 最强 | ~20GB |
示例运行：
c:\Users\audit>ollama run qwen2.5-coder:3b
pulling manifest
...
>>> 介绍一下
我是一个大型语言模型，由阿里云开发和提供。我的名字是 Qwen。
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还可安装运行在命令行的版本：
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npm i -g @continuedev/cli && cn "Explore this repo and provide a concise summary of it's contents"
changed 93 packages in 30s
12 packages are looking for funding
run `npm fund` for details
How do you want to get started?
1. ⏩ Log in with Continue
2. 🔑 Enter your Anthropic API key
Enter choice (1):
发现一个更简单的应用，直接安装即可，可以少去上边的配置：
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登录之后可修改 config.toml：
model = "qwen2.5:3b"
model_provider = "ollama"
model_reasoning_effort = "medium"
[windows]
sandbox = "elevated"
[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434"
ollama launch codex --model qwen3
Error: codex is not installed, install with: npm install -g @openai/codex
注意：部分功能可能依赖特定环境配置，请根据实际报错调整。
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