企业官网建设流程全解析

1. 为什么我放弃了云端Copilot，转而在本地跑CodeLlama

先交代下背景。我之前一直是GitHub Copilot的重度用户，补全速度和准确率在同级别工具里确实能打。但用了大半年之后，有几个问题越来越让我难受：第一是代码内容全部经过云端，公司那边对于代码上传卡得很死，合规这关过不去；第二是断网或者网络波动的时候，整个辅助编程的体验直接归零；第三就是Copilot对私有仓库、内部框架的理解基本等于没有，它只会“泛泛地”帮你补，补出来的东西经常要改半天。

后来我开始折腾本地AI编程方案，目标很明确：模型要跑在自己机器上，插件要深度集成进VS Code，所有请求不出内网。

这套组合拳试了一圈，最后稳定下来的是VS Code + Continue + Ollama + CodeLlama。先说结论：这套方案能做到代码补全、对话式问答、选中代码解释重构，全部在本地完成。除了第一次拉模型需要联网，之后日常使用完全离线。对隐私敏感、网络受限、或者单纯不想按月付费的人来说，这基本是目前最值得抄的作业。

这篇东西适合谁看？适合已经在用VS Code、想给编辑器加一个本地AI助手但不知道从哪下手的开发者；也适合那种“公司不让用云端AI编程工具，但自己实在想提高效率”的场景。我会把从环境安装到插件配置再到模型选型的完整过程都写出来，中间穿插我实际踩过的坑和验证过的参数。

2. 整体方案解剖：Continue和Ollama各自负责什么

2.1 这一套架构到底是怎么串起来的

先放一张逻辑链路，方便理解：

本地VS Code编辑器是交互前端，Continue是VS Code里的插件层，Ollama是模型运行时（负责在本地拉起模型并对外提供推理服务），CodeLlama是实际干活的模型本体。你在编辑器里输入的代码和提问，由Continue组装成请求，交给Ollama，Ollama把请求喂给CodeLlama，模型生成的结果再原路返回，最终渲染在Continue的侧边栏或行内补全里。

这套架构最大的好处是解耦。Continue不需要知道模型是跑在本机还是远端，它只管发HTTP请求；Ollama也不关心前端是谁，它只负责把模型跑起来并暴露端口。这意味着你后面想换模型、换前端插件，都不用推翻重来。

2.2 为什么选Ollama而不是llama.cpp或LM Studio

本地跑模型的工具其实不少，我当时主要纠结的是Ollama、llama.cpp和LM Studio这三个。

llama.cpp是底层推理库，性能确实极强，各种量化优化都是它先搞出来的，但对普通用户并不友好，命令行参数一堆，配置文件要手写，模型要从Hugging Face手动下载后转换成GGUF格式，这套流程对不熟悉AI的开发者来说门槛太高。

LM Studio是图形化做得比较好的，界面漂亮，模型下载和加载都很直观，但它更偏“模型聊天玩具”，和编辑器的集成度不够深，命令行接口、并发处理这些方面也比较弱。

Ollama胜在简单直接。安装完就是一个命令行工具加后台服务，一条命令拉模型，一条命令跑起来，自动管理模型格式转换、显存调度和端口监听。它默认暴露的/api/generate接口，和Continue的集成几乎是开箱即用的。对想把精力集中在写代码而不是折腾环境的人来说，Ollama是投入产出比最高的选择。

2.3 为什么CodeLlama放在今天依然是首选

CodeLlama是Meta在2023年8月发布的代码专用大模型，基于Llama 2做了针对性的继续训练，有7B、13B、34B和70B四个尺寸，每个尺寸还分基础版、Python专用版和指令微调版。

放到今天来看，确实有更新的模型，比如DeepSeek-Coder、Qwen2.5-Coder、StarCoder2，但CodeLlama在本地编程场景里依然有几个很实在的优点：

• 显存需求亲民：7B模型经过4bit量化后，只需要4GB左右显存就能跑起来，很多人的办公笔记本都能带得动。
• 指令跟随稳定：作为第一批专为代码设计的开源模型，它在代码补全、解释、注释生成这些任务上的表现已经被大量验证过，行为非常可预测。
• Ollama生态支持最早最完善：Ollama对CodeLlama的整合做得很深，拉取、量化、调用都是官方标准支持，而很多新模型在Ollama上可能还要等社区适配。

