## 别再为补全按月交订阅了 如果你还在每个月给 Cursor 交 20 美元、或者盯着 Claude Code 的额度瑟瑟发抖，那你可能漏掉了一个 90% 中国开发者都没认真配过的开源神器：**Continue（continue.dev）**。它是 VS Code 和 JetBrains 全平台通用的开源 AI 编程助手，最大杀手锏不是"又一个 Cursor"，而是——**它允许你把任意 OpenAI 兼容接口塞进去**，包括 GLM、DeepSeek、通义千问、Kimi、硅基流动上的一堆免费模型。换句话说，你可以用一杯奶茶钱、甚至零成本，拼出一台属于自己的"定制 Cursor"。 但 Continue 的官网把功能铺得太散，绝大多数人装完就只用 `Cmd+L` 聊天，错过了真正省钱的七处暗门。今天这一篇，就带你把这七处暗门一次性点亮。每一条都附操作步骤、预期效果和适用场景，看完即可上手。 --- ## 先搞清楚：Continue 的"模型自由"架构 理解暗门之前，先看这张架构图，你会瞬间明白为什么它能"白嫖"——Continue 把"编辑器插件"和"模型"彻底解耦了，你在 `config.yaml` 里想插几个模型就插几个： ```mermaid flowchart LR subgraph Editor["编辑器"] VS["VS Code"] JB["JetBrains 全家桶"] end Core["Continue 核心
config.yaml 驱动"] subgraph Roles["按角色分流的模型槽位"] Chat["chat 聊天
GLM-4.6 / DeepSeek"] Edit["edit 行内编辑
Qwen-Coder"] Tab["autocomplete 补全
GLM-4.5-Flash 免费档"] Embed["embedding 向量化
bge-m3"] end subgraph Providers["OpenAI 兼容接口（你随便换）"] GLM["智谱 GLM
open.bigmodel.cn"] DS["DeepSeek
api.deepseek.com"] Qwen["通义千问
dashscope"] SF["硅基流动
一堆免费模型"] end subgraph Ext["能力扩展"] CTX["@context 文档/代码库"] MCP["MCP 浏览器/数据库"] SC["slash 命令"] end Editor --> Core Core --> Roles Roles --> Providers Core --> Ext ``` 关键认知差就在这：**Cursor 的模型是锁死的**，你只能用它打包卖给你的那几个；**Continue 的模型是可插拔的**，谁便宜、谁快、谁对你这个仓库最懂，你就用谁。下面七处暗门，全是围绕这个架构展开的省钱和提效操作。 --- ## 暗门一：把 GLM/DeepSeek/Qwen 直接塞进 Continue 这是最值钱的一处暗门，也是后面所有省钱操作的基础。 **操作步骤**：在 `~/.continue/config.yaml`（Windows 在 `%USERPROFILE%\.continue\config.yaml`）里，按"OpenAI 兼容 provider"的写法挂上国产模型： ```yaml models: - name: GLM-4.6 provider: openai # 关键：声明成 openai 兼容 model: glm-4.6 apiBase: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ apiKey: "<智谱平台拿到的 KEY>" roles: [chat, edit] # 这个模型负责聊天和行内编辑 - name: DeepSeek-Chat provider: openai model: deepseek-chat apiBase: https://api.deepseek.com apiKey: "" roles: [chat] ``` **预期效果**：聊天框里下拉就能切到 GLM-4.6，按 `Cmd/Ctrl+I` 行内编辑也走国产模型，全程不碰外区信用卡。 **适用场景**：没有海外支付手段、不想折腾代理、又想体验旗舰模型能力的国内开发者。注意智谱的 OpenAI 兼容地址是 `…/paas/v4/`（带结尾斜杠），DeepSeek 是 `https://api.deepseek.com`，别填错。 > 小技巧：如果连 KEY 都懒得逐个申请，硅基流动（`api.siliconflow.cn/v1`）一个 KEY 就能调几十个模型，其中 Qwen、DeepSeek、GLM 的部分规格有持续免费档，是新人最低门槛的"全家桶"。 --- ## 暗门二：给 Tab 补全单独配一个"快又便宜"的小模型 90% 的人不知道 Continue 的补全模型和聊天模型可以分开配——而恰恰是补全这个动作，一天要触发几百上千次，**最容易烧钱、也最吃延迟**。 **操作步骤**：在 config 里专门给 autocomplete 用一个轻量、低价甚至免费的模型： ```yaml - name: GLM-4.5-Flash provider: openai model: glm-4.5-flash apiBase: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/ apiKey: "" roles: [autocomplete] # 只干补全这一件事 tabAutocompleteModel: GLM-4.5-Flash ``` **预期效果**：补全又快（Flash 档延迟极低）又几乎不花钱（智谱 Flash 系列长期有免费额度），而真正需要深度思考的对话和重构，依然走 GLM-4.6 这种旗舰模型。 **适用场景**：高频敲代码的日常开发。把"高频低价值"动作交给便宜模型、"低频高价值"动作交给旗舰模型，这才是用 Continue 省钱的正解——Cursor 的订阅制做不到这种细粒度分工。 --- ## 暗门三：@docs 把任意官网文档变成你的私有 RAG 很多人会贴一整页文档进对话框，既占 token 又容易超长。Continue 有个 `@docs` 上下文提供器，能把一整套文档站离线索引进来，按需检索。 **操作步骤**：在 config 里登记文档源，之后用 `@docs` 触发： ```yaml contextProviders: - name: docs params: docs: - title: 3GPP-5G startUrl: https://www.3gpp.org/... # 换成你要的文档站 maxDepth: 2 favicon: ... ``` 配置完，Continue 会在后台用你配的 embedding 模型把站点爬下来向量化。之后在聊天框里输入 `@docs`，选中文档源，再问"5G 注册流程有哪几步"，它会只把相关片段喂给模型。 **预期效果**：一次提问只消耗相关几段文字的 token，而不是整本手册；内网/私有文档也能照搬。 **适用场景**：天天啃某个框架官方文档、企业内部 Wiki、API 手册的工程师。把它和暗门六的本地 embedding 搭配，等于给自己造了个"懂你技术栈的助手"。 --- ## 暗门四：自定义 slash command，一键复用提示词 每天重复打"帮我 review 这个 diff""生成符合规范的 commit message""给我起几个单测"——这些固化流程，Continue 支持做成 slash 命令。 **操作步骤**：在 `~/.continue/slashCommands/` 下新建 `review.yaml`： ```yaml name: review description: 审查当前改动 prompt: | 请审查以下代码改动，从正确性、安全风险、可简化性三个维度， 用要点列出问题，并给出可直接改的代码建议。 context: - diff - problems # 编辑器当前的报错/警告 ``` **预期效果**：聊天框里敲 `/review` 回车，自动带上当前 git diff 和编辑器报错去问模型，省掉每次手动复制粘贴。 **适用场景**：团队可以共享同一套 slash 命令（丢进仓库或同步目录），新人入职即拥有统一的代码审查 / 提测 / 出文档流程，复刻 Cursor 里"自定义规则"的体验，但更灵活。 --- ## 暗门五：@codebase 让大仓库自己找相关文件 面对几十万行的老项目，把整个仓库塞进上下文既贵又超长。Continue 的 `@codebase` 走的是 embedding 检索——它先把你本地仓库建好索引，提问时只捞最相关的几个文件。 **操作步骤**： 1. 先配一个 embedding 模型（同样可用国产 / 免费）： ```yaml embeddingsProvider: provider: openai model: BAAI/bge-m3 apiBase: https://api.siliconflow.cn/v1 apiKey: "" ``` 2. 聊天框输入 `@codebase 这个鉴权逻辑在哪个文件处理的？` **预期效果**：Continue 自动检索仓库，定位到 `auth/middleware.ts` 等相关文件，再把片段交给聊天模型回答。整个过程不用你手动 `@file` 一个个点。 **适用场景**：接手陌生老项目、跨模块排查 bug。注意首次建索引要跑一会儿，之后是增量更新；想省资源可以在 config 里调索引范围或关掉对超大目录的索引。 --- ## 暗门六：MCP 接入，让 Continue 调浏览器/数据库/任意工具 这是 2025 年后 Continue 补上的硬核能力——它成了一个 **MCP 客户端**。任何符合 Model Context Protocol 的服务端，都能变成它的"手和眼"。 **操作步骤**：在 config 里挂 MCP server： ```yaml mcpServers: - name: playwright command: npx args: ["@playwright/mcp@latest"] - name: postgres command: npx args: ["mcp-server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"] ``` **预期效果**：你可以让 Continue "打开本地起的页面看一眼报什么错""查一下 orders 表最近十条记录再帮我写修复 SQL"。它的工具调用会跨到 MCP server 上执行。 **适用场景**：前端联调（让 AI 真去看渲染结果而不是瞎猜）、数据驱动开发（直接读库写 SQL）、连 Figma/Notion/Slack 做跨工具编排。MCP 生态里现成的 server 越来越多，等于无限外挂。 --- ## 暗门七：rules 文件复刻 Cursor Rules，团队共享 Cursor 用户念念不忘的 `.cursorrules`，Continue 也有一套等价机制，而且同样支持项目级 + 全局级。 **操作步骤**：在项目根目录放 `.continuerules`（纯文本，写编码规范、架构约定、禁止动作），或用 config 的 `rules` 字段统一管理： ```yaml rules: - The codebase uses TypeScript strict mode; never use `any`. - API responses follow the {code, msg, data} envelope. - 不要自动 git commit，改动需人工确认。 ``` **预期效果**：这些规则会作为系统提示持续注入，模型生成的代码自动贴合团队规范，减少"AI 写得能跑但风格不对"的返工。 **适用场景**：把 `.continuerules` 提交进仓库，整个团队共享同一套"AI 行为准则"；个人也可以在 `~/.continue/config.yaml` 放全局规则，跨项目生效。配合暗门四的 slash 命令，相当于给自己搭了个轻量"团队 AI 工作流"。 --- ## 信息差总结：你看到的是订阅，别人看到的是配方 | 维度 | 多数人以为的 | Continue 玩家知道的（暗门） | |------|------------|--------------------------| | 模型选择 | 只能用工具打包卖的几个 | OpenAI 兼容接口随便换，GLM/DeepSeek/Qwen 全能塞（暗门一） | | 成本结构 | 月付订阅一刀切 | 高频补全走免费 Flash，重活才走旗舰（暗门二） | | 文档使用 | 手动粘贴整页 | `@docs` 私有 RAG 按需检索（暗门三） | | 重复流程 | 每次手打提示词 | slash 命令一键复用（暗门四） | | 大仓库 | 整仓塞上下文 | `@codebase` embedding 检索（暗门五） | | 外部能力 | 只能读改文件 | MCP 调浏览器/数据库/任意工具（暗门六） | | 团队规范 | 靠口口相传 | `.continuerules` 全员共享（暗门七） | 一句话总结信息差：**Cursor 卖的是套餐，Continue 给的是配方**。套餐图省心但要持续付费、模型锁死；配方前期要花一小时配置，但之后每一分钱都花在你真正需要的地方，而且模型、文档、工具都能跟着技术栈一起进化。 粗算一笔账：以一个中度使用的开发者计，Cursor Pro 一年约 240 美元；而 Continue + GLM/DeepSeek，把补全挂到免费 Flash、聊天挂到按量付费的 GLM-4.6，**一个月 token 支出往往在个位数美元量级，一年能省下大几百甚至上千元人民币**——这就是"价格差 + 认知差"叠加的红利。 --- ## 行动指南：今晚就能做完的六步 1. **装插件**：VS Code / Cursor 编辑器扩展市场搜 "Continue" 安装，JetBrains 同理。 2. **领 KEY**：到智谱开放平台、DeepSeek、硅基流动各注册一个账号，拿 OpenAI 兼容 KEY。 3. **写 config.yaml**：照暗门一、二、五，把聊天模型、补全模型、embedding 模型分别配好——这是省钱的骨架。 4. **试 @docs / @codebase**：挑一个你天天查的文档站和当前项目，建好索引体验检索式问答。 5. **加 slash 命令和 rules**：把团队最常见的 review、出 commit、起测试固化成命令，规范写进 `.continuerules`。 6. **按需上 MCP**：联调前端的挂 Playwright，做数据的挂 Postgres server，逐步扩展能力。 进阶提示：Continue 的配置同时支持声明式 `config.yaml` 和可编程的 `config.ts`——当 yaml 表达不了的复杂逻辑（条件选模型、动态构造上下文），就切到 `config.ts` 用 TypeScript 写。具体字段随版本演进较快，动手前务必对照官方文档核对。 --- ## 参考来源 - Continue 官网与下载： - Continue GitHub 仓库： - 配置参考 config.yaml： - 自定义模型 Provider： - 上下文提供器（@docs/@codebase 等）： --- > 本文由「51学通信」技术团队出品。51学通信由通信行业18年老兵**爱卫生**（微信ID: gprshome201101）维护。 > 聚焦5G/6G核心网、3GPP标准、AI工具实战。知识星球「51学通信」提供深度技术答疑和行业洞察。 > [!tip] 51学通信知识星球 > **星主：爱卫生**（微信：gprshome201101）——公众号「51学通信」创办者，19 年通信行业运维与讲师经验，著有《GPRS网络信令实例详解》《EPC原理与实践》《5G核心网原理与实践》三本纸质书（各大电商平台有售）。 > **星球定位**：深耕 5G 核心网、IMS、NFV/AI、云原生等 ICT 领域，主打运维岗位与信令分析。 > **当前规模**：5200 篇主题 / 990 个回答，198 元/年。 > **加入福利**：加入星球后请加爱卫生微信，拉您进知识星球年度陪伴与答疑群——不限量回复您的各种问题，另有群内分享。 > **AI 加持**：51学通信知识星球已作为 skill 接入 WorkBuddy，使用 deepseek-4-flash 在海量星球帖子中精准找贴、找视频、找 FAQ 和案例，做总结、找文档和 PPT 等场景全覆盖。