Continueのセットアップ方法：実践ガイド

要点

• VS Code または JetBrains でContinueをマーケットプレイス経由で2分でインストール
• config.json で OpenAI、Anthropic、またはOllama（ローカル）に接続
• タブ補完 と チャット を使用してコード生成/編集を実施
• スラッシュコマンド（例：/explain、/test）や コンテキストプロバイダー（@file、@docs）でカスタマイズ
• エンタープライズ向けには SSO、監査ログ、セルフホスティング を有効化してコンプライアンスを確保

1. インストール

VS Code

1. VS Codeを開きます。
2. Ctrl+Shift+X（Windows/Linux）または Cmd+Shift+X（Mac）を押して拡張機能を開きます。
3. Continue を検索し、インストール をクリックします。
   • 期待される結果：サイドバーにアイコン（ロケットの絵文字）が表示されます。
4. 確認方法：

   code --list-extensions | grep continue
   # 出力: continue.continue
   

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JetBrains（IntelliJ、PyCharmなど）

1. 設定 を開きます（Ctrl+Alt+S / Cmd+,）。
2. プラグイン > マーケットプレイス に移動します。
3. Continue を検索し、インストール をクリックします。
4. IDEを再起動します。
   • 期待される結果：Continueパネルが右サイドバーに表示されます。

注意点：Windowsの場合、ローカルモデルを使用するにはWSL2がインストールされていることを確認してください。

wsl --install

2. モデルの設定

~/.continue/config.json を編集します（初回起動時に自動作成されます）。以下は 本番環境向けテンプレート です。

{
  "models": [
    {
      "title": "OpenAI GPT-4 Turbo",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4-turbo",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
    },
    {
      "title": "Anthropic Claude 3 Opus",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-3-opus-20240229",
      "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    },
    {
      "title": "Local Ollama (Llama3)",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Local Ollama (CodeLlama)",
      "provider": "ollama",
      "model": "codellama"
  }
}

主要フィールド：

• apiKey：セキュリティのため ${ENV_VAR} を使用（.bashrc/~/.zshrc で設定）。
• tabAutocompleteModel：高速な補完用に別のモデルを指定。

モデルの確認方法：

1. Continueのサイドバーを開きます。
2. モデルのドロップダウン（右上）をクリックします。
   • 期待される結果：設定したすべてのモデルが表示されます。

よくあるエラー：

• 401 Unauthorized：APIキーを確認してください（echo $OPENAI_API_KEY）。
• Ollamaが見つからない：まずOllamaをインストールします。

  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
  ollama pull llama3
  

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3. タブ補完の設定

config.json で有効化します。

{
  "tabAutocompleteEnabled": true,
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Ollama CodeLlama",
    "provider": "ollama",
    "model": "codellama"
  }
}

テスト方法：

1. Pythonファイルを開きます。
2. def hello_world( と入力し、Tab を押します。
   • 期待される結果：Continueが関数本体を提案します。

プロのヒント：高速な補完には小規模なモデル（例：starcoder:1b）を使用してください。

4. チャットとインライン編集

チャットインターフェース

1. Continueのサイドバーを開きます（Ctrl+Shift+L / Cmd+Shift+L）。
2. プロンプトを入力します（例：「このReactコンポーネントを説明してください」）。
   • 期待される結果：コードスニペットを含むストリーミング応答が表示されます。

インライン編集：

1. コードを選択します。
2. Cmd+I（Mac）または Ctrl+I（Windows/Linux）を押します。
3. 指示を入力します（例：「エラーハンドリングを追加してください」）。
   • 期待される結果：コードがその場で更新されます。

AIセキュリティ ポスチャーフレームワーク™（DETECTフェーズ）：

• config.json で 監査ログ を有効化し、LLMのやり取りを追跡します。

  {
    "auditLogEnabled": true,
    "auditLogPath": "/var/log/continue/audit.log"
  }
  

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  • ログにはタイムスタンプ、ユーザーID、モデルの入出力が含まれます。

5. コンテキストプロバイダー

チャットで @ シンボルを使用してコンテキストを参照します。

例：

@file src/api.ts
このコードをコールバックの代わりにasync/awaitを使用してリファクタリングしてください。

注意点：@codebase は大規模プロジェクトではPro/Enterpriseが必要です。

6. カスタムスラッシュコマンド

config.json で再利用可能なコマンドを定義します。

{
  "customCommands": [
    {
      "name": "explain",
      "prompt": "次のコードを簡単に説明してください：\n{{code}}",
      "description": "選択したコードを説明"
    },
    {
      "name": "test",
      "prompt": "次のコードのユニットテストを作成してください：\n{{code}}\n\nJavaScriptにはJest、Pythonにはpytestを使用してください。",
      "description": 「テストを生成"
    }
  ]
}

使用方法：

1. コードを選択します。
2. チャットで /explain と入力します。
   • 期待される結果：平易な言葉での説明が表示されます。

AIセキュリティポスチャーフレームワーク™（PROTECTフェーズ）：

• ロールベースアクセス制御 でコマンドを制限します（Enterprise）。

  {
    "enterprise": {
      "allowedCommands": ["explain", "test"],
      "blockedCommands": ["delete", "exec"]
    }
  }
  

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7. config.json の詳細

エンタープライズ向け完全例

{
  "models": [
    {
      "title": "Azure OpenAI GPT-4",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4",
      "apiBase": "https://your-azure-endpoint.openai.azure.com",
      "apiKey": "${AZURE_OPENAI_KEY}",
      "apiVersion": "2024-02-15-preview"
    }
  ],
  "tabAutocompleteEnabled": true,
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Ollama DeepSeek Coder",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-coder:6.7b"
  },
  "customCommands": [
    {
      "name": "audit",
      "prompt": "次のコードのセキュリティ脆弱性を監査してください：\n{{code}}\n\nOWASP Top 10ガイドラインに従ってください。",
      "description": 「セキュリティ監査"
    }
  ],
  "enterprise": {
    "ssoProvider": "okta",
    "auditLogEnabled": true,
    "allowedModels": ["gpt-4", "claude-3-opus"]
  },
  "contextProviders": [
    {
      "name": "docs",
      "params": {
        "maxTokens": 4096
      }
    }
  ]
}

主要なエンタープライズ機能：

• SSO統合：Okta/SAMLによる認証。
• モデルのホワイトリスト：承認済みモデルのみに制限。
• 監査ログ：コンプライアンス対応のログ記録（AIセキュリティポスチャーフレームワーク™ COMPLYフェーズ）。

代替ツールの比較

次のステップ

1. モデルのベンチマーク：gpt-4 と claude-3-opus を用途に応じて比較します。

   time continue --model gpt-4 --prompt "Python Flask APIを作成してください"
   time continue --model claude-3-opus --prompt "Python Flask APIを作成してください"
   

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2. CI/CDの設定：config.json をリポジトリに追加し、CIで検証します。

   npm install -g @continue/cli
   continue validate-config
   

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3. セルフホスティングの検討：エアギャップ環境にContinueをオンプレミスでデプロイします。

   docker run -p 3000:3000 -v ~/.continue:/root/.continue continuedev/continue
   

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