[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-ErikBjare--are-copilots-local-yet":3,"tool-ErikBjare--are-copilots-local-yet":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":70,"readme_en":71,"readme_zh":72,"quickstart_zh":73,"use_case_zh":74,"hero_image_url":75,"owner_login":76,"owner_name":77,"owner_avatar_url":78,"owner_bio":79,"owner_company":80,"owner_location":81,"owner_email":82,"owner_twitter":76,"owner_website":83,"owner_url":84,"languages":85,"stars":94,"forks":95,"last_commit_at":96,"license":97,"difficulty_score":10,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":100,"env_deps":101,"category_tags":105,"github_topics":106,"view_count":10,"oss_zip_url":114,"oss_zip_packed_at":114,"status":16,"created_at":115,"updated_at":116,"faqs":117,"releases":118},1045,"ErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet","are-copilots-local-yet","Are Copilots Local Yet? The frontier of local LLM Copilots for code completion, project generation, shell assistance, and more. Find tools shaping tomorrow's developer experience, today!","are-copilots-local-yet 是一个专注于追踪本地化大语言模型（LLM）编程辅助现状的开源汇总项目。随着 AI 技术的飞速发展，许多开发者希望摆脱对云端服务的依赖，寻求更安全、高效的本地代码补全与生成方案。are-copilots-local-yet 正是为此而生，系统地整理了当前可用的本地 Copilot 工具、编辑器扩展、聊天界面及相关模型数据。\n\nare-copilots-local-yet 解决了本地 AI 编程工具信息分散、难以对比的问题。通过这份清单，用户可以轻松找到支持离线使用、隐私保护更强且响应速度更快的替代方案，例如 Tabby、Fauxpilot 等知名项目。此外，are-copilots-local-yet 还提供了背景分析、推荐配置及行业统计，帮助使用者了解技术前沿。\n\n无论是希望保护代码隐私的资深开发者，还是研究本地 AI 应用的研究人员，都能从中获益。are-copilots-local-yet 致力于成为探索本地开发者体验的资源中心，帮助社区共同塑造明天的开发工作流。这份资源不仅仅是列表，更是连接当前技术与未来本地化开发体验的桥梁，让开发者","are-copilots-local-yet 是一个专注于追踪本地化大语言模型（LLM）编程辅助现状的开源汇总项目。随着 AI 技术的飞速发展，许多开发者希望摆脱对云端服务的依赖，寻求更安全、高效的本地代码补全与生成方案。are-copilots-local-yet 正是为此而生，系统地整理了当前可用的本地 Copilot 工具、编辑器扩展、聊天界面及相关模型数据。\n\nare-copilots-local-yet 解决了本地 AI 编程工具信息分散、难以对比的问题。通过这份清单，用户可以轻松找到支持离线使用、隐私保护更强且响应速度更快的替代方案，例如 Tabby、Fauxpilot 等知名项目。此外，are-copilots-local-yet 还提供了背景分析、推荐配置及行业统计，帮助使用者了解技术前沿。\n\n无论是希望保护代码隐私的资深开发者，还是研究本地 AI 应用的研究人员，都能从中获益。are-copilots-local-yet 致力于成为探索本地开发者体验的资源中心，帮助社区共同塑造明天的开发工作流。这份资源不仅仅是列表，更是连接当前技术与未来本地化开发体验的桥梁，让开发者能够在本地环境中享受到智能编码辅助的便利，同时掌握数据主权。","\u003C!--\n\nHey, you!\nAre you reading this in the generated README.md? Then you're in the wrong place!\n\nThe template and data used to generate the README is in `README.md.in` and `data.json`, respectively.\n\nThe README.md is generated using the following command: python3 generate_readme.py\n\n-->\n\n# 🛠️ Are Copilots Local Yet?\n\nCurrent trends and state of the art for using open & local LLM models as copilots to complete code, generate projects, act as shell assistants, automatically fix bugs, and more.\n\n📝 *Help keep this list relevant and up-to-date by [making edits][edit]!*\n\n[edit]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet\u002Fedit\u002Fmaster\u002Fdata\u002Fdata.yaml\n\n## Table of Contents\n\n- [Summary](#-summary)\n- [Background](#-background)\n- [Editor Extensions](#-editor-extensions)\n- [Tools](#-tools)\n- [Chat Interfaces](#-chat-interfaces)\n- [Models](#-models)\n- [Datasets](#-datasets)\n- [Misc Tools](#-misc-tools)\n- [Suggested Setup](#-suggested-setup)\n- [History](#-history)\n- [Stats](#-stats)\n\n## 📋 Summary\n\nLocal Copilots are now fully functional, although with output quality still not on par with those offered by cloud-based services like GitHub Copilot.\n\nThis document is a curated list of local Copilots, shell assistants, and related projects. It is intended to be a resource for those interested in a survey of the existing tools, and to help developers discover the state of the art for projects like these.\n\n## 📚 Background\n\nIn 2021, GitHub released Copilot which quickly became popular among devs. Since then, with the flurry of AI developments around LLMs, local models that can run on consumer machines have become available, and it has seemed only a matter of time before Copilot will go local.\n\nMany perceived limitations of GitHub's Copilot are related to its closed and cloud-hosted nature.\n\nAs an alternative, local Copilots enable:\n\n- 🌐 Offline & private use\n- ⚡ Improved responsiveness\n- 📚 Better project\u002Fcontext awareness\n- 🎯 The ability to run models specialized for a particular language\u002Ftask\n- 🔒 [Constraining the LLM output](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FErikBjare\u002Fstatus\u002F1656731582001020928) to fit a particular format\u002Fsyntax.\n\n## 🧩 Editor Extensions\n\nEditor extensions used to complete code using LLMs:\n\n| Name          | Editor   | :star:  | Released | Notes     |\n| ------------- | -------- | ------- | -------- | --------- |\n| [GitHub Copilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fcopilot.vim) | VSCode, vim | 9125 | 2021-6-29 | The GitHub Original, not local or open-source. |\n| [Cursor](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetcursor\u002Fcursor) | VSCode | 27112 | 2023-3-14 | Fork of VSCode, not open-source |\n| [Fauxpilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffauxpilot\u002Ffauxpilot) | VSCode | 14645 | 2022-9-3 | Early local PoC. Stale? |\n| [Tabby](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTabbyML\u002Ftabby) | VSCode, vim, IntelliJ | 29074 | 2023-9-30 | Completes the cursor selection |\n| [turbopilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fravenscroftj\u002Fturbopilot) | VSCode | 3818 | 2023-4-10 | Completions with FIM support, inspired by fauxpilot |\n| [HuggingFace-vscode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Fhuggingface-vscode) | VSCode | 1255 | 2023-6-19 | Fork of Tabnine, supports Starcoder |\n| [localpilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdanielgross\u002Flocalpilot) | VSCode | 3369 | 2023-10-2 | Utility for easily hosting models locally, for use with official Copilot extension using custom API endpoint. |\n| [StarcoderEx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLisoveliy\u002FStarCoderEx) | VSCode | 101 | 2023-5-5 | Completes the cursor selection |\n| [WizardCoder-VSC](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmzbac\u002FwizardCoder-vsc) | VSCode | 145 | 2023-6-19 | PoC, article available |\n| [KoboldAIConnect](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPhiality-dot\u002FKoboldAIConnect-VSCODE\u002F) | VSCode |  | 2023-10-7 | Copilot clone using local KoboldAI backend |\n| [gen.nvim](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDavid-Kunz\u002Fgen.nvim) | vim | 1323 | 2023-10-1 | Edit selection using custom prompts |\n| [uniteai](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffreckletonj\u002Funiteai) | VSCode, emacs, lsp | 309 | 2023-8-27 |  |\n| [Privy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsrikanth235\u002Fprivy) | VSCode | 916 | 2024-1-8 | A privacy-first coding assistant. |\n| [twinny](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frjmacarthy\u002Ftwinny) | VSCode | 3279 | 2024-1-24 | The most no-nonsense locally hosted AI code completion plugin for VS Code |\n| [continue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcontinuedev\u002Fcontinue) |  | 21966 | 2023-5-24 | VSCode extension with chat, autocomplete, and actions. |\n\n\n## 🛠️ Tools\n\nTools that try to generate projects\u002Ffeatures from specification:\n\n| Name           | :star:  | Released  | Notes |\n| -------------- | ------- | --------- | ----- |\n| [gpt-engineer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAntonOsika\u002Fgpt-engineer) | 52940 | 2023-6-6 | Specify what you want it to build, the AI asks for clarification, and then builds it. |\n| [gpt-pilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot) | 32250 | 2023-7-18 | Very similar to gpt-engineer |\n| [aider](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpaul-gauthier\u002Faider) | 25618 | 2023-6-8 | AI pair programming in your terminal, works well with pre-existing, larger codebases |\n| [rift](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmorph-labs\u002Frift) | 3051 | 2023-6-20 | VSCode extension. Lets you write code by chatting, makes your IDE agentic, AI engineer that works alongside you. |\n| [mentat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbiobootloader\u002Fmentat) | 2583 | 2023-7-25 | Mentat coordinates edits across multiple locations and files. |\n| [clippinator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fennucore\u002Fclippinator) | 364 | 2023-4-15 | Uses a team of agents to plan, write, debug, and test |\n| [Refact.AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsmallcloudai\u002Frefact) | 1660 | 2023-10-06 | Full self-hostable code completion, chat and training service, complete with VSCode extension. |\n| [LocalCompletion](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FlufixSch\u002FLocalCompletion) | 27 | 2023-11-15 | Inline completion with support for any OpenAI compatible backend |\n\n\n## 🗨️ Chat Interfaces\n\nChat interfaces with shell\u002FREPL\u002Fnotebook access.\nSimilar to\u002Finspired by ChatGPT's \"Advanced Data Analysis\" feature (previously \"Code Interpreter\").\n\n| Name           | :star:  | Notes     |\n| -------------- | ------- | --------- |\n| [open-interpreter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKillianLucas\u002Fopen-interpreter) | 57982 | open-source, locally running implementation of OpenAI's Code Interpreter |\n| [gptme](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FErikBjare\u002Fgptme) | 3131 | Supporting open models. Developed by me, @ErikBjare |\n| [octogen](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbpunk-labs\u002Foctogen) | 256 | Local Code Interpreter executing in Docker environment. |\n| [terminal-x](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdavidfant\u002Fterminal-x) | 34 | Very early prototype that converts natural language into shell commands, unmaintained since Sept. 2021 |\n| [DODA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentcasa\u002Fdoda) | >50 | Electron based GUI for a local OpenAI Dev Assistant |\n\n\n## 🤖 Models\n\nModels relevant for local Copilot-use. Ordered by most recent first.\n\n| Name                            | Size       | Languages   | :star:  | Released   | Notes   |\n| ------------------------------- | ---------- | ----------- | ------- | ---------- | ------- |\n| [Phind CodeLlama v2](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FPhind\u002FPhind-CodeLlama-34B-v2) | 34B | Many | 829 | 2023-8-27 |  |\n| [WizardCoder-Python](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FWizardLM\u002FWizardCoder-Python-34B-V1.0) | 7\u002F13\u002F34B | Python | 765 | 2023-8 |  |\n| [CodeLlama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fcodellama) | 7\u002F13\u002F34B | Many | 16165 | 2023-8 |  |\n| [WizardCoder](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FWizardLM\u002FWizardCoder-15B-V1.0) | 15B | 80+ | 750 | 2023-6 | Fine-tuning of Starcoder |\n| [replit-glaive](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fsahil2801\u002Freplit-code-instruct-glaive) | 3B | 1? | 88 | 2023-7 | Small model fine-tuned on high-quality data with impressive performance. |\n| [Starcoder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbigcode-project\u002Fstarcoder) | 15B | 80+ | 7351 | 2023-5 |  |\n| [replit-v1-3b](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Freplit\u002Freplit-code-v1-3b) | 3B | 20+ | 724 | 2023-5 |  |\n| [SantaCoder](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fbigcode\u002Fsantacoder) | 1.1B | Python, Java, JavaScript | 331 | 2023-4 | Tiny model selectively trained on 3 languages from 'The Stack' |\n| [Qwen 2.5 Coder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwen2.5-Coder) | 32b | 92 different languages | 3998 | 2024-11 |  |\n| [Deepseek R1](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdeepseek-ai\u002FDeepSeek-R1) | 671B | Many | 3052 | 2025-01 |  |\n\n\n**Note:** due to the pace of new model releases, this section is doomed to be out of date.\n\n## 📚 Datasets\n\nDatasets relevant for training models.\n\n| Name                            | Size       | Languages   | :star:  | Released   | Notes   |\n| ------------------------------- | ---------- | ----------- | ------- | ---------- | ------- |\n| [The Stack](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002Fbigcode\u002Fthe-stack) | 3TB\u002F6TB | 358 | 760 | 2022-10 | Excludes weak-copyleft licenses (MPL, LGPL, EGL) since v1.1 |\n\n\n## Tools\n\nMisc relevant useful tools.\n\n| Name                            | :star:  | Released   | Notes   |\n| ------------------------------- | ------- | ---------- | ------- |\n| [ollama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjmorganca\u002Follama) | 111009 | 2023-8-27 | Easily get up and running with large language models locally. |\n\n\n## Suggested setup\n\nAs you can see above there are many options for models and editor extensions. If you use VS Code or JetBrains and want to get started straight away you can use the following setup:\n\n1. Install [LM Studio](https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002F).\n2. Install [Continue.dev](https:\u002F\u002Fwww.continue.dev\u002F) extension.\n3. Download one or several models in LM Studio. As of January 2025, Qwen 2.5 Coder is a good choice for autocomplete and Deepseek R1 is a good choice for chat. Depending on your hardware you'll have to experiment with which model size and quantization level gives you sufficient speed. For example on a Macbook Pro M2 with 32GB RAM, `Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M` works well for autocomplete and `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_0` works well for chat.\n4. Go to the Developer tab in LM Studio and start the server.\n5. Configure Continue.dev extension with by adding your selected models. For example:\n    ```json\n    {\n        \"models\": [\n            {\n            \"apiBase\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:1234\u002Fv1\u002F\",\n            \"title\": \"Deepseek R1\",\n            \"model\": \"bartowski\u002Fdeepseek-r1-distill-qwen-14b\",\n            \"provider\": \"lmstudio\"\n            }\n        ],\n        \"tabAutocompleteModel\": {\n            \"provider\": \"lmstudio\",\n            \"apiBase\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:1234\u002Fv1\u002F\",\n            \"title\": \"Qwen 2.5 Coder\",\n            \"model\": \"qwen2.5-coder-7b-instruct\"\n        },\n    }\n\n## 📰 History\n\n- 🐦 [Tweet announcing this repo][announce]\n\n[announce]: https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FErikBjare\u002Fstatus\u002F1681616666600394753\n\n## 📈 Stats\n\nStargazers over time:\n\n[![Stargazers over time](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002FErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet.svg)](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002FErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet)","\u003C!--\n\n嘿，就是你！\n你是在生成的 README.md 中阅读此内容吗？那你来错地方了！\n\n用于生成 README 的模板和数据分别位于 `README.md.in` 和 `data.json` 中。\n\nREADME.md 是使用以下命令生成的：python3 generate_readme.py\n\n-->\n\n# 🛠️ Copilot (代码助手) 已经本地化了吗？\n\n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。\n\n📝 *请通过 [进行编辑][edit] 帮助保持此列表的相关性和最新状态！*\n\n[edit]: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet\u002Fedit\u002Fmaster\u002Fdata\u002Fdata.yaml\n\n## 目录\n\n- [概述](#-概述)\n- [背景](#-背景)\n- [编辑器扩展](#-编辑器扩展)\n- [工具](#-工具)\n- [聊天界面](#-聊天界面)\n- [模型](#-模型)\n- [数据集](#-数据集)\n- [其他工具](#-其他工具)\n- [建议设置](#-建议设置)\n- [历史](#-历史)\n- [统计](#-统计)\n\n## 📋 概述\n\n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。\n\n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。\n\n## 📚 背景\n\n2021 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。\n\nGitHub (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。\n\n作为替代方案，本地 Copilot (代码助手) 支持：\n\n- 🌐 离线和私人使用\n- ⚡ 提高响应速度\n- 📚 更好的项目\u002F上下文感知\n- 🎯 能够运行针对特定语言\u002F任务专用的模型\n- 🔒 [约束 LLM (大型语言模型) 输出](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FErikBjare\u002Fstatus\u002F1656731582001020928) 以适应特定格式\u002F语法。\n\n## 🧩 编辑器扩展\n\n用于使用 LLM (大型语言模型) 完成代码的编辑器扩展：\n\n| 名称          | 编辑器   | :star:  | 发布 | 备注     |\n| ------------- | -------- | ------- | -------- | --------- |\n| [GitHub Copilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fcopilot.vim) | 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。 |\n| [Cursor](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgetcursor\u002Fcursor) | VSCode (Visual Studio Code 编辑器) | 27112 | 2023-3-14 | VSCode (Visual Studio Code 编辑器) 的分支，非开源 |\n| [Fauxpilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffauxpilot\u002Ffauxpilot) | 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？ |\n| [Tabby](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTabbyML\u002Ftabby) | 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 |\n| [turbopilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fravenscroftj\u002Fturbopilot) | 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 |\n| [HuggingFace-vscode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuggingface\u002Fhuggingface-vscode) | VSCode (Visual Studio Code 编辑器) | 1255 | 2023-6-19 | Tabnine 的分支，支持 Starcoder |\n| [localpilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdanielgross\u002Flocalpilot) | 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。 |\n| [StarcoderEx](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLisoveliy\u002FStarCoderEx) | VSCode (Visual Studio Code 编辑器) | 101 | 2023-5-5 | 完成光标选择 |\n| [WizardCoder-VSC](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmzbac\u002FwizardCoder-vsc) | VSCode (Visual Studio Code 编辑器) | 145 | 2023-6-19 | PoC (概念验证)，有文章可用 |\n| [KoboldAIConnect](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPhiality-dot\u002FKoboldAIConnect-VSCODE\u002F) | 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 |\n| [gen.nvim](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDavid-Kunz\u002Fgen.nvim) | vim (文本编辑器) | 1323 | 2023-10-1 | 使用自定义提示编辑选择 |\n| [uniteai](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffreckletonj\u002Funiteai) | 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 |  |\n| [Privy](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsrikanth235\u002Fprivy) | VSCode (Visual Studio Code 编辑器) | 916 | 2024-1-8 | 隐私优先的编码助手。 |\n| [twinny](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Frjmacarthy\u002Ftwinny) | 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 |\n| [continue](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcontinuedev\u002Fcontinue) |  | 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。 |\n\n\n## 🛠️ 工具\n\n尝试根据规格生成项目\u002F功能的工具：\n\n| 名称           | :star:  | 发布  | 备注 |\n| -------------- | ------- | --------- | ----- |\n| [gpt-engineer](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAntonOsika\u002Fgpt-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。 |\n| [gpt-pilot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPythagora-io\u002Fgpt-pilot) | 32250 | 2023-7-18 | 与 gpt-engineer 非常相似 |\n| [aider](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpaul-gauthier\u002Faider) | 25618 | 2023-6-8 | 终端中的 AI 结对编程，适用于现有的大型代码库 |\n| [rift](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmorph-labs\u002Frift) | 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。 |\n| [mentat](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbiobootloader\u002Fmentat) | 2583 | 2023-7-25 | Mentat 协调多个位置和文件的编辑。 |\n| [clippinator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fennucore\u002Fclippinator) | 364 | 2023-4-15 | 使用 Agent (智能体) 团队进行计划、编写、调试和测试 |\n| [Refact.AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsmallcloudai\u002Frefact) | 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。 |\n| [LocalCompletion](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FlufixSch\u002FLocalCompletion) | 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 |\n\n\n## 🗨️ 聊天界面\n\n带有 Shell (命令行解释器)\u002FREPL (读取 - 求值 - 输出循环)\u002Fnotebook (交互式笔记本) 访问权限的聊天界面。\n类似于\u002F灵感来自 ChatGPT 的 \"Advanced Data Analysis\" 功能（以前称为 \"Code Interpreter\"）。\n\n| 名称           | :star:  | 备注     |\n| -------------- | ------- | --------- |\n| [open-interpreter](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FKillianLucas\u002Fopen-interpreter) | 57982 | 开源的、本地运行的 OpenAI (人工智能公司) 代码解释器实现 |\n| [gptme](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FErikBjare\u002Fgptme) | 3131 | 支持开放模型。