关键要点
- Continue（开源）是默认选择：原生Ollama支持，VS Code + JetBrains
- Cline智能体可读写文件并运行Shell命令——智能体任务功能最强
- Tabby运行自有推理服务器（1–3B模型）——代码补全延迟最低
- Aider是终端优先选项——git提交感知，多文件重写
- Cursor支持本地模型，但最佳功能需要云端
本地LLM IDE插件排名
📍 简单一句话
Continue是2026年本地LLM最佳IDE插件，因为它原生支持Ollama，在VS Code和JetBrains中都能运行，无需云依赖即可提供对话、代码补全和代码编辑功能。
💬 简单来说
本地LLM的IDE插件将你的代码编辑器（VS Code、IntelliJ）连接到在本机运行的模型（通过Ollama或LM Studio）。模型看到你的代码并响应——代码不离开你的电脑，无API费用，无使用限制。
Continue能完全替代GitHub Copilot用于本地使用吗？
大多数场景下，可以。使用Qwen2.5-Coder 14B Q8的Continue在Python、TypeScript和Go方面提供与GitHub Copilot相当的代码补全质量。对于注重隐私的代码库，Continue + 本地Ollama是更好的选择。
哪个插件最适合多文件重构？
Cline（VS Code）或Aider（终端）。两者都能读取多个文件、理解依赖关系并在代码库间进行协调更改。Cline更适合可视化反馈，Aider更适合git感知提交。复杂重构建议使用30B以上模型（24GB显存）。
能否用LM Studio代替Ollama使用这些插件？
可以。LM Studio默认在1234端口暴露OpenAI兼容API。将插件提供商设为"openai"，基础URL设为http://localhost:1234/v1，使用LM Studio库中的任意模型名称。Continue、Cline和Aider都支持这种配置。
Tabby和Continue在代码补全上有什么区别？
Tabby使用专门为代码补全训练的小型FIM模型（StarCoder2等），延迟约100–200ms，体验更流畅。Continue使用你选择的Ollama模型（如Qwen2.5-Coder 7B），灵活性更高但延迟稍大（300–800ms）。如果补全速度是首要考虑，选Tabby；如果需要聊天+补全的综合体验，选Continue。