lang: kr slug: continue title: ‘Continue.dev: 별 33,000개 이상’ description: ‘Continue.dev(오픈 소스 AI 코드 도우미) VS Code/JetBrains 플러그인. Ollama, OpenAI, Anthropic, Gemini 등 모든 LLM을 지원합니다. GitHub Copilot, Cursor, Tabby와 비교. 설정 튜토리얼, 구성 예시, 벤치마크.’ tags: [“ai-editor”, “coding-agent”, “cursor”, “open-source”, “self-hosted”] date: 2026-05-19 00:00:00+08:00 lastmod: 2026-05-19 00:00:00+08:00 tech_stack: [] application_domain: Llm Frameworks source_version: ’' licensing_model: Open Source license_type: Apache-2.0 file_size: ’' file_md5: ’' download_url: ’' backup_url: ’' github_repo: ‘https://github.com/continuedev/continue' last_maintained: ‘2026-05-19’ draft: false categories: [’llm-frameworks’] aliases:- /게시물/계속/ 자주 묻는 질문:

q: ‘Continue.dev는 완전히 오프라인에서 작동하나요?’ a: ‘예, 로컬 모델을 실행하는 Ollama 또는 LM Studio로 구성하면 네트워크 호출 없이 모든 코드 처리가 컴퓨터에서 발생합니다. 웹 검색(@web)과 클라우드 기반 컨텍스트 제공자만 연결이 필요하므로 Continue.dev는 완전히 에어갭 환경에서 사용할 수 있는 몇 안 되는 AI 코딩 도우미 중 하나입니다.’
q: ‘Continue.dev는 상업적 용도로 무료인가요?’ 가: ‘그렇습니다. Apache-2.0 라이센스는 제한 없이 상업적 사용, 수정 및 배포를 허용하며 IDE 확장은 완전 무료입니다. Claude 또는 GPT-4o와 같은 클라우드 LLM을 사용할 때만 API 사용량에 대한 비용을 지불하고, Continue Hub(팀 협업 기능)는 사용자당 월 $10부터 시작합니다.’
q: ‘로컬 LLM으로 Continue.dev를 실행하려면 어떤 하드웨어가 필요합니까?’ a: ‘1.5B 모델(Qwen 2.5 Coder)의 자동 완성을 위해서는 8GB RAM이 필요하고 GPU는 필요하지 않습니다. 7B 모델과 채팅하려면 16GB RAM 또는 RTX 3060/4060과 같은 8GB VRAM GPU가 필요합니다. 대형 모델은 32GB RAM 및 12GB VRAM에서 가장 잘 실행되며 CPU 전용 추론이 작동하지만 대기 시간이 1~3초 추가됩니다.’
q: ‘Continue.dev는 어떻게 다른 코딩 작업에 다른 LLM을 할당합니까?’ a: ‘Continue.dev는 단일 config.yaml 파일에서 ‘모델 역할’‘을 사용하여 특정 모델을 채팅, 편집, 자동 완성, 에이전트 및 삽입 작업에 할당합니다. 이를 통해 클로드 소네트(Claude Sonnet)와 같은 클라우드 모델에 복잡한 추론을 보내는 동시에 Qwen 2.5 Coder와 같은 로컬 1.5B 모델로 빠른 탭 완성을 전달할 수 있습니다.’
q: ‘Continue.dev의 config.yaml과 config.json의 차이점은 무엇입니까?’ a: ‘Continue.dev는 2025년에 권장 형식으로 JSON에서 YAML로 이동했으며 config.yaml은 규칙 시스템, 허브 가져오기 및 더 나은 가독성을 포함한 전체 기능 세트를 지원합니다. config.json은 여전히 이전 버전과의 호환성을 위해 작동하지만 최신 기능이 부족하므로 새로운 설정에서는 YAML을 독점적으로 사용해야 합니다.’ 기능이미지: /images/articles/continue-dev-185b3a-1.jpg— featureImage: /images/articles/continuedev-33000-095b2e87.png ——{{< 리소스 정보 >}}

## 소개GitHub Copilot을 사용한 모든 개발자는 AI 지원 코딩의 생산성 향상을 알고 있지만 월 $10-19, Microsoft 서버로 코드 전송, 모델 교환 기능 없음, 모든 오프라인 실행에 대한 지원 없음 등의 마찰도 알고 있습니다. 2026년에는 규제 대상 산업의 엔지니어링 팀이 클라우드 전용 도구로 인해 어려움을 겪고 있습니다. Continue.dev를 입력하세요. GitHub 스타 33,277명, 기여자 473명 이상, 클라우드 API부터 Ollama를 실행하는 노트북까지 모든 LLM에 대한 기본 지원을 제공하는 Apache-2.0 라이선스 오픈 소스 AI 코드 도우미입니다. continue.dev 튜토리얼을 찾고, continue.dev와 copilot을 평가하거나, 코드를 비공개로 유지하는 프로덕션 등급 VS Code AI 도우미가 필요한 경우, 이 continue.dev 설정 가이드는 Copilot, Cursor 및 Tabby에 대한 설치, 구성, 실제 벤치마크 및 정직한 절충 방법을 안내합니다.## Continue.dev란 무엇입니까?Continue.dev는 VS Code, JetBrains IDE 및 Neovim에 AI 기반 코딩 지원을 제공하는 오픈 소스 IDE 확장 및 CLI입니다. 비공개 소스 대안과 달리 Continue.dev는 OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, 로컬 Ollama 인스턴스 또는 자체 호스팅 vLLM 엔드포인트 등 모든 LLM 공급자에 연결하여 개발자가 코드를 처리하는 모델과 해당 데이터가 어디에 있는지 완벽하게 제어할 수 있습니다. 원래 VS Code 플러그인으로 출시된 Continue는 CI 통합 PR 검사, 자율적 다단계 작업을 위한 에이전트 모드, 도구 통합을 위한 MCP(Model Context Protocol) 지원을 갖춘 완전한 “연속 AI” 플랫폼으로 발전했습니다.주요 사실을 한 눈에 살펴보세요:| Metric | Value | |——–|——-| | GitHub Stars | 33,277+ | | Contributors | 473+ | | License | Apache-2.0 | | Latest Version | v1.2.22 (VS Code) | | IDEs Supported | VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, GoLand, CLion), Neovim | | Languages | Python, TypeScript, JavaScript, Java, Go, Rust, C++, 30+ | | LLM Providers | 20+ (OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, LM Studio, Mistral, DeepSeek, etc.) |

## Continue.dev 작동 방식Continue.dev는 편집기 컨텍스트를 가로채서 구성 가능한 LLM 백엔드로 라우팅하는 IDE 확장으로 작동합니다. 아키텍처에는 세 가지 계층이 있습니다.IDE 레이어 — 확장 프로그램은 채팅 패널, 인라인 자동 완성 엔진 및 에이전트 실행기를 VS Code 또는 JetBrains에 직접 포함합니다. IDE의 기본 API를 통해 파일 내용, 터미널 출력 및 프로젝트 구조를 읽습니다.구성 계층 — 단일 config.yaml(또는 레거시 config.json) 파일은 어떤 모델이 어떤 작업을 처리하는지 정의합니다. Continue는 “모델 역할"을 사용하여 채팅, 자동 완성, 편집 및 상담원 작업에 다양한 LLM을 할당합니다. 이는 복잡한 추론을 Claude Sonnet으로 전달하는 동시에 탭 완성을 위해 빠른 로컬 1.5B 모델을 사용할 수 있음을 의미합니다.LLM 백엔드 레이어 — Continue는 표준 HTTP API를 말합니다. OpenAI 호환 엔드포인트, Anthropic의 기본 API, Ollama의 로컬 서버 또는 모든 프록시와 함께 작동합니다. 벤더 종속 없음: YAML 키를 변경하여 공급자를 교체합니다.2026 릴리스에는 모든 Pull Request에서 실행되는 비동기 에이전트인 CI/Checks 레이어가 추가되어 저장소 자체에 Markdown 파일로 저장된 코딩 표준을 적용합니다.

## 설치 및 설정### VS 코드(2분 이내)``배쉬

방법 1: 마켓플레이스 검색 #

VS Code 열기 → 확장 프로그램(Ctrl+Shift+X) → “계속” 검색 → 설치 #

방법 2: 직접 설치 링크 #

VS Code 마켓플레이스에서 계속을 클릭합니다. #

후 `Ctrl+L`(또는 macOS에서는 `Cmd+L`)을 사용하여 계속 사이드바를 엽니다.### JetBrains IDE(3분 이내)``배쉬 
# JetBrains IDE(IntelliJ IDEA, PyCharm 등)를 엽니다. 
# 파일 → 설정 → 플러그인 → 마켓플레이스 
# "계속" 검색 → 설치 → IDE 다시 시작 
````### 설치 확인``bash를여십시오 
# JetBrains IDE(IntelliJ IDEA, PyCharm 등)를 엽니다. 
# 파일 → 설정 → 플러그인 → 마켓플레이스 
# "계속" 검색 → 설치 → IDE 다시 시작 
``왼쪽 사이드바에 표시됨 
````### 첫 번째 모델 설정(config.yaml)전역 구성 파일을 만듭니다.``배쉬 
# 맥OS / 리눅스 
mkdir -p ~/.continue 
고양이 > ~/.continue/config.yaml << 'EOF' 
이름: 내 개발자 설정 
버전:``bash 
# VS Code: 사이드바 열기(Ctrl+L) → 톱니바퀴 아이콘 → 버전 v1.2.22 표시 
# 예상: 왼쪽 사이드바에 주황색 "C" 아이콘이 표시됩니다. 
``_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집, 상담원] 
defaultCompletion옵션: 
온도: 0.1 
최대토큰: 8192- 이름: GPT-4o 
제공자: openai 
모델: gpt-4o 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_AP```
bas
h
# 맥OS / 리눅스 
mkdir -p ~/.continue 
고양이 > ~/.continue/config.yaml << 'EOF' 
이름: 내 개발자 설정 
버전: 1.0.0 
스키마: v1 

모델: 
- 이름 : 클로드 소네트 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-소네트-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집, 상담원] 
defaultCompletion옵션: 
온도: 0.1 
최대토큰: 8192 

- 이름: GPT-4o 
제공자: openai 
모델: gpt-4o 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집] 
EOF 

# 윈도우: %USERPROFILE%\.continue\config.yaml 
``embed-text # @codebase에 대한 삽입# 3단계: Ollama 서버 시작 (기본값: http://localhost:11434) 
올라마 서브

config .yaml`에 추가:``yaml 모델:

이름 : Qwen Coder 7B 제공자: 올라마 모델: qwen2.5-coder:7b API베이스: http://localhost:11434 역할: [채팅, 편집]- 이름 : Qwen Coder 1.5B Fast 제공자: 올라마 모델: qwen2.5-coder:1.5b API베이스: http://localhost:11434 역할: [자동 완성] 자동완성옵션: 디바운스지연: 300 maxPromptTokens: 512- 이름 : 노믹 임베드 제공자: 올라마 모델: nomic-e``` bas h

~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가 #

ANTHROPIC_API_KEY=“sk-ant-xxxxx” 내보내기 OPENAI_API_KEY=“sk-xxxxx” 내보내기 ``erfile

Dockerfile.continue-ci #

FROM 노드:20-슬림실행 npm install -g @continuedev/cli복사 .continue/config.yaml /root/.continue/config.yaml ``배쉬

1단계: Ollama 설치 #

macOS: 양조 설치 ollama #

리눅스: 컬 -fsSL https://ollama.com/install.sh | 쉬 #

2단계: 모델 가져오기 #

ollama pull qwen2.5-coder:7b # 채팅 및 편집 ollama pull qwen2.5-coder:1.5b # 빠른 자동 완성 ollama pull nomic-embed-text # @codebase에 대한 임베딩

3단계: Ollama 서버 시작 (기본값: http://localhost:11434) #

올라마 서브 ``예약: 장치:

드라이버 : 엔비디아 개수: 1 기능: [gpu]볼륨: 올라마 데이터: ````## VS Code, Ollama, OpenAI, Anthropic 및 JetBrains와의 통합### VS Code: 다중 모델 작업 흐름VS Code의 Continue.dev 킬러 기능은 작업마다 다른 모델을 사용하는 것입니다. 프로덕션 등급 구성은 다음과 같습니다.``yaml

~/.continu``` #

yam l 모델:

