Continue.dev実践入門：月額ゼロ円でCopilot級のAIコーディング環境を作る

Posted at 2026-04-03

月額$10〜$20を払わずにAIコーディングを実現する

GitHub Copilot（月額$10）やCursor（月額$20）が当たり前になってきたが、「プロプライエタリなツールにコードを送りたくない」「コスト削減したい」「モデルを自分で選びたい」という需要は根強い。

Continue.devはその答えのひとつだ。VS Code・JetBrains対応のオープンソース拡張で、Claude・GPT-4・Geminiといったクラウド系モデルはもちろん、OllamaやLM Studioで動くローカルLLMにも接続できる。設定はYAMLで完全にコントロール可能で、コードが自社環境の外に出ない構成も作れる。

2026年3月時点でGitHub Stars 22,000超。VS Code Marketplaceでのインストール数は300万を超え、「Copilotの代替」を超えて独自の地位を確立しつつある。

本記事ではContinue.devの導入から設定・4つのモードの実践的な使い方を解説する。

Continue.devが提供する4つのモード

Continue.devには用途に応じた4つのモードがある。

モード	用途	ショートカット
Chat	コードについての対話・説明・質問	`Ctrl+L`
Edit	選択範囲のインラインリファクタリング	`Ctrl+I`
Autocomplete	インライン補完（Copilotと同様）	自動発火
Agent	複数ファイルにまたがるタスク実行	Chat画面から切替

CopilotのAutocomplete + Chatが合わさり、さらにAgent（自律型エージェント）まで含まれる。

インストール（VS Code）

VS Code Extensionsパネルまたはコマンドラインからインストールできる。

# コマンドラインの場合
code --install-extension Continue.continue

インストール後、サイドバーに Continue のアイコンが表示される。初回起動時にモデルのセットアップガイドが表示される。JetBrainsの場合は Plugins → Marketplace から「Continue」を検索してインストールする。

config.yaml の基本構造

Continue.devの設定はすべて ~/.continue/config.yaml（または .continue/config.yaml をプロジェクトルートに置くとプロジェクト固有設定）で行う。

# ~/.continue/config.yaml
models:
  - name: Claude 3.7 Sonnet
    provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4-5
    apiKey: ${ANTHROPIC_API_KEY}
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply
      - summarize

  - name: Qwen 2.5 Coder 1.5B
    provider: ollama
    model: qwen2.5-coder:1.5b
    roles:
      - autocomplete

  - name: nomic-embed-text
    provider: ollama
    model: nomic-embed-text
    roles:
      - embed

ポイント：モデルごとに roles を割り当てることで、「チャットはClaude・補完はローカルモデル」という組み合わせが可能だ。Autocompleteにローカルモデルを使えばコードが外部に送信されない。

Chat モードの使い方

Ctrl+L でチャットパネルを開く。コードを選択した状態でショートカットを押すと、選択コードがコンテキストとして自動添付される。

# このコードを選択してCtrl+Lで質問する例
def calculate_discount(price, discount_rate):
    return price - (price * discount_rate)

チャット例：

> このコードの問題点を指摘して、型ヒントを追加したバージョンを書いて

コンテキストに追加できる情報はコードだけではない。@ コマンドで様々なソースを参照できる。

@file src/utils.py の実装を参考にしながら、
@url https://docs.example.com/api を確認して
新しいAPIクライアントクラスを設計して

主な @ コマンド：

コマンド	内容
`@file`	特定ファイルをコンテキストに追加
`@folder`	フォルダ全体を追加
`@codebase`	コードベース検索（embedモデルが必要）
`@url`	URLの内容を取得して追加
`@docs`	インデックス化されたドキュメントを参照
`@terminal`	直近のターミナル出力を追加

Edit モードの使い方

コードを選択して Ctrl+I を押すとインラインエディットモードが起動する。Diffビューで変更前後を確認してから適用できる。

// これを選択してCtrl+I → 「async/awaitに書き換えて、エラーハンドリングを追加して」
function getUserData(id) {
  return fetch(`/api/users/${id}`).then(r => r.json())
}

Continue.devはDiffを提示し、Ctrl+Shift+Enter で承認、Ctrl+Shift+Backspace で却下できる。意図しない変更をワンキーで拒否できるのが、完全自律型エージェントとの大きな違いだ。

Autocomplete モードの設定

インライン補完はデフォルトで有効だが、パフォーマンスを上げるにはローカルモデルを使うのが効果的だ。

models:
  - name: Qwen 2.5 Coder 7B
    provider: ollama
    model: qwen2.5-coder:7b
    roles:
      - autocomplete
    autocompleteOptions:
      maxPromptTokens: 1024
      debounceDelay: 150       # 入力停止から補完発火までのms
      maxSuffixPercentage: 0.8
      transform: false         # マルチライン補完の精度向上に

Ollama のセットアップ：

# Ollamaをインストール（macOS）
brew install ollama

# モデルをダウンロード
ollama pull qwen2.5-coder:7b
ollama pull nomic-embed-text

# サーバー起動
ollama serve

Ollamaが localhost:11434 で起動している状態であれば、Continue.devは自動で接続する。

Agent モードで複数ファイル変更を自動化する

2026年に最も注目される機能が Agent Mode だ。チャットパネル上部のセレクタから「Agent」に切り替えると、ファイルの作成・編集・シェルコマンド実行を自動で行うエージェントが起動する。

Agent Modeを使うにはモデルが tool_use をサポートしている必要がある。Claude 3.7 SonnetやGPT-4oなど、ツール呼び出し対応のモデルを指定する。

models:
  - name: Claude 3.7 Sonnet (Agent)
    provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4-5
    apiKey: ${ANTHROPIC_API_KEY}
    roles:
      - chat
    chatOptions:
      baseAgentSystemMessage: |
        あなたは経験豊富なソフトウェアエンジニアです。
        変更を加える前に影響範囲を確認し、テストを意識したコードを書いてください。

Agent Modeの使用例：

Expressの/api/usersエンドポイントにページネーション機能を追加して。
- クエリパラメータ: page, limit (デフォルト: page=1, limit=20)
- レスポンスに total, hasNext を含める
- 既存のテストファイルにもテストケースを追加して

このプロンプト1つで、Continue.devは以下を自動実行する：

既存の routes/users.js を読み込む
ページネーションロジックを実装して編集を提案する
tests/users.test.js にテストケースを追加する
変更内容をDiffで提示して確認を求める

各ステップで変更を承認・却下できるため、完全自律型エージェントと異なりコントロールを維持できる。

プロジェクト固有の設定：.continue/config.yaml

チームで使う場合はプロジェクトルートに .continue/config.yaml を置くとよい。APIキーは環境変数で参照し、設定ファイル自体はリポジトリに含められる。

# .continue/config.yaml（リポジトリに含める）
models:
  - name: Claude 3.7 Sonnet
    provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4-5
    apiKey: ${ANTHROPIC_API_KEY}
    roles: [chat, edit, apply]

context:
  - provider: file
  - provider: codebase
  - provider: terminal

rules:
  - このプロジェクトはTypeScript + Prisma + Expressで構成されている
  - テストはVitestを使用する

rules フィールドに書いたテキストはすべてのチャット・エディットのシステムプロンプトに自動挿入される。Cursor Rulesと同等の機能だ。

Copilot・Cursorとどう使い分けるか

観点	Continue.dev	GitHub Copilot	Cursor
価格	無料（モデルAPIは別途）	$10/月〜	$20/月
オープンソース	✅	❌	❌
IDE	VS Code / JetBrains	全IDE	VS Code fork
モデル選択	完全自由	限定的	Claude/GPT/Gemini
ローカルLLM	✅ Ollama対応	❌	❌
Agent Mode	✅	✅	✅
プライバシー	ローカルなら完全	クラウド送信	クラウド送信

Continue.devが最適なケース：

コードを外部サービスに送りたくない（金融・医療など）
APIキーを既に持っていてツール代を抑えたい
JetBrains IDEを使っている（CursorはVS Code専用）
モデルを頻繁に切り替えて試したい

Copilot/Cursorが勝るケース：

セットアップ不要ですぐ使いたい
GitHub / PRレビュー連携が必要（Copilot）
Cursorの Composerによる大規模リファクタを多用する

2026年3月のアップデート：Planning Agent

2026年3月のアップデートでPlanning Agentが追加された。複雑なタスクを渡すと、実装に入る前に PLAN.md を生成して確認を求める。承認後にコーディングに移行する2ステップ設計だ。

新しいダッシュボードページを作って。
- ユーザーのアクティビティグラフ（過去30日）
- 最新の注文一覧（上位5件）
- KPIカード（売上・注文数・ユーザー数）

上記を入力すると、まず実装計画（コンポーネント構成・APIエンドポイント・実装順序）が PLAN.md として生成され、承認後に実装が始まる。エージェントが意図と異なる実装を進めるリスクを大幅に減らせる。

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