我后面也会给出一份对比表，分析在什么情况下选CodeLlama，什么情况下建议换成新出的模型。先把基础方案跑通，再谈优化，这是我一直推荐的做法。

3. 环境准备：Ollama安装和模型下载的完整实录

3.1 关于Ollama下载慢的几个解决办法

Ollama官网的下载在部分地区很慢，经常卡在几十KB每秒。这是第一个劝退点，但不难解决。我实测下来有三种方式比较靠谱，按优先级推荐：

方式一：用镜像站下载安装包。在浏览器访问https://ollama.com/download获取安装包直链，然后把域名部分替换为可用的镜像地址，比如https://ollama.olang.icu/download这一类社区维护的镜像站。下载完是一个.exe（Windows）或.zip（macOS/Linux）文件，正常安装即可。

方式二：GitHub Releases里找安装包。Ollama的安装包同时发布在GitHub Releases页面，如果你有可用的加速访问方式，直接从那里下载通常比官网快。这个方式适合习惯于在GitHub上拿资源的人。

方式三：命令行安装后手动补模型文件。如果安装包本身能下下来，但模型拉取特别慢，可以用手动方式解决，方法放在后面模型下载的部分展开。

注意：无论用哪种方式，安装完成后建议设置一个本地环境变量，确认一下版本能正常运行。Windows上在PowerShell里执行ollama --version，看到OLLAMA_VERSION的版本号输出就算安装成功。

3.2 把Ollama模型目录迁移到D盘

这个问题几乎每个Windows用户都会遇到。Ollama默认把模型文件存放在C盘用户目录下的.ollama/models，一个CodeLlama-7B量化模型就要4GB左右，如果拉多个模型，C盘直接被塞满。

解决办法是设置OLLAMA_MODELS环境变量指向其他盘。

Windows的具体操作路径是：桌面“此电脑”右键→属性→高级系统设置→环境变量→在“用户变量”里新建一个变量，变量名填OLLAMA_MODELS，变量值填你想放模型的目录，比如D:\ollama\models。设置完之后，重启Ollama服务（在系统托盘找到Ollama图标退出，再重新打开），之后再执行模型拉取命令，文件就会写到D盘了。

macOS和Linux同理，在~/.zshrc或~/.bashrc里加一行：

export OLLAMA_MODELS=/path/to/your/models

然后source一下即可。

3.3 模型拉取太慢的完整解决方案

运行ollama pull codellama:7b的时候，默认从官方模型仓库拉取。网络受限的情况下这一步也可能非常慢，因为模型文件有3.8GB左右。

这里的核心解法是配置镜像地址。Ollama在拉取模型时，会先读取环境变量OLLAMA_HOST提到的服务地址，这个一般不用动；真正起作用的是设置代理或者替换模型仓库地址。实际操作中我建议：

在启动Ollama守护进程时，指定一个国内可访问的模型镜像源。配置方式依然是环境变量，名称是OLLAMA_BASE_URL（部分版本叫OLLAMA_REGISTRY），比如可以设置成一些社区维护的镜像地址。设置完成后重启Ollama，再执行拉取就会快很多。

如果镜像方案不可用，还可以走手动方式：

1. 先从Hugging Face或者其他渠道下载codellama-7b对应的GGUF文件（通常是Q4_K_M量化版）。
2. 把这个.gguf文件放到本地的Modelfile配置目录，执行：

ollama create codellama:7b -f Modelfile

Modelfile内容大概是这样：

FROM ./codellama-7b-instruct.Q4_K_M.gguf

这个方式本质上是把“模型文件下载”和“模型注册”分离。模型文件可以用任何能快速访问的渠道下载，而Ollama只负责把它包装成标准模型格式。

3.4 我实际使用的Ollama基础命令清单

安装和配置完成后，日常最常用的命令就这么几条：

提示：ollama run进入交互模式后，可以直接在里面测试模型是否正常工作，这个步骤很重要，可以先把“模型能不能跑”这个问题确定下来，再去和VS Code对接，避免问题混杂。

4. Continue插件安装和配置：从安装到能用的每一步

4.1 在VS Code中安装Continue

打开VS Code，左侧扩展面板，搜索Continue，认准那个蓝紫色图标的扩展——发布者是Continue团队，安装量有几十万的那个，安装即可。这一步没有任何特殊技巧。

