Posted inAI

Cài đặt Continue trên VS Code: Tự xây dựng trợ lý AI ‘xịn’ thay thế GitHub Copilot

Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog
Artificial Intelligence tutorial - IT technology blog

Quick Start: Chạy Continue chỉ trong 5 phút

Bạn muốn thử ngay? Chỉ mất 3 bước để AI bắt đầu hỗ trợ bạn gõ code trực tiếp trong VS Code mà không tốn một xu phí bản quyền nào.

  1. Cài đặt Extension: Mở VS Code, nhấn Ctrl+Shift+X, tìm Continue và chọn Install.
  2. Chọn Model: Nhấn vào biểu tượng Continue ở thanh sidebar. Nếu chưa có API Key, hãy chọn các model có sẵn trong chương trình dùng thử (Free Trial) để trải nghiệm trước.
  3. Thử nghiệm: Bôi đen một đoạn code, nhấn Ctrl + L (Windows) hoặc Cmd + L (Mac). Sau đó, hãy thử hỏi: “Tối ưu đoạn code này giúp mình”.

Vậy là xong. Tuy nhiên, để Continue thực sự thay thế được GitHub Copilot trong các dự án thực tế, bạn cần biết cách cấu hình sâu hơn bên dưới.

Tại sao nên dùng Continue thay vì GitHub Copilot?

GitHub Copilot rất tốt, nhưng chi phí 10$/tháng (khoảng 2.5 triệu VNĐ/năm) là rào cản với nhiều người. Quan trọng hơn, nhiều công ty hiện nay cấm sử dụng Copilot vì lo ngại dữ liệu mã nguồn bị đẩy lên server của Microsoft.

Continue giải quyết triệt để vấn đề này. Đây là một framework mã nguồn mở cho phép bạn linh hoạt thay đổi “bộ não” AI. Bạn có thể dùng GPT-4o khi cần xử lý logic khó, hoặc chạy hoàn toàn offline với Llama 3 qua Ollama để bảo mật tuyệt đối code của công ty.

Cấu hình chi tiết: Kết nối bộ não cho AI

Continue đóng vai trò là giao diện, còn sức mạnh thực sự nằm ở các Large Language Model (LLM) mà bạn kết nối vào.

1. Chạy AI Local với Ollama (Miễn phí và riêng tư)

Nếu máy bạn có RAM từ 16GB trở lên, hãy ưu tiên cách này. Code của bạn sẽ không bao giờ rời khỏi máy tính cá nhân.

  • Tải Ollama tại ollama.com và cài đặt.
  • Mở terminal và gõ: ollama run llama3.
  • Trong Continue, nhấn biểu tượng bánh răng để mở file config.json và thêm đoạn sau:
{
  "title": "Ollama Llama 3",
  "model": "llama3",
  "type": "ollama"
}

2. Sử dụng API tốc độ cao (Claude 3.5, Groq)

Với các máy cấu hình yếu, sử dụng API là lựa chọn tối ưu. Mình đặc biệt gợi ý Groq vì tốc độ phản hồi cực nhanh, thường đạt trên 400 tokens/giây, giúp bạn gần như không phải chờ đợi.

Cấu hình mẫu trong config.json:

{
  "models": [
    {
      "title": "Claude 3.5 Sonnet",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-3-5-sonnet-20240620",
      "apiKey": "YOUR_API_KEY"
    },
    {
      "title": "Groq Llama 3",
      "provider": "groq",
      "model": "llama3-70b-8192",
      "apiKey": "YOUR_GROQ_API_KEY"
    }
  ]
}

Khai thác Context và Slash Commands

Điểm khác biệt của Continue so với việc chat thông thường là khả năng hiểu toàn bộ dự án của bạn thông qua ngữ cảnh (Context).

Sử dụng Context Providers với phím @

Khi chat, bạn hãy gõ @ để chỉ định nguồn dữ liệu AI cần đọc:

  • @Files: Chỉ định một file cụ thể để AI phân tích lỗi.
  • @Codebase: Continue sẽ quét toàn bộ project. Bạn có thể hỏi: “Hàm xử lý thanh toán nằm ở đâu?” mà không cần tự tìm.
  • @Docs: Dán link tài liệu (như React hoặc Tailwind), AI sẽ cập nhật kiến thức mới nhất để hỗ trợ bạn.

Lệnh nhanh (Slash Commands)

Tiết kiệm thời gian gõ phím bằng các lệnh /:

  • /edit: Bôi đen code và gõ /edit thêm try-catch, AI sẽ sửa trực tiếp vào file.
  • /comment: Tự động tạo docstring và chú thích chuẩn hóa.
  • /test: Viết Unit Test tự động. Tính năng này giúp mình giảm 30% thời gian viết boilerplate code cho kiểm thử.

Kinh nghiệm thực tế sau 6 tháng sử dụng

Đừng dùng “dao mổ trâu” cho việc vặt. Với các yêu cầu giải thích hàm đơn giản, Llama 3 chạy local là đủ. Hãy dành quota API của GPT-4o hay Claude 3.5 cho những bài toán refactor hệ thống phức tạp.

Tận dụng phím tắt là chìa khóa để tăng năng suất. Hãy tập thói quen dùng Ctrl + L để chat và Ctrl + I để sửa code tại chỗ. Việc hạn chế dùng chuột sẽ giúp luồng suy nghĩ của bạn không bị ngắt quãng.

Cuối cùng, hãy thiết lập systemPrompt trong file cấu hình. Bạn có thể yêu cầu AI luôn trả lời bằng tiếng Việt hoặc tuân thủ coding convention riêng của dự án để kết quả trả về đồng nhất hơn.

So sánh: Continue vs GitHub Copilot

Tiêu chí GitHub Copilot Continue
Chi phí ~250.000đ/tháng 0đ (nếu dùng Local/Groq)
Bảo mật Dữ liệu lên Cloud Tùy biến (Có thể Offline 100%)
Độ linh hoạt Chỉ dùng model OpenAI Mọi model (Claude, Llama, Gemini)
Tùy biến Thấp Rất cao qua file JSON

Làm chủ một công cụ mã nguồn mở như Continue giúp bạn không bị phụ thuộc vào bất kỳ nhà cung cấp nào. Dù ban đầu việc cấu hình file JSON có thể hơi lạ lẫm, nhưng đổi lại bạn có một trợ lý AI cá nhân hóa hoàn toàn theo ý muốn.

Chúc các bạn tối ưu hóa được quy trình lập trình và gõ code “mượt” hơn với Continue!

Share:
Tags: