以下是 Continue 与 CodeGPT 插件 的对比分析，涵盖功能定位、适用场景和核心差异：
1. 功能定位
| 工具 | 核心功能 | 技术基础 |
|---|---|---|
| Continue | 专注于代码自动补全和上下文感知建议，支持多语言，强调低延迟和轻量级集成。 | 基于本地模型或轻量级AI，优化IDE性能。 |
| CodeGPT | 深度集成 GPT 系列模型（如GPT-3.5/4），提供代码生成、问题解答、代码解释等复杂任务。 | 依赖云端大语言模型（如OpenAI API），功能更“全能”。 |
2. 核心差异
| 对比维度 | Continue | CodeGPT |
|---|---|---|
| 响应速度 | ⚡️ 更快（本地/轻量模型） | ⏳ 依赖网络请求，延迟较高 |
| 功能复杂度 | 🔧 侧重基础补全和语法建议 | 🧠 支持复杂逻辑生成、自然语言交互 |
| 资源占用 | 🟢 低（对IDE性能影响小） | 🔴 较高（需调用外部API，可能增加内存负担） |
| 自定义能力 | 🔄 有限（预设规则为主） | 🛠️ 高（可调整提示词、模型参数和集成工作流） |
| 隐私性 | 🔒 本地运行，代码无需外传 | 🌐 依赖云端API，敏感代码需注意风险 |
3. 适用场景
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选择 Continue：
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需要极速补全（如写简单代码片段）。
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追求低延迟和IDE稳定性（尤其硬件配置一般时）。
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对隐私要求高，不希望代码经过第三方服务器。
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选择 CodeGPT：
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需要复杂代码生成（如算法实现、脚手架搭建）。
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希望通过自然语言交互解释代码或调试错误（如“为什么这段代码报错？”）。
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可接受网络延迟，且有稳定的API访问权限（如OpenAI配额充足）。
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4. 实际体验建议
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稳定性优先：如果曾因插件导致IDE崩溃，可先尝试 Continue（资源占用更低）。
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功能探索：若需AI深度辅助，CodeGPT 更强大，但需确保网络通畅并合理管理API成本。
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混合使用：部分开发者会同时安装两者，用 Continue 补全日常代码，用 CodeGPT 处理复杂任务。
总结：轻量级需求选 Continue，全能型AI协作选 CodeGPT。建议根据项目需求和硬件条件实测两者的兼容性（尤其是崩溃问题可能与插件冲突或内存泄漏有关）。