装完之后左侧会出现一个Continue的图标，点击可以打开对话侧边栏。同时，在编辑代码的时候，Continue会调用配置好的模型进行自动补全（如果配置了autocomplete模型的话）。

Continue目前对VS Code的原生集成，说实话比很多同类产品做得都好。它不只支持对话问答，还支持在编辑器里选中代码后右键选择“Explain Code”或“Edit Code”等快捷操作，这些都是同行产品需要额外配置的。

4.2 Continue的核心配置文件到底长什么样

Continue的配置入口在VS Code的设置面板里：扩展→Continue→Extension Config，找到config.json，点开编辑。但默认的配置比较啰嗦，我建议直接找配置文件来改。

配置文件的位置，Windows在%UserProfile%\.continue\config.json，macOS/Linux在~/.continue/config.json。打开之后，核心就是修改models数组。我贴一个亲测可用的最小配置：

{ "models": [ { "title": "CodeLlama-7B-Instruct", "provider": "ollama", "model": "codellama:7b", "autocomplete": false } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "CodeLlama-7B", "provider": "ollama", "model": "codellama:7b" } }

解释几个关键字段：

• title：你在Continue界面上看到的模型名称，可以随便取，方便识别就行。
• provider：这里填ollama，Continue会走Ollama的API接口。
• model：必须是ollama list里能看到的模型名称，填错会直接报模型不存在的错误。
• tabAutocompleteModel：专门给Tab补全功能用的模型，可以跟对话模型是同一个，也可以单独指定一个更小更快的。

这个配置的核心思路是：把“对话问答”和“代码补全”两个模型分开配置。因为补全要求低延迟、高速度，对话要求高质量、理解能力强，往往不是一个模型能同时兼顾的。

4.3 Continue的两种核心使用姿势

配置好了之后，Continue在VS Code里有两种完全不同的使用方式：

对话式问答（Chat）：点击左侧Continue图标，在侧边栏直接提问。比如你选中文个函数，然后在输入框里问“帮我解释这个函数是干什么用的”，模型会结合你的代码上下文给出回答。这个模式下还可以输入@文件路径让模型关注某个特定文件，或者输入@代码片段让模型马上理解选中的代码。

Tab自动补全（Autocomplete）：在代码编辑过程中，只要停下来不打字，Continue就会把当前文件上下文和光标位置发给模型，模型返回补全建议，按Tab键即可接受。这是日常开发中用的最多的功能，也是对模型速度要求最高的功能，这也是为什么需要单独配置一个轻量模型。

我第一次把这两者分开配置之后，体验有了质变。对话模型用复杂度高一些的模型慢慢想没问题，但补全模型如果也这么慢，每次等你几百毫秒甚至几秒才出建议，那还不如不开补全。

4.4 一个极其重要但没人提的设置：请求并发限制

Continue默认情况下对本地模型的请求是串行的。这是一个坑：如果你在对话窗口发了一个长问题，模型还在慢慢生成，这个时候去编辑器里敲代码，Tab补全会被阻塞，一直到对话回答完成才恢复。

解决办法是在Continue设置里调整请求并发数。在VS Code的settings.json里加这两个配置：

{ "continue.enableTabAutocomplete": true, "continue.allowAnonymousTelemetry": false, "continue.maxConcurrentRequests": 4 }

其中continue.maxConcurrentRequests是核心，设置成2到4的效果比较理想。这样对话生成的过程中，Tab补全依然可以继续执行，两个请求并行互不阻塞。这个参数也是我在使用中踩了不少坑才发现的。

5. 模型选型：CodeLlama之外还有什么选择

5.1 CodeLlama不同参数版本的横向对比

CodeLlama有7B、13B、34B、70B四个尺寸，每个尺寸还有三个变体：Base（基础版，擅长补全）、Python（针对Python优化）和Instruct（指令微调，擅长对话问答）。

本地开发场景下，我的建议是：

• 普通笔记本（无独显或只有4-6GB显存）：选codellama:7b，量化后约3.8GB。
• 8GB以上显存（如RTX 3060/4060）：选codellama:13b，质量会明显提升。
• 16GB以上显存（如RTX 4080/4090）：可以尝试codellama:34b，这个体量基本接近云端体验。
• 70B不推荐，除非你有24GB以上显存并用4bit量化。

这里要注意，模型参数量的大小和效果不是线性关系。从7B到13B的体验提升很明显，但从13B到34B的提升对很多场景来说没那么显著，但显存占用和推理速度的代价是实打实的。