由我 @ErikBjare 开发 |\n| [octogen](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdbpunk-labs\u002Foctogen) | 256 | 在 Docker (容器化平台) 环境中执行的本地代码解释器。 |\n| [terminal-x](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fdavidfant\u002Fterminal-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 |\n| [DODA](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentcasa\u002Fdoda) | >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) |\n\n## 🤖 模型\n\n与本地 Copilot (代码助手) 使用相关的模型。按最新发布顺序排列。\n\n| Name                            | Size       | Languages   | :star:  | Released   | Notes   |\n| ------------------------------- | ---------- | ----------- | ------- | ---------- | ------- |\n| [Phind CodeLlama v2](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FPhind\u002FPhind-CodeLlama-34B-v2) | 34B | Many | 829 | 2023-8-27 |  |\n| [WizardCoder-Python](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FWizardLM\u002FWizardCoder-Python-34B-V1.0) | 7\u002F13\u002F34B | Python | 765 | 2023-8 |  |\n| [CodeLlama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ffacebookresearch\u002Fcodellama) | 7\u002F13\u002F34B | Many | 16165 | 2023-8 |  |\n| [WizardCoder](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FWizardLM\u002FWizardCoder-15B-V1.0) | 15B | 80+ | 750 | 2023-6 | Starcoder 的 Fine-tuning (微调) 版本 |\n| [replit-glaive](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fsahil2801\u002Freplit-code-instruct-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。 |\n| [Starcoder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbigcode-project\u002Fstarcoder) | 15B | 80+ | 7351 | 2023-5 |  |\n| [replit-v1-3b](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Freplit\u002Freplit-code-v1-3b) | 3B | 20+ | 724 | 2023-5 |  |\n| [SantaCoder](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fbigcode\u002Fsantacoder) | 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 |\n| [Qwen 2.5 Coder](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002FQwen2.5-Coder) | 32b | 92 different languages | 3998 | 2024-11 |  |\n| [Deepseek R1](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdeepseek-ai\u002FDeepSeek-R1) | 671B | Many | 3052 | 2025-01 |  |\n\n\n**注意：** 由于新模型发布的速度，本节注定会过时。\n\n## 📚 数据集\n\n与模型训练相关的数据集。\n\n| Name                            | Size       | Languages   | :star:  | Released   | Notes   |\n| ------------------------------- | ---------- | ----------- | ------- | ---------- | ------- |\n| [The Stack](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002Fbigcode\u002Fthe-stack) | 3TB\u002F6TB | 358 | 760 | 2022-10 | 自 v1.1 版本起排除弱 Copyleft (著佐权) 许可证（MPL, LGPL, EGL） |\n\n\n## 工具\n\n其他相关的有用工具。\n\n| Name                            | :star:  | Released   | Notes   |\n| ------------------------------- | ------- | ---------- | ------- |\n| [ollama](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjmorganca\u002Follama) | 111009 | 2023-8-27 | 轻松在本地启动并运行 Large Language Models (大型语言模型)。 |\n\n\n## 建议设置\n\n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：\n\n1. 安装 [LM Studio](https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002F)。\n2. 安装 [Continue.dev](https:\u002F\u002Fwww.continue.dev\u002F) 扩展 (Extension)。\n3. 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。\n4. 转到 LM Studio 中的 Developer (开发者) 选项卡并启动服务器 (Server)。\n5. 通过添加所选模型配置 Continue.dev 扩展 (Extension)。例如：\n    ```json\n    {\n        \"models\": [\n            {\n            \"apiBase\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:1234\u002Fv1\u002F\",\n            \"title\": \"Deepseek R1\",\n            \"model\": \"bartowski\u002Fdeepseek-r1-distill-qwen-14b\",\n            \"provider\": \"lmstudio\"\n            }\n        ],\n        \"tabAutocompleteModel\": {\n            \"provider\": \"lmstudio\",\n            \"apiBase\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:1234\u002Fv1\u002F\",\n            \"title\": \"Qwen 2.5 Coder\",\n            \"model\": \"qwen2.5-coder-7b-instruct\"\n        },\n    }\n    ```\n\n## 📰 历史\n\n- 🐦 [宣布此仓库的推文][announce]\n\n[announce]: https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FErikBjare\u002Fstatus\u002F1681616666600394753\n\n## 📈 统计\n\n随时间变化的 Star 数量：\n\n[![Stargazers over time](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002FErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet.svg)](https:\u002F\u002Fstarchart.cc\u002FErikBjare\u002Fare-copilots-local-yet)","# 本地 Copilot 快速上手指南\n\n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。