VS Code中主流AI编程插件包括：一、GitHub Copilot需订阅并登录GitHub；二、Tabnine支持离线补全且隐私友好；三、CodeWhisperer免费且具安全扫描能力；四、Continue.dev可本地运行并自定义LLM；五、Codeium免登录、低延迟、跨文件理解。
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如果您希望在 VS Code 中借助 AI 工具提升编码效率，当前存在多个可直接集成的全自动写代码插件。以下是几种主流且稳定可用的配置方案：
一、GitHub Copilot 插件配置
GitHub Copilot 是由 GitHub 与 OpenAI 联合开发的 AI 编程助手，支持实时代码补全、函数生成及注释转代码等功能，需登录 GitHub 账户并启用订阅服务。
1、打开 VS Code，点击左侧扩展图标（或按 Ctrl+Shift+X）。
2、在搜索框中输入 GitHub Copilot，选择官方发布的插件并点击“安装”。
3、安装完成后重启 VS Code，首次使用时会提示登录 GitHub 账户。
4、登录后，在任意代码文件中开始输入函数名或注释，等待几秒即可看到 蓝色虚线建议框 弹出，按 Tab 键采纳建议。
二、Tabnine 插件配置
Tabnine 基于本地模型与云端协同推理，支持离线基础补全，隐私策略更宽松，提供免费版与专业版两种模式。
1、在 VS Code 扩展市场中搜索 Tabnine，确认发布者为 Tabnine Ltd. 后安装。
2、安装完毕后，右下角状态栏会出现 Tabnine 图标，点击可进入设置面板。
3、在设置中勾选 Enable Tabnine for this workspace，并选择是否启用深度学习模型。
4、新建或打开一个 .py 文件，在函数定义行下方输入 def my_func，观察自动补全建议是否出现。
三、CodeWhisperer 插件配置
AWS CodeWhisperer 是亚马逊推出的免费 AI 编程助手，支持 Python、Java、JavaScript 等主流语言，对开源项目有代码安全性扫描能力。
1、在扩展市场中搜索 Amazon CodeWhisperer，安装官方插件。
2、安装后点击 VS Code 左侧活动栏的 CodeWhisperer 图标，点击“Sign in to AWS”。
3、选择“Create a new AWS Builder ID”，按引导完成邮箱验证与账户注册。
4、登录成功后，在编辑器中编写注释如 // generate a function to sort a list，按下 Enter 键触发生成。
四、Continue.dev 开源插件配置
Continue.dev 是一个可完全本地运行的开源 AI 编程工作流工具，支持自定义 LLM 接入（如 Ollama 本地模型），不依赖外部账户或网络调用。
1、访问官网 continue.dev 下载最新 VS Code 插件包（.vsix 文件）。
2、在 VS Code 中按 Ctrl+Shift+P，输入 “Install from VSIX”，选择下载的文件进行手动安装。
3、安装后按 Ctrl+Shift+P 输入 “Continue: Configure”，选择 “Ollama” 并指定模型名称（如 codellama:7b）。
4、配置完成后，在编辑器中按 Ctrl+I 调出命令面板，输入指令如 add unit test for current function 即可执行。
五、Codeium 插件配置
Codeium 提供免登录即用的智能补全服务，支持跨文件上下文理解，其免费版不限请求次数，响应延迟较低。
1、在扩展市场中搜索 Codeium，安装由 Codeium Inc. 发布的插件。
2、安装后无需登录，插件自动启动并在状态栏显示闪电图标。
3、打开任意支持语言的文件，输入变量声明如 const data = [1,2,3]，随后键入 data.map，观察补全建议是否实时出现。
4、如未触发，可点击状态栏 Codeium 图标，选择 “Enable Codeium for this language” 手动开启对应语言支持。
