GitHub Copilot Privado e Gratuito: Como Usar o Continue.dev no VS Code com Modelos Locais

Assinaturas recorrentes de assistentes de IA (como GitHub Copilot, Cursor e Supermaven) pesam no bolso do desenvolvedor e representam um pesadelo de compliance para empresas que lidam com código confidencial, segredos industriais e exigências de LGPD/GDPR.

Com os saltos recentes nos modelos de código de pesos abertos — em especial a família Qwen 2.5 Coder da Alibaba Cloud —, agora é possível ter uma experiência idêntica de autocompletar e chat dentro do VS Code rodando 100% offline e de graça.

Neste artigo, você aprenderá a configurar a extensão Continue.dev integrada ao Ollama para autocompletar código nativo via tecla Tab.

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1. A Stack: Continue.dev + Ollama + Qwen 2.5 Coder

• Continue.dev: A extensão open-source líder para VS Code e JetBrains que atua como cliente universal para LLMs locais ou em nuvem.
• Ollama: O motor de inferência local que gerencia a alocação de GPU/RAM e serve os modelos via API REST local (http://localhost:11434).
• Qwen 2.5 Coder: Considerado atualmente o estado da arte em modelos abertos para programação, superando até modelos maiores em benchmarks como HumanEval e SWE-bench.

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2. Passo 1: Baixando os Modelos no Ollama

No terminal da sua máquina (com Ollama instalado):

# Para autocompletar inline ultra-rápido (latência < 100ms)
ollama pull qwen2.5-coder:1.5b-base

# Para o chat lateral, refatoração e geração de testes complexos
ollama pull qwen2.5-coder:7b

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3. Passo 2: Configurando o config.json do Continue

1. No VS Code, instale a extensão Continue pelo marketplace (Continue.continue).
2. Clique no ícone de engrenagem ⚙️ no painel do Continue e selecione Open config.json (localizado em ~/.continue/config.json).
3. Insira a configuração abaixo:

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen 2.5 Coder 7B (Local)",
      "provider": "ollama",
      "model": "qwen2.5-coder:7b",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Qwen 2.5 Coder 1.5B Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "qwen2.5-coder:1.5b-base",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  },
  "customCommands": [
    {
      "name": "testes",
      "prompt": "Escreva testes unitários completos com alta cobertura para o código selecionado.",
      "description": "Gerar testes unitários"
    },
    {
      "name": "refatorar",
      "prompt": "Refatore o código selecionado aplicando princípios de Clean Code e tipagem estrita.",
      "description": "Refatorar código"
    }
  ]
}

Salve o arquivo (Ctrl + S). O Continue recarregará instantaneamente.

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4. Usando no Dia a Dia

• Autocompletar Inline: Ao digitar código, o modelo sugere continuações em cinza. Pressione Tab para aceitar.
• Chat Lateral Contextual: Pressione Ctrl + L para abrir o chat. Use @Files ou @Code para referenciar arquivos específicos do seu repositório.
• Refatoração no Local: Selecione um bloco de código e pressione Ctrl + I para instruir o modelo a alterar as linhas diretamente no editor.

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Conclusão e Recursos

Ter um assistente de IA soberano dentro do seu próprio hardware elimina custos recorrentes e garante que nenhuma linha do seu código saia da sua rede privada.

Confira a análise detalhada de consumo de VRAM e placas de vídeo recomendadas no meu blog:

👉 Guia Completo no Vexis Sentinel

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Você já experimentou programar com modelos locais? Sentiu diferença na velocidade ou precisão em comparação com os modelos pagos?