干货教程：VS Code + Continue.dev + Kimi K2.5 搭建实战

一、前置准备

1. 软件安装

   • VS Code
     下载地址：https://code.visualstudio.com/ ，安装最新稳定版。

   • 获取 Kimi API Key

     1. 打开月之暗面开放平台：https://platform.moonshot.cn/

     2. 登录账号，进入【API 密钥】页面

     3. 点击「新建密钥」，生成并复制 sk- 开头的密钥（妥善保存）

2. 安装 Continue.dev 插件

   1. 打开 VS Code，按 Ctrl+Shift+X 进入扩展市场

   2. 搜索 Continue（认准官方作者）

   3. 点击安装，安装完成后重启 VS Code

   4. 左侧导航栏出现 Continue 机器人图标 → 安装成功

二、核心配置：对接 Kimi K2.5

1. 打开配置文件

   • 点击左侧 Continue 图标，打开对话面板

   • 点击面板右下角 ⚙️ 设置图标 → 选择 Open Config (JSON)

   • 打开 config.json，清空原有内容，粘贴下方完整配置

2. 完整配置代码（直接复制替换）

{
"models": [
{
"title": "Kimi K2.5 编程主模型",
"provider": "openai",
"model": "moonshotai/kimi-k2.5",
"apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
"apiKey": "此处替换为你的Kimi sk-密钥",
"contextLength": 32768,
"maxTokens": 4096,
"temperature": 0.2
}
],
"systemPrompt": "你是专业编程助手，仅输出必要代码与简短说明。非明确要求时，不额外编写注释、文档、单元测试。优先返回代码修改片段，禁止直接输出完整文件。回答使用简洁中文。",
"autocomplete": {
"disableForLargeFiles": true,
"largeFileThreshold": 8000
},
"maxContextItems": 30,
"ui": {
"showMinimap": false
}
}

3. 配置生效与验证

   • 将 apiKey 的值替换为你复制的 Kimi 密钥（sk-...）

   • 保存文件，重启 VS Code

   • 验证：在 Continue 对话框中输入“当前使用的模型是什么”

   • 回复包含 moonshotai/kimi-k2.5 即配置成功

3. 配置生效与验证

• 将 apiKey 的值替换为你复制的 Kimi 密钥（sk-...）

• 保存文件，重启 VS Code

• 验证：在 Continue 对话框中输入 当前使用的模型是什么
  → 回复包含 moonshotai/kimi-k2.5 即配置成功

三、Token 节流优化（必配，降低调用成本）

配置层优化（已内嵌在上文配置，作用说明）

使用层规范（硬性执行）

• 文件附加规则
  仅手动拖拽 1~2 个关联文件 到对话框，禁止选择整个文件夹或全项目文件。

• 会话管理

  • 单个业务功能使用独立会话

  • 单轮对话超过 5 轮 → 强制点击右上角「+」新建会话

• 指令写法
  修改 src/Test.java 第56行，修复数组越界问题，只给出修改代码
  → 必须标注文件路径 + 行号，要求输出精简。

• 内容传递
  代码评审、问题排查优先粘贴 git diff 差异片段，不粘贴完整代码文件。

四、配套工具安装与搭配用法

所有工具均为免费/开源，适配当前技术栈，提升效率并进一步节省 Token。

1. GitHub Copilot（代码实时补全）

• 扩展市场搜索 GitHub Copilot 安装，登录 GitHub 账号即可

• 用法：行内简单提示（变量、语法补全）交给 Copilot；复杂逻辑、重构交给 Kimi —— 主次分离。

2. ripgrep（本地代码检索）

• 作用：本地快速检索代码关键字/函数，避免让 AI 遍历大文件。

• 安装：

  • Windows（需包管理器）：choco install ripgrep

  • Mac：brew install ripgrep

  • Linux：sudo apt update && sudo apt install ripgrep

• 用法：终端执行 rg 关键字 定位代码位置，再针对性让 Kimi 处理。

3. PromptLab（指令模板管理）

• 扩展市场搜索 PromptLab 安装

• 用法：将「Bug 修复、代码重构、接口编写、代码评审」等高频指令保存为模板，一键调用，避免重复输入。

五、核心功能实操用法

1. 行内代码编辑

• 在编辑器中选中需要修改的代码片段

• 右键菜单 → Continue → 选择对应操作（改写、优化、解释）

• 💡 模型仅针对选中内容处理，Token 消耗极低。

2. 多文件协作开发

• 新建会话 → 拖拽多个关联业务文件至对话区

• 输入需求：基于现有文件，新增一个查询接口，保持原有代码风格

• 模型自动关联多文件逻辑，按需输出代码片段。

3. 代码问题排查

• 粘贴报错日志 + 对应代码片段

• 指令示例：分析这段报错原因，给出修复代码，精简描述

六、标准日常工作流（固定流程，高效 + 省 Token）

1. 打开 VS Code，新建 Continue 会话

2. 通过 ripgrep 定位目标代码文件，手动附加文件到会话

3. 输入精准指令（带路径、行号），调用 Kimi 处理逻辑

4. 应用代码修改，使用 GitHub Copilot 补全细节

5. 执行 git diff 自查，必要时粘贴差异做代码评审

6. 功能完成 → 关闭当前会话，下一个需求再新建会话

教程结束。按照上述步骤操作，即可拥有一个低成本、高效率的 AI 编程实战环境。