VS CodeとCursorでローカルLLMを使用する：セットアップとベストプラクティス

# 1. VS Code Marketplaceからcontinueをインストール
# 「Continue」を検索してインストールをクリック

# 2. Ollamaが実行されていることを確認
ollama serve

# 3. Continue設定を開く（Ctrl+Shift+P → Continue：設定を開く）
# config.jsonが開きます

# 4. ローカルモデルのために設定：
# デフォルト設定を以下で置き換え：
{
  "models": [{
    "title": "Ollama",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  }],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Ollama",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:7b"
  }
}

# 5. コード入力を開始し、Tabキーで補完
# または Ctrl+Shift+\ 補完を手動トリガー

# 1. cursor.shからCursorダウンロード
# 2. Ollamaが実行されていることを確認
ollama serve

# 3. Cursor設定を開く（Cmd/Ctrl + ,）
# 4. 「Model」を検索して設定：
#    - Model Provider: "Ollama"
#    - Model: "qwen2.5-coder:7b" （または選択）
#    - API Base: "http://localhost:11434"

# 5. コード入力し、インライン補完にTab
# 6. 複数行補完にCtrl+K

# config.json高度な設定
{
  "tabAutocompleteModel": {
    "contextLength": 2048,     # 送信するコードコンテキスト
    "maxTokens": 50            # 補完あたりの最大トークン
  },
  "completionOptions": {
    "maxContextTokens": 1024,
    "maxSuggestionsCount": 5,
    "debounceWaitMs": 200      # 表示前待機（ms）
  },
  # より高速な推論のために小さいコンテキスト：
  "models": [{
    "contextLength": 1024      # 小さいコンテキスト = 高速
  }]
}

# 8GBマシンの最高速度：
# - 7Bモデル使用（13Bでなく）
# - maxTokensを30に設定
# - debounceWaitMsを500に設定（ちらつき少なく）