作为每天与代码为伴的软件开发工程师，VSCode 或许并非功能最全面的工具，却精准戳中了开发者的核心诉求：轻量而不简陋，灵活又不臃肿。于我而言，它早已不止是单纯的 “代码编辑器”，更成了整个开发流程的中枢神经。
即便如此，开发时的痛点依旧不少：碰到陌生 API，查官方文档得频繁切换窗口；编写复杂逻辑时，常常卡在 “如何优雅实现” 的细节里；调试诡异 bug 时，盯着日志半天也找不到突破口。这些问题的本质，在于编辑器对 “上下文理解” 和 “知识储备” 的局限 —— 直到尝试在 VSCode 中集成本地大模型，才惊觉开发效率竟能再上一个大台阶。
当 VSCode 遇上本地大模型：开发体验的质变
最初试过用在线大模型辅助开发，但始终觉得膈应：代码片段传出去怕泄密（尤其是公司核心业务逻辑），网络延迟总把思路拦腰截断，而且通用模型对嵌入式开发、底层协议这类特定领域，理解总差着点意思。
直到把大模型部署在本地、集成进 VSCode，才真正 get 到「智能辅助」的爽感。这种模式的优势太突出了：
隐私安全感拉满：所有代码和上下文都在本地处理，核心逻辑绝无泄露风险（对金融、军工等敏感领域来说，这是刚需）；
响应快到「不卡壳」：本地 GPU 推理延迟极低，代码补全、问题查询几乎秒回，思路能一路顺畅跑下去；
定制化更贴场景：可以用公司内部代码库微调模型，让它吃透团队的编码规范和业务逻辑，专属感直接拉满。
用 OpenStation 部署本地大模型：从 0 到 1 搭建大模型服务
想让 VSCode 拥有这些智能辅助能力？第一步得搞定稳定的本地大模型服务。之前试过手动部署的方式，但配置繁琐（要自己处理显存优化、并发控制），多实例扩展也麻烦。直到用了 OpenStation，才发现本地大模型部署能这么简单。
以部署 Qwen3-1.7B 为例（这个模型 1.7B 参数量，显存需求约 4GB，普通 GPU 就能跑，适合开发场景），步骤清晰到几乎不用查文档：
进入部署流程：登录 OpenStation 后，从左侧菜单点 "模型服务"→"新增部署"，系统会引导完成整个流程。这里有个细节很贴心：部署前会提示 "确认目标节点已添加" 和 "模型已下载"，避免新手漏掉前置步骤。
选择模型来源：支持从平台模型库下载或本地路径上传模型文件（需确保文件结构完整），本次直接从 "模型库" 选择 Qwen3-1.7B（提前在模型库下载好，支持断点续传）。模型详情里能看到参数量、数据类型（BF16）、显存需求，方便确认自己的 GPU 能不能跑。
配置部署节点：本次选了单节点部署（本地工作站的 NVIDIA A100-PCIE-40GB 显卡），平台会自动检测节点资源，并提示 "模型可在当前节点部署"—— 不用自己算资源匹配，很省心。
推理引擎配置：默认用 SGLang (GPU) 引擎（平台会根据节点类型自动推荐），如果想折腾也能自定义（比如换成 vLLM）。本次直接用默认配置，毕竟核心需求是稳定跑起来。
确认并提交：在 "部署确认" 页检查所有配置（服务名称、模型、节点、引擎），点击 "提交" 后，就能在 "模型服务" 页面看到部署进度。日志实时显示节点检查、GPU 驱动验证、服务启动过程，出问题能快速定位。
服务部署配置信息如下：
大概 5 分钟后，服务状态变成 "正常"，页面会显示 API 访问地址和 Model ID。至此，本地大模型服务就搭好了 —— 整个过程不用写一行部署脚本，对开发者太友好了。
模型服务部署完成后如下图：
对接 VSCode：用 Continue 插件让大模型 "住进" 编辑器
有了模型服务，接下来要让 VSCode 能调用它。试了几个插件，最终选了 Continue（开源、轻量、支持自定义模型 API），配置步骤比想象中简单：
1. 安装插件：在 VSCode 的扩展商店搜索 "Continue"，点击安装（不到 2MB，秒装完成）。
2. 配置模型连接：按照图中顺序依次点击图标，会打开config.json配置文件。重点改以下红色框中的几个字段（参考OpenStation平台中模型服务信息进行修改）：
实战案例：用本地大模型辅助开发 "用户行为分析工具"
光说不练假把式，以开发一个 "用户行为分析工具" 的核心模块为例，看看集成后的 VSCode 能发挥多大作用。这个模块需要实现：从日志文件解析用户行为（点击、停留、退出），计算各页面的平均停留时间，最后生成 JSON 统计结果。
步骤 1：生成初始代码框架
在 VSCode 里新建user_analyzer.py，输入注释，然后在 Continue 面板输入 "根据注释生成代码框架"，几秒后模型返回了结构：
步骤 2：完善核心逻辑
在函数内输入 "# 实现：当action_type是click时记录进入时间，exit时计算停留时间"，并在面板提示" 完善这个方法 "。
步骤 3：修复潜在问题
在面板输入 "检查代码可能的 bug"，模型立刻指出：
步骤 4：生成测试用例
最后让模型生成测试日志和验证代码，它很快给出：
部署指南：如何快速上手
OpenStation 部署步骤
项目地址：https://github.com/fastaistack/OpenStation
1. 在线安装（支持Ubuntu22.04 / 20.04 / 18.04系列及Centos7系列）
curl -O https://fastaistack.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/openstation/openstation-install-online.sh
bash openstation-install-online.sh --version 0.6.6也可直接下载在线安装包（openstation-pkg-online-v0.6.6.tar.gz），上传至Linux服务器后执行：
tar -xvzf openstation-pkg-online-v0.6.6.tar.gz
cd openstation-pkg-online-v0.6.6/deploy
bash install.sh true2. 离线安装（仅支持Ubuntu 22.04.2/20.04.6/18.04.6）
点击「离线 OpenStation 安装包下载」，参考上述OpenStation项目地址中离线安装文档。
部署完成后，登录页面如下：
结语：工具进化的本质是 "解放思考"
从用 VSCode 纯手敲代码，到集成本地大模型辅助开发，整个过程最直观的感受是：重复劳动被大幅压缩，大脑能聚焦在 "为什么要这么做" 而非 "怎么做"。
OpenStation 的价值，在于它把 "部署本地大模型" 这个技术门槛很高的事情，变成了开发者能轻松完成的标准化流程 —— 不用关心容器配置、显存优化、负载均衡，只需几次点击就能搭建稳定的服务。而 VSCode+Continue 的组合，则让大模型的能力无缝融入开发场景，形成 "编辑 - 辅助 - 运行" 的闭环。
对开发者而言，工具的终极目标从来不是 "替代人"，而是让我们能把精力放在更核心的逻辑设计、架构优化上。当本地大模型成为像语法高亮一样自然的存在时，或许就是开发效率的下一个拐点。