🛠️ Copilot (代码助手) 已经本地化了吗？

使用开放和本地 LLM (大型语言模型) 模型作为 Copilot (代码助手) 来完成代码、生成项目、充当 Shell (命令行解释器) 助手、自动修复错误等的当前趋势和最前沿状态。

📝 请通过 进行编辑 帮助保持此列表的相关性和最新状态！

目录

• 概述
• 背景
• 编辑器扩展
• 工具
• 聊天界面
• 模型
• 数据集
• 其他工具
• 建议设置
• 历史
• 统计

📋 概述

本地 Copilot (代码助手) 现在功能已完全健全，尽管输出质量仍不如 GitHub (代码托管平台) Copilot 等云端服务提供的质量。

本文档是本地 Copilot (代码助手)、Shell (命令行解释器) 助手和相关项目的精选列表。旨在为那些希望调查现有工具的人提供资源，并帮助开发者发现此类项目的最前沿状态。

📚 背景

2021 年，GitHub (代码托管平台) 发布了 Copilot，它很快在开发者中流行起来。此后，随着围绕 LLM (大型语言模型) 的 AI 发展热潮，可以在消费级机器上运行的本地模型变得可用，Copilot (代码助手) 走向本地化似乎只是时间问题。

GitHub (代码托管平台) Copilot 的许多感知局限性与其封闭和云端托管的性质有关。

作为替代方案，本地 Copilot (代码助手) 支持：

• 🌐 离线和私人使用
• ⚡ 提高响应速度
• 📚 更好的项目/上下文感知
• 🎯 能够运行针对特定语言/任务专用的模型
• 🔒 约束 LLM (大型语言模型) 输出 以适应特定格式/语法。

🧩 编辑器扩展

用于使用 LLM (大型语言模型) 完成代码的编辑器扩展：

名称	编辑器	:star:	发布	备注
GitHub Copilot	VSCode (Visual Studio Code 编辑器), vim (文本编辑器)	9125	2021-6-29	GitHub (代码托管平台) 原创，非本地或非开源。
Cursor	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	27112	2023-3-14	VSCode (Visual Studio Code 编辑器) 的分支，非开源
Fauxpilot	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	14645	2022-9-3	早期本地 PoC (概念验证)。已停止维护？
Tabby	VSCode (Visual Studio Code 编辑器), vim (文本编辑器), IntelliJ (集成开发环境)	29074	2023-9-30	完成光标选择
turbopilot	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	3818	2023-4-10	支持 FIM (Fill-In-the-Middle，中间填充) 的补全，灵感来自 fauxpilot
HuggingFace-vscode	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	1255	2023-6-19	Tabnine 的分支，支持 Starcoder
localpilot	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	3369	2023-10-2	用于轻松在本地托管模型的实用程序，用于配合官方 Copilot (代码助手) 扩展使用自定义 API (应用程序接口) 端点。
StarcoderEx	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	101	2023-5-5	完成光标选择
WizardCoder-VSC	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	145	2023-6-19	PoC (概念验证)，有文章可用
KoboldAIConnect	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)		2023-10-7	使用本地 KoboldAI 后端的 Copilot (代码助手) 克隆
gen.nvim	vim (文本编辑器)	1323	2023-10-1	使用自定义提示编辑选择
uniteai	VSCode (Visual Studio Code 编辑器), emacs (文本编辑器), LSP (语言服务器协议)	309	2023-8-27
Privy	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	916	2024-1-8	隐私优先的编码助手。
twinny	VSCode (Visual Studio Code 编辑器)	3279	2024-1-24	最直接的本地托管 AI 代码补全 VS Code 插件
continue		21966	2023-5-24	带有聊天、自动补全和操作的 VSCode (Visual Studio Code 编辑器) 扩展。

🛠️ 工具

尝试根据规格生成项目/功能的工具：

名称	:star:	发布	备注
gpt-engineer	52940	2023-6-6	指定你想要它构建的内容，AI 会请求澄清，然后构建它。
gpt-pilot	32250	2023-7-18	与 gpt-engineer 非常相似
aider	25618	2023-6-8	终端中的 AI 结对编程，适用于现有的大型代码库
rift	3051	2023-6-20	VSCode (Visual Studio Code 编辑器) 扩展。让你通过聊天编写代码，使你的 IDE (集成开发环境) 具有代理能力，AI 工程师与你并肩工作。
mentat	2583	2023-7-25	Mentat 协调多个位置和文件的编辑。
clippinator	364	2023-4-15	使用 Agent (智能体) 团队进行计划、编写、调试和测试
Refact.AI	1660	2023-10-06	完整的可自托管代码补全、聊天和训练服务，配有 VSCode (Visual Studio Code 编辑器) 扩展。
LocalCompletion	27	2023-11-15	支持任何 OpenAI (人工智能公司) 兼容 Backend (后端) 的行内补全

🗨️ 聊天界面

带有 Shell (命令行解释器)/REPL (读取 - 求值 - 输出循环)/notebook (交互式笔记本) 访问权限的聊天界面。 类似于/灵感来自 ChatGPT 的 "Advanced Data Analysis" 功能（以前称为 "Code Interpreter"）。

名称	:star:	备注
open-interpreter	57982	开源的、本地运行的 OpenAI (人工智能公司) 代码解释器实现
gptme	3131	支持开放模型。由我 @ErikBjare 开发
octogen	256	在 Docker (容器化平台) 环境中执行的本地代码解释器。
terminal-x	34	非常早期的原型，将自然语言转换为 Shell (命令行解释器) 命令，自 2021 年 9 月起未维护
DODA	>50	基于 Electron (跨平台桌面应用框架) 的本地 OpenAI (人工智能公司) 开发助手 GUI (图形用户界面)

🤖 模型

与本地 Copilot (代码助手) 使用相关的模型。按最新发布顺序排列。

Name	Size	Languages	:star:	Released	Notes
Phind CodeLlama v2	34B	Many	829	2023-8-27
WizardCoder-Python	7/13/34B	Python	765	2023-8
CodeLlama	7/13/34B	Many	16165	2023-8
WizardCoder	15B	80+	750	2023-6	Starcoder 的 Fine-tuning (微调) 版本
replit-glaive	3B	1?	88	2023-7	在高质量数据上 Fine-tuning (微调) 的小型模型，性能令人印象深刻。
Starcoder	15B	80+	7351	2023-5
replit-v1-3b	3B	20+	724	2023-5
SantaCoder	1.1B	Python, Java, JavaScript	331	2023-4	从 'The Stack' 中选择性训练 3 种语言的微型模型
Qwen 2.5 Coder	32b	92 different languages	3998	2024-11
Deepseek R1	671B	Many	3052	2025-01

注意： 由于新模型发布的速度，本节注定会过时。

📚 数据集

与模型训练相关的数据集。

Name	Size	Languages	:star:	Released	Notes
The Stack	3TB/6TB	358	760	2022-10	自 v1.1 版本起排除弱 Copyleft (著佐权) 许可证（MPL, LGPL, EGL）

工具

其他相关的有用工具。

Name	:star:	Released	Notes
ollama	111009	2023-8-27	轻松在本地启动并运行 Large Language Models (大型语言模型)。

建议设置

如上所示，模型和编辑器扩展 (Extension) 有很多选项。如果你使用 VS Code 或 JetBrains 并希望立即开始，可以使用以下设置：

1. 安装 LM Studio。
2. 安装 Continue.dev 扩展 (Extension)。
3. 在 LM Studio 中下载一个或多个模型。截至 2025 年 1 月，Qwen 2.5 Coder 是 Autocomplete (自动补全) 的好选择，Deepseek R1 是对话的好选择。根据你的硬件，你需要尝试哪种模型大小和 Quantization (量化) 级别能提供足够的速度。例如在配备 32GB RAM 的 Macbook Pro M2 上，Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M 适用于 Autocomplete (自动补全)，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_0 适用于对话。
4. 转到 LM Studio 中的 Developer (开发者) 选项卡并启动服务器 (Server)。
5. 通过添加所选模型配置 Continue.dev 扩展 (Extension)。例如：

   {
       "models": [
           {
           "apiBase": "http://localhost:1234/v1/",
           "title": "Deepseek R1",
           "model": "bartowski/deepseek-r1-distill-qwen-14b",
           "provider": "lmstudio"
           }
       ],
       "tabAutocompleteModel": {
           "provider": "lmstudio",
           "apiBase": "http://localhost:1234/v1/",
           "title": "Qwen 2.5 Coder",
           "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct"
       },
   }
   

📰 历史

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本地 Copilot 快速上手指南

基于 are-copilots-local-yet 仓库推荐的方案，以下是搭建本地代码助手环境的快速指南。该方案利用本地运行的大语言模型（LLM）实现代码补全和聊天辅助，确保隐私与离线可用。

环境准备

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 编辑器：VS Code
• 模型运行器：LM Studio
• 硬件建议：
  • 内存：建议 16GB 以上（运行 7B 模型），32GB 以上可运行更大模型（如 14B+）。
  • 示例配置：Macbook Pro M2 32GB RAM 可流畅运行 Qwen2.5-Coder-7B 和 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B。

安装步骤

1. 安装模型运行器 下载并安装 LM Studio。

2. 安装编辑器扩展 在 VS Code 扩展商店中搜索并安装 Continue.dev 扩展。

3. 下载本地模型 打开 LM Studio，搜索并下载以下模型（根据硬件性能选择量化版本）：

   • 代码补全推荐：Qwen 2.5 Coder (例如 Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M)
   • 聊天对话推荐：Deepseek R1 (例如 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_0)

4. 启动本地服务 在 LM Studio 中进入 Developer 标签页，点击 Start Server 启动本地 API 服务（默认端口 1234）。

5. 配置 Continue 扩展 在 VS Code 中打开 Continue 配置文件，添加以下配置以连接本地模型：

   {
       "models": [
           {
           "apiBase": "http://localhost:1234/v1/",
           "title": "Deepseek R1",
           "model": "bartowski/deepseek-r1-distill-qwen-14b",
           "provider": "lmstudio"
           }
       ],
       "tabAutocompleteModel": {
           "provider": "lmstudio",
           "apiBase": "http://localhost:1234/v1/",
           "title": "Qwen 2.5 Coder",
           "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct"
       },
   }
   

基本使用

• 代码自动补全：在 VS Code 中编写代码时，Continue 将根据配置的 tabAutocompleteModel 提供行内代码补全建议。
• 智能对话辅助：选中代码或打开聊天窗口，使用配置的 models 进行代码解释、生成或调试对话。
• 模型切换：可根据任务需求在 Continue 侧边栏切换不同的本地模型，平衡速度与质量。