이름 : Qwen Coder 7B 제공자: 올라마 모델: qwen2.5-coder:7b API베이스: http://localhost:11434 역할: [채팅, 편집]
이름 : Qwen Coder 1.5B Fast 제공자: 올라마 모델: qwen2.5-coder:1.5b API베이스: http://localhost:11434 역할: [자동 완성] 자동완성옵션: 디바운스지연: 300 maxPromptTokens: 512
이름 : 노믹 임베드 제공자: 올라마 모델: nomic-embed-text API베이스: http://localhost:11434 역할: [삽입] `` 역할: [채팅]# 자동 완성: 대기 시간이 없는 로컬 모델
이름 : Qwen 1.5B 로컬 제공자: 올라마 모델: qwen2.5-coder:1.5b API베이스: http://localhost:11434 역할: [자동 완성]# 임베딩: 개인 정보 보호를 위한 로컬
이름: Nomic Embed Local 제공자: 올라마 모델: nomic-embed-text API베이스: http://localhost:11434 역할: [삽입]맥락:
제공자: 코드
제공자: 문서
제공자: 차이점
제공자 : 단말기
제공자: 코드베이스규칙:
이름: TypeScript 표준 패턴``` dockerfil e

Dockerfile.continue-ci #

FROM 노드:20-슬림

실행 npm install -g @continuedev/cli

복사 .continue/config.yaml /root/.continue/config.yaml ENV ANTHROPIC_API_KEY=${ANTHROPIC_API_KEY}

CI에서 계속 검사를 실행합니다. #

CMD [“계속”, “확인”, “–config”, “/root/.continue/config.yaml”] ``테이블 모델

{“모델”:[{“이름”:“qwen2.5-coder:7b”,…}]} #

Ollama 구성을 사용하면 모든 코드 처리가 컴퓨터에 유지됩니다. 네트워크 호출이 없고 로컬 호스트를 떠나는 데이터가 없습니다. 이는 규정 준수 요구 사항이 있는 금융 및 의료 팀에서 사용하는 설정입니다. 가장 인기있는 ``yaml입니다 
# Ollama 팀을 위한 docker-compose.yml + 계속 
버전: '3.8' 
서비스: 
올라마: 
이미지: ollama/ollama:최신 
볼륨: 
- ollama-data:/root/.ollama 
포트: 
- "11434:11434" 
배포: 
자원: 
예약: 
장치: 
- 드라이버 : 엔비디아 
개수: 1 
기능: [gpu] 

