Windowsでローカルコード補完を使う｜Continue・Ollamaの設定と候補が出ない時の確認

まずChatとautocompleteを分ける

ContinueのChat modelとinline code completionは役割が異なります。Chatが応答しても、補完用のmodel roleが設定・選択され、VS Codeがinline suggestionを表示できるとは限りません。Continueではautocompleteを専用のroleとして登録します。

Autocomplete modelはFIM（fill-in-the-middle）形式で、カーソルより前のコード（prefix）と後のコード（suffix）を使って間を提案します。一般的なChat用modelに長く依頼すれば同じ補完ができる、という意味ではありません。

設定前にContinue・Ollama・VS Codeの状態を記録する

1. Continue拡張とローカルOllama/modelが使える状態から始めます。未導入ならContinueの公式installationとOllama Windows導入手順を先に確認し、VS CodeとContinue拡張のversion、workspace、補完を試すfile種類を控えます。
2. ollama listでインストール済みmodelの正確なIDを確認し、ollama psでは起動中modelと実行時のCONTEXTなどを確認する。表示と設定を別に記録する。
3. Ollamaのserverがローカルで利用でき、Continueが参照するmodelと同じOllama instanceにつながることを確認する。新しい設定例はlocalhostの11434を指定します。
4. Continueの設定ファイルが %USERPROFILE%\.continue\config.yaml にあるか確認する。既存の設定がある場合は先にコピーを保存し、内容を読み替えずに丸ごと置き換えません。

ollama list
ollama ps

Continueの公式YAML migrationでは、config.yamlが存在すると同じ場所のconfig.jsonより優先して読み込まれます。両方の内容を自動で合成する前提にせず、設定が重複・欠落していないか確認してください。

• Continue公式のVS Code拡張導入 - 拡張機能の公式導入手順を確認する
• Ollama Windows導入と初回確認 - Ollama本体、model、serverの確認手順へ進む
• Ollamaのモデル一覧と保存先 - ollama listのmodel IDと管理方法を確認する

autocomplete roleだけを指定する最小YAML例

Continueの公式設定例にあるqwen2.5-coder:1.5bを使った、autocomplete roleだけの最小例です。これは設定項目を説明する例で、特定PCでの速度・品質・適合性の保証や、性能ランキングではありません。別のmodelを使う場合は、modelをollama listで確認した実際のIDへ置き換えます。

name: Local autocomplete
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: Qwen 2.5 Coder autocomplete
    provider: ollama
    model: qwen2.5-coder:1.5b
    apiBase: http://localhost:11434
    roles:
      - autocomplete

この例は新規設定を読むためのものです。既存のconfig.yamlがある場合は、バックアップしたうえでmodels配列へ必要なmodel entryだけを加え、既存のmodel、rules、promptsやその他の設定を保持します。name、version、schema: v1はContinueの現行YAML形式に合わせています。

移行元に旧tabAutocompleteModelがある場合は、公式YAML移行手順を使ってmodelをmodelsへ移し、roles: [autocomplete]を指定します。移行後のconfig.yamlと旧JSON設定で同じ補完modelを二重管理しないでください。

候補が出ない時は拡張・model・server・VS Codeを分ける

model単体でChatできることは、Continueのautocomplete roleやFIM補完が動く証拠ではありません。server、model ID、role、Continueのmodel picker、VS Codeの表示設定を一つずつ確認します。

エラーの手掛かりはVS CodeでDeveloper: Toggle Developer Toolsを開き、Consoleの該当時刻を確認します。Continue Consoleなどprompt内容を含むログを扱う場合は、コードやパスが記録されていないかローカルで確かめ、内容を見ずに共有しないでください。

短い匿名ファイルでprefixとsuffixを試す

原因を絞る時は、秘密情報や実際のrepositoryを含めない小さなfileで、カーソルの前後両方にコードがある場所を試します。次の | は空のfunction body内のカーソル位置を表す記号で、テストfileには入力しません。後ろの確認例は期待する動作を示す入力であり、Continueが生成したコードの実証結果ではありません。

function normalizeLabel(value) {
  // Remove surrounding whitespace and convert to lowercase.
  |
}

console.assert(normalizeLabel(' LOCAL ') === 'local');
console.assert(normalizeLabel('') === '');

1. この例だけの一時fileを開き、|の位置へカーソルを置く。
2. Continueの補完候補が出るか確認し、出なければ候補時刻とConsoleのエラーだけを記録する。
3. 候補が出た場合も、必要な行だけ採用して保存し、Git diffと通常の構文確認・testを自分で見る。不要な提案はEscで閉じます。

補完は候補でありレビュー済みのコードではありません。採用後の変更を人が読み、プロジェクトの通常testやlintで確認してください。Continue autocompleteだけを使う設定にagentやMCP serverの権限を足す必要はありません。

メモリやcontextのエラーは実行時表示を小さく比べる

Continueから「system memoryが足りない」と出る場合は、選択model、Continue側の実際のcontext設定、ollama psの実行時表示を並べます。Ollama単体のChatで動いたときとContinueから呼んだときに、同じcontextやrequest条件とは限りません。

まず匿名の短いファイルで比較し、必要ならContinueのdefaultCompletionOptions.contextLengthを、modelと利用環境で動作する小さめの値へ一時的に調整して差を見ます。一定の数値を全modelへ当てはめたり、Windowsのページファイル設定変更を先に案内したりはしません。

• Ollama context length - context設定と実行条件を確認する
• Windowsのコミット済みメモリの記録方法 - RAM・commit・GPU表示を混同せず観察する

ローカル推論とオフライン運用は分けて考える

ローカルOllama modelを選ぶことは、Continue拡張機能の取得、modelのdownload、別providerへの通信、匿名telemetryまで同じ条件でlocalになることを意味しません。Continueのオフライン向け公式案内は、VS Code用拡張機能の取得、Allow Anonymous Telemetryの停止、local modelの設定、VS Codeの再起動を別々に説明しています。

先に必要な拡張機能とmodelを取得し、Continueのtelemetry設定を確認してからVS Codeを再起動します。その手順を取っても、全ての拡張機能やproviderがあらゆる環境で完全offlineになる保証や、通信をpacket-levelで検証した証拠にはなりません。組織のネットワーク要件がある場合は管理者の方針を優先してください。

• Continue公式のオフライン設定 - 拡張機能、telemetry、local model、再起動を分けて確認する
• Continueのautocomplete設定 - 現行のmodel設定と候補表示の注意を見る

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