VS Code秒变AI神器！3步免费部署DeepSeek本地编程助手：代码补全/智能问答/隐私保护全搞定

一、技术选型

以下是VS Code本地部署大模型代码助手的常用插件对比，基于隐私保护、离线使用及功能特性整理，每个人可根据自身需要选择：

插件名称	优点	缺点	适用场景
Continue	支持多模型切换（Ollama/本地模型），支持代码补全/重构/问答，配置灵活度高	需手动修改 JSON 配置文件，新手易出错	企业级复杂项目开发，需同时使用对话和补全功能，重视数据隐私的场景
CodeGPT	一键连接 Ollama 模型，内置 `/explain` `/fix` 等快捷指令，学习成本低	仅支持基础问答，代码补全依赖 `deepseek-coder` 模型	个人开发者快速接入，中小型项目调试，需即时解释代码逻辑的场景
Cline	支持 DeepSeek/Claude 等商用模型，可配置 MCP 服务器扩展功能	需自行购买 API 密钥，部分模型需联网计费	需结合云端高性能模型的混合开发场景，愿意为模型能力付费的团队
Twinny	专为 Ollama 优化，自动检测本地模型，界面交互简洁	功能较单一（仅问答），缺乏代码补全等进阶功能	个人开发者快速验证想法，小型脚本编写，对界面简洁度要求高的场景
Codellm	低显存优化（最低 4GB），支持代码片段自动续写，响应速度快	逻辑推理能力较弱，复杂需求需多次迭代	教育/培训场景，硬件配置较低的设备，编写模板化代码（如 CRUD 接口）
ChatMoss	内置 15+ 国内可用模型，支持快捷注释和代码优化	部分模型需兑换码（如 ZXCODE），依赖国内服务节点	国内企业内网环境，需适配国产化开发流程，规避国际模型合规风险的场景

选型建议

隐私优先：选择 Continue 或 CodeGPT，通过 Ollama 完全本地运行
硬件受限：使用 Codellm + deepseek-r1:1.5b 量化版（显存占用 ≤4GB）
国内环境：ChatMoss 或 Cline（需自备代理），规避网络限制
企业定制：Continue + 自研模型微调，通过 config.json 对接内部知识库

部署验证技巧

终端运行 ollama list 确认模型已加载
在 VS Code 中按 Ctrl+Shift+P → 输入 Continue: Open Config File 检查模型连接状态
输入测试指令（如“用 Python 实现快速排序”）观察响应速度和代码质量

二、核心工具准备（5分钟）

1. Ollama 部署

1 2	# Windows/Mac/Linux 通用命令（自动识别系统） curl -fsSL https://ollama.com/install.sh \| sh

验证安装：

1	ollama --version # 显示版本 ≥0.5.7 即为成功

2. 拉取 DeepSeek 模型

1
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# 根据显存选择模型（推荐组合）：
ollama pull deepseek-r1:1.5b        # 基础问答（4GB+显存）
ollama pull deepseek-coder:1.3b     # 代码补全（6GB+显存）

3. VS Code 安装 Continue 扩展

扩展商店搜索 Continue → 安装官方版本（≥v0.3.2）

三、关键配置实战（含避坑指南）

步骤1：激活本地模型连接

打开 Continue 侧边栏 → 点击齿轮图标进入 config.json，替换为：

{
  "models": [{
    "title": "DeepSeek-Local",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-r1:1.5b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  }],
  "tabAutocompleteModel": {
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-coder:1.3b"
  }
}

💡 避坑提示：

若配置不生效，按 Ctrl+Shift+P 输入 Reload Window 重启 VS Code
终端运行 curl http://localhost:11434 检查 Ollama 服务状态

步骤2：代码补全优化

在 VS Code 设置文件（settings.json）中添加：

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"continue.tabAutocompleteEnabled": true,
"continue.showContextButton": false,
"continue.maxTokens": 128  // 控制补全长度

步骤3：快捷键绑定（效率翻倍）

// keybindings.json 添加：
{
  "key": "ctrl+alt+l",
  "command": "continue.quickEdit",
  "when": "editorTextFocus"
}

现在选中代码后按 Ctrl+Alt+L 即可触发智能重构！

四、实战场景演示

场景1：代码自动补全

输入 function reverseString( 时，Continue 会自动补全：

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function reverseString(str) {
  return str.split('').reverse().join('');
}

场景2：错误代码修复

选中问题代码 → 输入 /fix：

# 原代码（错误）
list = [1,2,3]
print(list[-4])  # IndexError

# AI修复后
list = [1,2,3]
index = -4 if -4 >= -len(list) else None
print(list[index] if index is not None else "Index out of range")

场景3：技术文档查询

在聊天框输入：

1	/ask 如何在React中实现动态路由？给出代码示例

Continue 将返回：

// 使用react-router-dom v6+
import { Routes, Route } from 'react-router-dom';

function App() {
  return (
    <Routes>
      <Route path="/users/:userId" element={<UserProfile />} />
    </Routes>
  );
}

五、部署总结（本地化核心优势）

优势	说明
数据隐私	所有计算在本地完成，代码/文档永不外传
离线可用	断网环境仍可正常使用AI功能
零成本	无需API密钥，免费部署
低延迟	本地响应速度 ≤0.5秒
自定义训练	支持接入自有数据集微调模型