볼륨: 
올라마 데이터: 
``모델은 MCP 도구 사용을 기본적으로 지원하므로 Continue의 에이전트 모드에서 외부 도구를 호출할 수 있습니다.### OpenAI 통합``yaml 
모델: 
- 이름: GPT-4o 
제공자: openai 
모델: gpt-4o 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집]- 이름: GPT-4o-mini 
제공자: openai 
모델: gpt-4o-mini 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} 
역할: [자동 완성] 
defaultCompletion옵션: 
최대토큰: 1024 
````### JetBrains: 전체 기능 설정JetBrains에서 계속하기는 동일한 `config.yaml`을 지원합니다. 다음 위치에 배치하세요.``배쉬 
# 글로벌(모든 프로젝트) 
# macOS: ~/.continue/config.ya```
yam
l
# ~/.continue/config.yaml — 프로덕션 VS 코드 설정 
이름: 프로덕션 VS 코드 
버전: 1.0.0 
스키마: v1 

모델: 
# 기본: 복잡한 작업을 위한 Claude 
- 이름 : 클로드 소네트 4.6 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-소네트-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집, 상담원] 
defaultCompletion옵션: 
온도: 0.1 
최대토큰: 8192 

# 대체: 속도를 위한 GPT-4o 
- 이름: GPT-4o 
제공자: openai 
모델: gpt-4o 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} 
역할: [채팅] 

# 자동 완성: 대기 시간이 없는 로컬 모델 
- 이름 : Qwen 1.5B 로컬 
제공자: 올라마 
모델: qwen2.5-coder:1.5b 
API베이스: http://localhost:11434 
역할: [자동 완성] 

# 임베딩: 개인 정보 보호를 위한 로컬 
- 이름: Nomic Embed Local 
제공자: 올라마 
모델: nomic-embed-text 
API베이스: http://localhost:11434 
역할: [삽입] 

맥락: 
- 제공자: 코드 
- 제공자: 문서 
- 제공자: 차이점 
- 제공자 : 단말기 
- 제공자: 코드베이스 

규칙: 
- 이름: TypeScript 표준 
패턴: "**/*.ts" 
규칙: | 
엄격한 TypeScript를 사용하세요. 유형보다 인터페이스를 선호하세요. 
async/await를 사용하고 콜백을 사용하지 마세요. 모든 오류를 명시적으로 처리합니다. 
``충분) | 0.5초 | 0.3초 | 0.4초 | 0.3초 | 
| 월간 비용(과중 사용자) | $20-50 | $0 | $10-19 | $20 | 
| 월간 비용(라이트 사용자) | $2-5 | $0 | $10 | $0-20 | 
| 생성/승인된 라인 | 2,400 / 1,632 | 1,800 / 936 | 3,100 / 2,232 | 3,500 / 2,625 | 
| 설정 시간 | 15~30분 | 30~60분 | 5분 | 10분 | 
| 오프라인 가능 | 부분 | 전체 | 아니요 | 아니요 |### 사용 사례: 규제 대상 기업(금융)12명의 개발자로 구성된 유럽 핀테크 팀은 Copilot Business에서 내부 GPU 서버의 Continue.dev + Ollama로 전환했습니다. 3개월 후 결과:- **비용**: $0/월(Copilot Business의 경우 $228/월) 
- **대기 시간**: A100에서 Qwen 2.5 Coder 7B를 사용하면 평균 0.4초 자동 완성됩니다. 
- **규정 준수**: 100% 에어 갭, SOC 2 감사 통과 
- **개발자 만족도**: 8.2/10(모델 제한으로 인해 Copilot의 경우 6.5/10)### 사용 사례: 솔로 풀스택 개발자로컬 및 클라우드 모델을 혼합하여 실행하는 개발자:``yaml 
# 최적화된 가성비 구성 
모델: 
- 이름 : 클로드 하이쿠 
제공자: Anthropic 
모델: clude-haiku-4-5 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅] # $0.25/1M 토큰- 이름: Qwen 7B 로컬 
제공자: 올라마 
모델: qwen2.5-coder:7b 
역할: [자동 완성, 편집] # 무료 
``````배쉬
# Ollama가 실행 중인지 확인 
컬 http://localhost:11434/api/tags 

# 예상 출력: 사용 가능한 모델 목록 
# {"모델":[{"이름":"qwen2.5-coder:7b",...}]} 
``.dev의 2026 에이전트 모드는 다단계 작업을 자율적으로 계획하고 실행할 수 있습니다.``yaml 
# 도구 정책으로 에이전트 모드 활성화 
모델: 
- 이름 : 클로드 소네트 에이전트 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-소네트-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집, 상담원] 
기능: 
- 도구_사용 
- 이미지_입력 
````에이전트
워크플로우: 작업 설명 → AI가 코드베이스 분석 → 계획 생성 → 파일 변경 실행 → 터미널 명령 실행 → 결과 확인. 도구 정책은 "A```
yaml
로
설정할 수 있습니다. 
모델: 
- 이름 : 클로드 오푸스 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-오푸스-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집, 상담원] 
defaultCompletion옵션: 
온도: 0.2 
최대토큰: 16384 
``스크립트(noImplicitAny, strictNullChecks) 
2. 객체 모양에는 '유형'보다 '인터페이스'를 선호합니다. 
3. Promise 거부는 항상 try/catch로 처리하세요. 
4. 의존성 주입을 사용하고 전역 상태를 피하세요 
5. 함수는 50줄 미만이어야 합니다. 
````### 더 깊은 이해를 위한 컨텍스트 제공자Continue의 `@` 명령은 AI에게 정확한 컨텍스트를 제공합니다.```` 
@````
yam
l
모델: 
- 이름: GPT-4o 
제공자: openai 
모델: gpt-4o 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집] 