5.2 CodeLlama与其他本地模型的实战对比

我用同样的测试题——写一个Python的快速排序，以及解释一个不太规范的递归函数——在几款本地模型上做了对比，结果整理如下：

为什么要特意提中文理解？因为Continue的对话功能是直接中文交流的。CodeLlama是Meta训练的，中文能力较弱，你用中文问它“帮我解释这段代码”，它可能用英文回答，或者答非所问。这时候QWen2.5-Coder反而是更优解。但CodeLlama在纯代码补全场景下依然可圈可点，所以我个人目前的配置是：对话模型用Qwen2.5-Coder-7B，补全模型用CodeLlama-7B。

这个“一对话一补全”的组合思路，是本地AI编程里非常实用的配置技巧。不要指望一个模型包打天下。

5.3 从Ollama拉取新模型并在Continue中激活

如果你想按照上面的建议配置对话模型和补全模型分开，操作也很简单。先拉取新模型：

ollama pull qwen2.5-coder:7b

然后回到Continue的config.json，把对话模型改成：

{ "models": [ { "title": "Qwen2.5-Coder-7B", "provider": "ollama", "model": "qwen2.5-coder:7b" } ], "tabAutocompleteModel": { "title": "CodeLlama-7B", "provider": "ollama", "model": "codellama:7b" } }

改完之后在Continue面板右上角刷新一下，或者重载VS Code窗口，配置生效。

提示：改配置之后如果没生效，优先检查两件事：第一，ollama list确认模型名完全一致；第二，重载窗口让插件重新读取配置。这两个问题占了配置不生效的八成原因。

6. 实操现场：从零配置到首次补全的全过程记录

6.1 推理服务的启动和验证

在正式开始写代码之前，先确保Ollama服务是启动状态。Windows上安装Ollama后，默认开机自启，托盘区有个羊驼图标。macOS和Linux需要手动确认。

我第一次使用的时候踩过一个很隐蔽的坑：本机Ollama服务没启动，但VS Code里Continue配置的是http://localhost:11434，这种情况下Continue不会报“连接失败”的明确错误，而是会一直转圈，像是模型在思考的样子。排查了很久才意识到服务根本没起来。

验证服务是否正常，最直接的方法是在浏览器地址栏直接访问：

http://localhost:11434

如果返回Ollama is running，说明服务正常。然后再用命令行测试模型推理：

ollama run codellama:7b "def fib(n):"

模型能正常补全代码，说明一切就绪，可以对接编辑器了。

6.2 在VS Code里完成一次完整的对话问答

操作路径：打开VS Code，按Ctrl+Shift+P打开命令面板，输入Continue: Open Chat或者直接点击左侧Continue图标。

在打开的侧边栏输入框里，我先输入了一个测试问句：“用Python写一个函数，读取目录下所有的CSV文件并合并成一个DataFrame”。

这时候可以观察到底层发生了什么：Continue把这个问题拼接成提示词，发给localhost:11434/api/generate接口，Ollama把请求转发给已经加载在内存中的量化模型，模型按token一个一个生成输出，流式返回给Continue渲染。你看到的是逐字往外蹦，底层其实是流式接口的实时效果。

整个回答的延迟取决于你的硬件。我本人在一台RTX 3060 12GB的机器上，Qwen模型回答一个中等复杂度的编程问题，大概需要3到5秒生成完整回答，体验是完全可以接受的。

6.3 在VS Code里让Tab补全真正跑起来

Tab补全是另一个完全不同的交互模式。打开任意一个Python或JavaScript文件，开始写代码。比如输入：

def calculate_average(scores):

停顿一下，大概几百毫秒后，Continue会把当前文件内容、光标位置、几个上下文行组合成提示词，调用补全模型，返回一段建议代码，以灰色字体显示在光标之后。按Tab键接受，按Esc键忽略。

这里有一个体验上的关键点：不要让补全模型处理太大的上下文。Continue会默认带上整个当前文件作为上下文，如果你的文件有几百上千行，推理时间会呈指数级上升，补全的体验会变得很卡。这时候需要限制自动补全的上下文行数。在settings.json里添加：

{ "continue.autocomplete.suggestionsMaxTokens": 256, "continue.autocomplete.contextMaxLines": 300 }

