VSCode + RooCode 实现本地AI编码开发及SKILL

简介

在 AI 赋能软件开发的当下,云端大模型虽便捷,但存在数据隐私泄露、网络延迟、 API 费用高、代码敏感信息不可控等痛点。本地部署 AI 编码工具,成为开发者兼顾效率、安全与自主可控的核心选择。本文将详解 VS Code 搭配 Roo Code 插件实现本地 AI 编码,结合 SKILL 开发场景,解析本地 AI 开发的价值,并推荐 OpenStation 大模型部署管理平台,助力开发者快速搭建专属 AI 开发环境。

AI编码环境搭建

  1. 安装准备:在 VS Code 扩展市场搜索「Roo Code」一键安装最新版(V3.52.0)
  1. 配置对接:打开 VS Code 设置,点击Roo图标,然后选择"use without an account"------>选择"第三方供应商"------>找到 Roo Code 配置项
  1. 配置本地大模型相关信息(如果有对本地大模型部署不是很熟悉的小伙伴,可以参考下一章节内容,提前部署好本地大模型服务)
  1. 添加SKILL(有需要的小伙伴可配置,这里只是一个简单的测试)
  1. 测试模型及SKILL

本地大模型部署

这里推荐一个一站式本地大模型部署管理平台OpenStation,能够快速实现大模型在本地部署并自动生成模型相关的API地址、APIKey、模型ID等标准的OPEN AI接口信息:

项目地址https://github.com/fastaistack/OpenStation

也可直接下载在线安装包(openstation-pkg-online-latest.tar.gz),上传至Linux服务器后执行:

复制代码
tar -xvzf openstation-pkg-online-latest.tar.gz 
cd openstation-pkg-online-latest/deploy 
bash install.sh true
  • 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

VS Code+Roo Code 构建了本地 AI 编码的核心交互层,OpenStation 解决了大模型部署管理的痛点,三者结合形成安全、高效、自主的本地 AI 开发闭环。无论是通用代码开发,还是 SKILL 这类专用脚本编写,本地 AI 都将成为未来开发的主流趋势,而 OpenStation 则是落地这一趋势的高效工具,助力每一位开发者轻松拥抱本地 AI 时代。

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