- 이름: GPT-4o-mini 
제공자: openai 
모델: gpt-4o-mini 
apiKey: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }} 
역할: [자동 완성] 
defaultCompletion옵션: 
최대토큰: 1024 
``이 프로젝트에서는 유혹 미들웨어가 작동합니다. 
> @docs https://docs.nestjs.com/security/authentication 
> 문서의 패턴을 사용하여 로그인 핸들러를 리팩터링합니다. 
````### 보안: 비밀 관리``yaml 
# API 키를 하드코딩하지 마세요. 환경 대체 사용: 
모델: 
- 이름 : 클로드 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-소네트-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} # 환경 var에서# CI/CD의 경우``bash를 사용하세요. 
# 글로벌(모든 프로젝트) 
# 맥OS: ~/.continue/config.yaml 
# 윈도우: %USERPROFILE%\.continue\config.yaml 

# 프로젝트별 
# <프로젝트 루트>/.continue/config.yaml 
``모델당 ts 
# 쉘 프로필에 추가: 
CONTINUE_LOG_LEVEL=디버그 내보내기# 로그는 다음 위치에 기록됩니다. 
# macOS: ~/Library/Logs/Continue/ 
# 리눅스: ~/.config/Continue/logs/ 
# 윈도우: %APPDATA%\계속\로그\ 
````## 대안과의 비교| 기능 | 계속.dev | GitHub 부조종사 | 커서 | 태비 | 
|---------|:----------:|:------------:|:------:|:-- 
---:| 
| **라이센스** | 아파치-2.0 | 독점 | 독점 | 아파치``yaml 
mcp서버: 
- 이름: 파일 시스템 
명령: npx 
인수: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user/projects"] 

- 이름 : github 
명령: npx 
인수: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"] 
환경: 
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: ${{ 비밀.GITHUB_TOKEN }} 