\n\n## 环境准备\n\n- **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux\n- **编辑器**：VS Code\n- **模型运行器**：[LM Studio](https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002F)\n- **硬件建议**：\n  - 内存：建议 16GB 以上（运行 7B 模型），32GB 以上可运行更大模型（如 14B+）。\n  - 示例配置：Macbook Pro M2 32GB RAM 可流畅运行 `Qwen2.5-Coder-7B` 和 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B`。\n\n## 安装步骤\n\n1. **安装模型运行器**\n   下载并安装 [LM Studio](https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002F)。\n\n2. **安装编辑器扩展**\n   在 VS Code 扩展商店中搜索并安装 [Continue.dev](https:\u002F\u002Fwww.continue.dev\u002F) 扩展。\n\n3. **下载本地模型**\n   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）：\n   - 代码补全推荐：`Qwen 2.5 Coder` (例如 `Qwen2.5-Coder-7B-Instruct-Q4_K_M`)\n   - 聊天对话推荐：`Deepseek R1` (例如 `DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_0`)\n\n4. **启动本地服务**\n   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`）。\n\n5. **配置 Continue 扩展**\n   在 VS Code 中打开 Continue 配置文件，添加以下配置以连接本地模型：\n\n    ```json\n    {\n        \"models\": [\n            {\n            \"apiBase\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:1234\u002Fv1\u002F\",\n            \"title\": \"Deepseek R1\",\n            \"model\": \"bartowski\u002Fdeepseek-r1-distill-qwen-14b\",\n            \"provider\": \"lmstudio\"\n            }\n        ],\n        \"tabAutocompleteModel\": {\n            \"provider\": \"lmstudio\",\n            \"apiBase\": \"http:\u002F\u002Flocalhost:1234\u002Fv1\u002F\",\n            \"title\": \"Qwen 2.5 Coder\",\n            \"model\": \"qwen2.5-coder-7b-instruct\"\n        },\n    }\n    ```\n\n## 基本使用\n\n- **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。\n- **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。\n- **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。","某金融科技公司的高级后端工程师正在开发核心交易系统，公司安全政策严禁任何代码片段上传至云端服务器。\n\n### 没有 are-copilots-local-yet 时\n- 无法使用 GitHub Copilot 等主流云端服务，团队担心代码泄露引发合规风险。\n- 自行搜索本地 AI 编程工具耗时费力，网络信息碎片化严重，难以验证工具可用性。\n- 缺乏对本地模型性能的最新了解，不知道哪些工具支持离线运行或特定编辑器扩展。\n- 离线环境下无法获得智能代码补全，重复性编码工作占用大量时间，开发效率大幅降低。\n- 尝试搭建本地服务时缺乏参考架构，容易在模型选择和环境配置上走弯路。\n\n### 使用 are-copilots-local-yet 后\n- 通过 are-copilots-local-yet 快速定位到 Tabby、Fauxpilot 等支持本地部署的成熟开源工具。\n- 参考仓库中 curated list 的对比数据，选择了隐私安全且性能匹配项目的本地模型方案。\n- 利用仓库提供的编辑器扩展列表，迅速搭建起离线可用的智能编程环境，无需依赖外网。\n- 在确保数据不出域的前提下，恢复了接近云端的代码补全体验，显著减少样板代码编写时间。\n- 持续关注仓库更新，能够第一时间掌握本地 LLM Copilot 的前沿动态，优化现有工作流。\n\nare-copilots-local-yet 为开发者提供了本地 AI 编程工具的权威导航，帮助企业在保障数据安全的同时最大化开发效率。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FErikBjare_are-copilots-local-yet_e6a6e4ff.png","ErikBjare","Erik Bjäreholt","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FErikBjare_69ef312a.jpg","@ActivityWatch founder\r\n@SuperuserLabs founder\r\n@gptme founder\r\n@lovablelabs first hire","@SuperuserLabs","Lund, Sweden 🇸🇪","erik@bjareho.lt","https:\u002F\u002Ferik.bjareholt.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FErikBjare",[86,90],{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Python","#3572A5",95.9,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"Makefile","#427819",4.1,593,30,"2026-03-30T01:13:57","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明 (本地模型推理建议配备 GPU 或 Apple Silicon，具体取决于模型大小)","未说明 (示例配置为 32GB，可运行 7B-14B 量化模型)",{"notes":102,"python":103,"dependencies":104},"本项目为 curated list（资源列表）仓库，非单一可执行软件，本身无严格环境需求。文中建议的搭配方案为 LM Studio 后端 + Continue.dev 编辑器插件。硬件需求取决于用户选择的具体模型（如 Qwen 2.5 Coder、Deepseek R1），示例中提到 Macbook Pro M2 32GB RAM 可流畅运行 7B-14B 量化模型。本地部署优势包括离线隐私、低延迟及上下文感知。","未说明 (维护者生成 README 需 python3)",[],[13,26],[107,108,109,110,111,112,113],"copilot","github-copilot","llm","llama","openai","starcoder","wizardcoder",null,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T07:22:57.010794",[],[]]