这样每次补全请求只携带最多300行上下文，生成的代码最多256个token，能在速度和深度之间取得一个不错的平衡。

6.4 关于生产环境的一个大坑（一定不要碰）

我要非常严肃地强调一句：不要在公司代码里直接用Continue默认配置，连到公共模型源上，更不要把工作代码发给任何外部模型服务。

本地方案的核心意义就在于数据不出本机，所有推理都在本地Ollama服务完成。如果你为了追求效果而配置了某些远程大模型服务，工作代码就会被发送到外部服务器，这在很多公司属于严重违规行为。使用前请一定确认：provider是ollama，模型名称是ollama list里的本地模型，网络请求目标地址是localhost:11434。

7. 遇到的坑和避坑技巧：本地AI编程实战排雷

7.1 解决Continue连接Ollama失败的三种典型场景

场景一：模型名填错

症状：Continue里选好模型后，发送消息立即报model not found。

原因：config.json里的model字段和ollama list显示的模型名不一致。比如本地模型叫codellama:7b，配置里写成了codellama-7b。

处理：打开终端执行ollama list，把显示的模型名原样复制到配置里。

场景二：Ollama服务没启动

症状：Continue一直转圈，没有任何输出，也不报错。

原因：VS Code插件检测不到监听在11434端口的服务。

处理：确认Ollama托盘图标存在，或者在浏览器访问http://localhost:11434是否返回Ollama is running。配合上面提到的启动验证，基本能定位到。

场景三：端口被防火墙拦截

症状：浏览器访问localhost:11434正常，但VS Code连不上；或者换了个代理环境后插件突然失灵。

原因：某些安全软件或系统防火墙会拦截本地回环地址以外的请求，尤其是Ollama监听所有接口（0.0.0.0）时。

处理：在Ollama服务端设置里把监听地址改为127.0.0.1，确保只有本机可以访问。这样既解决了访问问题，又提高了安全性。

7.2 模型回答速度极慢可以按这个顺序排查

速度慢的体验很劝退，按这个优先级排查：

第一梯队的因素：显存是否被占满。如果模型的一部分被换出到内存，推理速度会暴跌好几倍。查看任务管理器，确认显卡专用内存占用是否一直在报警状态。

第二梯队的因素：选择的模型参数太大。7B模型在你的机器上可能勉强能跑，但如果不是量化版本，内存和显存都扛不住。优先选用带q4后缀的量化版本，比如codellama:7b默认就是量化过的。

第三梯队的因素：并发请求冲突。如果你开着好几个网页或者多个VS Code窗口同时请求同一个模型，会导致性能互相拖累。关闭不用的窗口，或者限制并发连接数。

我有一台测试用的轻薄本，没有独显，用CPU推理CodeLlama-7B的时候，生成速度感人到让人想起拨号上网。后来直接放弃补全功能，只保留对话功能，聊聊思路、看看报错解释，体验反而不错。所以如果你的硬件确实带不动，可以考虑只开对话模式，不开启自动补全。

7.3 一个提速技巧：调整推理参数以获得更稳定的输出

Continue默认的推理参数不一定适合所有模型。Ollama侧可以在运行时指定生成参数。以对话模型为例，比较实用的参数是temperature（温度，控制随机性）和top_p（核采样，控制候选范围）。代码生成场景下，建议调低随机性：

ollama run qwen2.5-coder:7b >>> /set parameter temperature 0.1 >>> /set parameter top_p 0.9

或者更直接一点，在Continue配置里给模型加上参数对象：

{ "title": "Qwen2.5-Coder-7B", "provider": "ollama", "model": "qwen2.5-coder:7b", "options": { "temperature": 0.1, "top_p": 0.9 } }

为什么要调低temperature？代码生成不同于创意写作，我们需要的是稳定、可复现的结果，而不是天马行空。temperature调低到0.1左右，模型会更倾向于选择概率最高的那个token，输出更保守但更可靠。如果保持默认的高随机性，同一个问题每次回答都可能不一样，调试心态容易崩。

7.4 插件从IntelliJ IDEA切回VS Code的用户要特别注意

网上有个常见问题：Continue在IDEA里能用吗？答案是体验一般，Continue对VS Code的适配明显更完整，IDEA版的功能和稳定性都不如VS Code版本。如果你是从JetBrains系切过来的，有两点需要适应：