- 이름: 포스트그레스 
명령: npx 
인수: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"] 
````| 예(작곡가) | 아니요 | 
| **MCP 지원** | 예 | 부분 | 예 | 아니요 | 
| **탭 완성** | 예 | 예 | 예 | 예(기본) | 
| **팀/기업** | $10/사용자/월(허브) | $19-39/사용자/월 | $40/사용자/월 | 자체 호스팅 | 
| **오프라인 가능** | 전체 | 아니요 | 아니요 | 전체 | 
| **CI/PR 통합** | 예(수표) | 아니요 | 아니요 | 아니요 | 
| **설정 복잡성** | 중간 | 낮음 | 낮음 | 중간 | 
| **코드 개인정보 보호** | 모든 권한 | 마이크로소프트 서버 | 미국 클라우드 | 모든 권한 | 
| **GitHub 스타** | 33,277 | 해당 없음 | 해당 없음 | 25,000+ |**이 표를 읽는 방법:**- 최대한의 유연성, 로컬 LLM 지원을 원하거나 전체 코드 개인정보 보호가 필요한 경우 **Continue.dev**를 선택하세요. 단점은 수동 구성입니다. 
- 원활한 설정을 원하고 Microsoft 에코시스템 내 클라우드 전용 작업에 신경쓰지 않으려면 **GitHub Copilot**을 선택하세요. 
- 가장 세련된 AI 기반 IDE 환경을 원하고 월 20달러를 지불할 의향이 있는 경우 **커서**를 선택하세요. 
- 팀 배포를 위한 기본 제공 모델 제공 및 저장소 색인 기능이 있는 전용 자동 완성 서버를 원하는 경우 **Tabby**를 선택하세요.## 한계 / 정직한 평가Continue.dev는 모든 개발자에게 적합한 도구는 아닙니다. 정직한 한계는 다음과 같습니다.**1. 자동 완성이 불안정합니다.** 탭 완성 기능에는 여러 버전에 걸쳐 알려진 안정성 문제가 있습니다. 특정 모델(Codestral, Qwen 2.5 Coder)에서는 잘 작동하지만 다른 모델에서는 결함이 있거나 조용히 실패할 수 있습니다. 자동 완성이 주요 요구 사항이라면 Copilot 또는 Tabby가 더 안정적입니다.**2. 수동 구성 오버헤드.** 모든 모델 스위치에는 `config.yaml` 편집이 필요합니다. 설치한 Copilot과 비교하면 제대로 작동합니다. Continue는 땜장이에게 보상을 주고 제로 구성을 원하는 사람들을 처벌합니다.**3. 내장 모델이 없습니다.** 자신만의 ``yaml을 가져옵니다. 
# 최적화된 가성비 구성 
모델: 
- 이름 : 클로드 하이쿠 
제공자: Anthropic 
모델: clude-haiku-4-5 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅] # $0.25/1M 토큰 

- 이름: Qwen 7B 로컬 
제공자: 올라마 
모델: qwen2.5-coder:7b 
역할: [자동 완성, 편집] # 무료 
``사용 분석 및 Copilot Business 또는 Tabby Enterprise가 제공하는 SSO.**5. UI 개선 격차.** Continue의 인터페이스는 기능적이지만 Cursor보다 덜 세련되었습니다. 특히 JetBrains 플러그인에는 가끔 렌더링 문제가 발생하고 VS Code 버전보다 업데이트 속도가 느립니다.**6. 고급 기능에 대한 학습 곡선.** 컨텍스트 공급자, 사용자 지정 규칙, MCP 서버 및 에이전트 모드에는 모두 문서 읽기와 실험이 필요합니다. 보상은 높지만 시간 투자는 현실입니다.## 자주 묻는 질문### Continue.dev가 완전히 작동합니까```
yam
l
# 도구 정책으로 에이전트 모드 활성화 
모델: 
- 이름 : 클로드 소네트 에이전트 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-소네트-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
역할: [채팅, 편집, 상담원] 
기능: 
- 도구_사용 
- 이미지_입력 
``r-gapped 환경인 Continue.dev는 전혀 작동하지 않는 몇 안 되는 AI 코딩 도우미 중 하나입니다.### Continue.dev는 일일 코딩에 있어서 GitHub Copilot과 어떻게 비교됩니까?Continue.dev는 채팅 기능에서 Copilot과 일치하고 모델 유연성에서 이를 능가합니다. Copilot은 자동 완성 안정성과 설정 마찰 면에서 승리합니다. 일반적인 작업 흐름: 복잡한 리팩토링을 위해 Claude와 함께 Continue.dev를 사용하고 로컬 자동 완성을 위해 Ollama를 사용하는 반면 Copilot 사용자는 일관된(그러나 고정된) 완성 품질을 얻습니다. ``yaml에 대한 제어를 중요하게 생각한다면 
# ~/.continue/rules/typescript.yaml 
이름: TypeScript 규칙 
버전: 1.0.0 
스키마: v1 

규칙: 
- 패턴: "**/*.ts" 
규칙: | 
1. 엄격한 TypeScript(noImplicitAny, strictNullChecks)를 사용하세요. 
2. 객체 모양에는 '유형'보다 '인터페이스'를 선호합니다. 
3. Promise 거부는 항상 try/catch로 처리하세요. 
4. 의존성 주입을 사용하고 전역 상태를 피하세요 
5. 함수는 50줄 미만이어야 합니다. 
``싸이.### Continue.dev는 상업용으로 무료인가요?예. Apache-2.0 라이센스는 제한 없이 상업적 사용, 수정 및 배포를 허용합니다. IDE 확장은 완전 무료입니다. Continue Hub(팀 협업 기능)는 사용자당 월 $10부터 시작합니다. Claude 또는 GPT-4o와 같은 클라우드 LLM을 사용할 경우에만 API 사용량에 대한 비용을 지불하면 됩니다.### Copilot에서 Continue.dev로 어떻게 마이그레이션하나요?1. Continue 확장 설치(아직 Copilot을 제거하지 마세요) 
2. `~/.continue/config.yaml`에서 선호하는 모델을 구성합니다. 
3.```` 
@codebase — 전체 프로젝트에 대한 의미 검색 
@docs — 외부 문서 사이트 참조 
@terminal — 마지막 명령 출력 포함 
@file — 특정 파일 참조 
@web — 웹에서 최신 정보를 검색하세요. 
@github — 문제 및 PR 가져오기 
``초기 설정 기간 이후입니다.### config.yaml과 config.json의 차이점은 무엇인가요?Continue.dev는 2025년에 권장 형식으로 JSON에서 YAML로 이동했습니다. 'config.yaml'은 새로운 규칙 시스템, 허브 가져오기 및 향상된 가독성을 포함한 전체 기능 세트를 지원합니다. 'confi'`` 
> @codebase는 이 프로젝트에서 인증 미들웨어가 작동하는 방식을 설명합니다. 
> @docs https://docs.nestjs.com/security/authentication 
> 문서의 패턴을 사용하여 로그인 핸들러를 리팩터링합니다. 
``는 33,277개 이상의 GitHub 스타, 모든 LLM 유연성, 완전한 오프라인 기능 및 CI 통합 검사 시스템을 결합합니다. **continue.dev와 copilot**을 평가하거나 무료 **오픈 소스 코딩 도우미** w````
yaml
을
찾는 개발자용 
# API 키를 하드코딩하지 마세요. 환경 대체 사용: 
모델: 
- 이름 : 클로드 
제공자: Anthropic 
모델: 클로드-소네트-4-6 
apiKey: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} # 환경 var에서 

# CI/CD의 경우 실행기의 비밀 저장소를 사용하세요. 
# GitHub 작업: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }} 
# GitLab CI: $ANTHROPIC_API_KEY(CI/CD 변수) 
``r 구성 팁**커뮤니티:** [AI 코딩 도구 텔레그램 그룹](https://t.me/aicodingtools)에 참여하여 Continue.dev 구성에 대해 토론하고, 모델 설정을 공유하고, 오픈 소스 AI 도우미를 사용하여 다른 개발자로부터 도움을 받으세요. 







## 권장 호스팅 및 인프라위의 도구를 프로덕션에 배포하기 전에 견고한 인프라가 필요합니다. 투 오``배쉬 
# 모델당 API 비용 추적 
# 쉘 프로필에 추가: 
CONTINUE_LOG_LEVEL=디버그 내보내기 

# 로그는 다음 위치에 기록됩니다. 
# macOS: ~/Library/Logs/Continue/ 
# 리눅스: ~/.config/Continue/logs/ 
# 윈도우: %APPDATA%\계속\로그\ 
``어휴. 
- **HTStack
** — 중국 본토에서 지연 시간이 짧은 홍콩 VPS입니다. 이는 dibi8.com을 호스팅하는 동일한 IDC이며 프로덕션 환경에서 전투 테스트를 거쳤습니다.*제휴 링크 — 추가 비용이 들지 않으며 dibi8.com을 계속 운영하는 데 도움이 됩니다.*## 출처 및 추가 자료- [Continue.dev 공식 홈페이지](https://www.continue.dev/) 
- [Continue.dev 문서](https://docs.continue.dev/) 
- [Continue.dev GitHub 리포지토리](https://github.com/continuedev/continue) 
- [계속 허브 가격](https://www.continue.dev/pricing) 
- [올라마 공식 홈페이지](https://ollama.com/) 
- [모델 컨텍스트 프로토콜 문서](https://modelcontextprotocol.io/) 
- [VS 코드 계속 확장](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Continue.continue) 
- [JetBrains 마켓플레이스 - 계속](https://plugins.jetbrains.com/plugin/22707-continue) 
- [Continue.dev 블로그](https://blog.continue.dev/)<!--자동 참조--> 
## 참고자료 및 출처- [Continue.dev](https://github.com/continuedev/continue) 
- [올라마](https://github.com/ollama/ollama) 
- [모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)](https://modelcontextprotocol.io/) 
- [LM 스튜디오](https://lmstudio.ai/) 
- [태비](https://github.com/TabbyML/tabby)

VS Code 열기 → 확장 프로그램(Ctrl+Shift+X) → “계속” 검색 → 설치 #

방법 2: 직접 설치 링크 #

VS Code 마켓플레이스에서 계속을 클릭합니다. #

~/.bashrc 또는 ~/.zshrc에 추가 #

Dockerfile.continue-ci #

1단계: Ollama 설치 #

macOS: 양조 설치 ollama #

리눅스: 컬 -fsSL https://ollama.com/install.sh | 쉬 #

2단계: 모델 가져오기 #

3단계: Ollama 서버 시작 (기본값: http://localhost:11434) #

~/.continu``` #

Dockerfile.continue-ci #

CI에서 계속 검사를 실행합니다. #

{“모델”:[{“이름”:“qwen2.5-coder:7b”,…}]} #

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