OSSCA : setting the Continue at vscode & Overview

생각보다 어렵지 않았던 IDE에 Continue 플러그인 설치 과정을 간단하게 작성한다.

Continue에서는 Anthropic, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Gemini 등 많은 Provider를 제공하고 있다.

 

난 여기서 OpenAI랑 Anthropic을 가지고 적용해 볼 것이고 지금 쓰고 있는 IDE는 vscode이다.

 

VSCode Extension에서 Continue를 먼저 인스톨해준다. 인스톨하면 Continue를 오른쪽 탭으로 옮기라고 하는데

 

고분고분하게 시키는 대로 해줬다. 

 

Open AI API Key 

 

먼저 Open AI 플랫폼에 들어가서 로그인하고 설정에 들어간다.

 

 

이제 Billing 들어가서 크레딧을 설정해줄건데, 무료 플랜으로 기본 5달러? 지원한다고 했던 기억이 있는데 난 그냥 크레딧을 5달러 먼저 설정해줬다.

9/22 기준 7500원 정도 결제되었다.

 

 

Auto recharge 설정은 꼭 비활성화 해두시길....

 

 

하고 다시 Profile로 돌아가서, api key를 발급받으면 된다. project API key로 발급 받으면 리소스 관리하기 좋다고 하지만 난 공부하는데 사용할거니까 그대로 킵고잉~! 

 

저거 발급받고 나면 이후에 확인 안되니까 꼭 백업하시길..🙏 카피 딴 api key는 다시 vscode로 돌아와서 

 

 

 

저 버튼 (+ Add Chat model) 으로 들어가거나, config.json에 직접 삽입해주면 된다.

Add 눌러주면 다음과 같은 모달이 뜨는데 여기에 Provider랑 선택할 모델을 골라주고 api key 넣어주면 끝이다.

 

 

4o-Mini를 고른 이유는 5달러로 오래오래 쓰려고...  아무튼 키까지 등록하면 끝이다.

다음 !!

 

 

Anthropic API Key

Anthropic 플랫폼에 들어가서 가입하고 api key를 발급받으면 된다.

페이지 화면에서 직관적으로 알려준다. 우리에게 필요한 <Get API Keys> 항목을...

 

그런데 잠깐 보니까 Open AI에서는 결제해놓은 크레딧을 쓴 만큼 차감하는 방식으로 보였는데, Anthropic에서는 2가지 방법이 있다.

 

Get API Keys > Plans & billing 으로 들어가면 다음과 같이 플랜을 변경할 수 있는 페이지가 나온다.

 

 

위처럼 Build/Scale 방식이 있다고 뜨는데 Build로 진행하면 OpenAI 처럼 크레딧 차감 형식이 되고, Scale로 진행하려면 "Contact sales to upgrade to Scale" 이라고 영업부랑 컨택하라는 메세지가 나온다. 

 

 

이번에는 결제 안하고 무료 제공되는 거 먼저 쓰려고 바로 키를 만들었다. Open AI처럼 키를 카피하고 vscode로 돌아와서

 

 

아까랑 똑같이 Provider랑 모델을 설정하고 카피해온 키를 붙여넣어준다. 그럼 옆에 뜬 config.json 파일에 업데이트된다.

이제 설정 끝 !!

위처럼 원하는 Provider와 모델을 설정하고 API key만 받아오면 되는 것이다. Easy,,,

 

 

 

Overview

Continue README에서는 Chat, Autocomplete, Edit, Actions를 주요 기능으로 소개하고 있다.

 

Chat

Continue 창은 vscode 기준 cmd+L로 열 수 있다.

그리고 검색할 모델을 설정해준 다음, 채팅으로 궁금한 점을 질문 할 수도 있고 @를 눌러서 파일을 지정해서 질문할 수 있다.

 

모델 설정 안 하고 검색하면 404 에러가 뜨니 설정을 잊지 마시길..

 

 

Continue에서는 @codebase라는 기능을 기본적으로 제공하여 프로젝트 내에서 코드베이스와 관련된 정보를 빠르게 검색하고 리뷰할 수 있는데, 사용자 정의 벡터 데이터베이스를 설정해 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 구축할 수 있다. 

 

Chatgpt나 Claude에 가서 질문하면 vscode 상에서 벗어나 왔다갔다해야하는 것도 번거롭고, 코드 상의 문제를 명확히 짚어내지 못한다는 느낌을 종종 받았는데 이런 식으로 컴포넌트 하나의 코드를 통째로 분석하고 제안해주는 게 좋은 느낌을 받았다.

더 오래 써봐야 알겠지만 좋은 느낌.. 

github copliot을 안 써보고 오니까 vscode 상에서 돌아가는 llm의 장점이 생소하게 좋은 느낌.. 편하다 !

 

Autocomplete

다른 ai coding assistant와 같이 자동완성 기능으로 실시간으로 코드 제안을 받고 키보드 조작으로 간단하게 적용할지 말지 결정할 수 있다.

 

Edit

코드의 특정 부분을 선택하고 cmd+L을 누르면 오른쪽에 옮겨둔 창으로 선택한 부분이 검색되고, AI에게 개선 방안을 요청할 수 있다.

 

Actions

앞에서 간단한 키보드 조작으로 제안을 수락/거절할 수 있다고 했는데, 이것 말고도 일반적인 사용 사례에 대한 단축키가 지정되어 있다.

/ 와 @가 대표적으로 이렇게 chat box에도 작성되어 있다.

 

/ : 슬래시는 작업을 호출하는 단축키로, 눌러보면 이렇게 뜬다.

 

 

사용자가 직접 프롬프트를 작성할 수도 있는데, 맨 밑의 Build a custom prompt를 누르면 작업하던 곳에서 .prompt라는 폴더가 생성된다. 그리고 그 프롬프트 폴더에서 생성한 파일의 이름은 프롬프트를 생성하는 데 사용할 슬래시 명령어의 이름이 된다.

파일에 프롬프트 내용을 작성하고, 저 chat 화면에서 /(프롬프트파일명) + ENTER 치면 프롬프트에서 지시한 내용을 따르게 된다.

 

 

 

그리고 현재는 vscode에서만 가능한

액션에 대한 다른 트리거

라는 기능이 있던데, 문서를 둘러보니 작업을 호출하는 또다른 방법들을 몇가지 소개하고 있다.

마우스 우클릭이나 디버그 액션, 전구 아이콘 클릭 등과 같은 일반적인 작업 사용 사례들에 더 간단히 접근할 수 있는 단축키를 제공하고 있다. 

 

 

간단히 둘러보기만 했는데 Continue Docs에 잘 정리되어있어서 설치, 설정에 큰 무리없이 따라갈 수 있었다. 그리고 기능에 대한 접근도 어렵지 않은 느낌을 받았다.