第一，快捷键体系完全不同。VS Code中Ctrl + Shift + L会选择当前选中代码的下一处相同内容，而Continue对话面板的快捷键是Ctrl+L（macOS上为Cmd+L），初次使用很容易误触。

第二，Tab补全和代码片段跳转的交互逻辑不同。IntelliJ里的补全体验默认带了一堆后缀模板，而Continue的补全是纯模型生成的，接受前后的代码结构需要自己重新组织。不要期待和IntelliJ内置补全一样丝滑，本地模型能做到的是“给出合理参考”，而不是“完全懂你的项目上下文”。

8. 从基础方案到进阶玩法：这几个方向你可以继续折腾

8.1 尝试RAG：让模型真正理解你的私有项目代码

Continue有一个被低估的功能是使用@codebase上下文，把整个代码仓库向量化后作为上下文提供给模型。这是真正的RAG（检索增强生成）能力。配置方法是在Continue配置中添加retrieval相关设置，开启@codebase功能。

实操下来，这个功能对私有代码的理解深度会明显提升：你问“订单模块里价格计算逻辑在哪里”，模型能定位到具体文件并给出针对性回答，这比让它凭空猜代码要强得多。

激活方式：在Continue对话窗口输入@codebase，然后输入问题。首次使用会构建代码库索引，如果仓库很大可能需要几分钟。后续使用会根据索引检索相关内容，不用重复构建。这个过程同样完全本地化，不会上传代码。

8.2 用Ollama的并发特性跑一个小型本地代码评审服务

Ollama本身支持同时跑多个模型，前提是显存够用。你可以同时加载一个代码补全模型和一个对话模型，前者负责自动补全，后者负责深度对话，任务分离互不干扰。如果显存不够，也可以手动控制谁在后台：

ollama stop codellama:7b ollama run qwen2.5-coder:7b

这条命令在切换模型时非常实用，避免两个模型同时加载导致显存溢出。

再进一步，如果你有比较强的机器，还能用Python写一个简单的脚本，调用Ollama的HTTP接口，把多个代码文件丢给它做静态审查、风格规范化。这一步本质上就是自建了一个本地代码审查服务。Ollama虽然有Python库ollama，但其实直接用requests发起HTTP请求也一样，不需要额外依赖。

8.3 关于私有化部署和团队共享的思路

如果你想在团队内部共享同一个本地模型服务，思路也很简单：把Ollama跑在一台服务器上，然后让所有开发者的VS Code都去连那个服务器的11434端口。接口是完全一样的，只要在Continue配置里把provider的Base URL换成对应地址就可以。

这样做的优势很明显：模型只部署一份，团队所有人共享显存和计算资源，体验比每个人都拉一份模型更高效。需要注意的是：监听0.0.0.0端口时一定要做好访问控制，建议放在内网，不直接暴露公网。因为Ollama的API默认没有鉴权机制，任何能访问到端口的人都可以直接调用模型，这在一个团队里可能还没什么，但如果暴露到公网，就是一个安全隐患。

9. 关于性能和体验的一些坦白话

写完上面的实操，最后聊聊真实感受。

本地AI编程这套方案不是万能的。它的上限受硬件制约很明显，7B模型在全面性和知识深度上和云端的大模型有明显差距。当遇到冷门框架、新库的API用法时，CodeLlama经常给不出准确回答，会一本正经地编造一个不存在的函数签名。这类幻觉问题在7B体量的模型上特别常见，使用时要时刻保持警惕，不要盲目相信补全结果。

但它的下限很稳定：支持离线，代码不出本地，成本为零，随时可用。这些特性让它在代码隐私敏感的场景下，价值远远超过了效果上的损失。如果你是一个追求数据合规、又不想完全失去AI辅助的人，这套方案值得投入时间。

我个人现在的工作流是：日常对话和思路梳理用Continue+Qwen2.5-Coder，代码补全用CodeLlama-7B，遇到极端生僻的语法或者跨语言问题，会临时切到云端工具对照一下，但普通需求基本全程在本地完成。这种“本地为主、云端兜底”的模式，实话说，让我在写代码的时候安心了很多。

如果你想继续折腾，我建议先从替换对话模型入手，对比一下CodeLlama、Qwen2.5-Coder、DeepSeek-Coder在你自己的代码风格下的表现差异。不同模型的性格差别挺大的，找到合自己胃口的那一款，体验还能再上一个台阶。