Continue 命令不响应是因为插件依赖本地或远程LLM服务，未启动对应服务（如ollama serve）或config.json中model/endpoint配置错误（如多斜杠、名称不匹配）会导致请求失败。
Continue 插件在 VSCode 里不能直接“开箱即用”，它依赖本地或远程 LLM 服务，装上插件只是第一步；没配好模型，continue 命令会卡住或报 Connection refused。
Continue 插件安装后为什么 continue 命令不响应？
VSCode 插件本身不带模型，只负责转发请求。你看到的“AI 辅助”实际是插件调用你本地运行的 ollama、llama.cpp 或远程 OpenRouter 等服务。没启动对应服务，插件发出去的请求就悬在半空。
- 检查终端是否已运行
ollama serve（用 Ollama 时） - 确认
~/.continue/config.json中的model字段指向的服务地址可访问（比如http://localhost:11434） - 如果用
OpenRouter，要填对api_key，且网络能出得去（国内常见超时） - 插件默认监听
Ctrl+Shift+P → Continue: Start Chat，不是自动拦截编辑行为——别等它“主动提建议”
如何让 Continue 支持中文代码补全和注释生成？
Continue 默认用英文模型（如 codellama:7b），对中文语义理解弱，写注释容易中英混杂或漏关键逻辑。得换模型或调提示词。
- 推荐用
qwen2:7b或deepseek-coder:6.7b（Ollama 可直接ollama pull qwen2:7b） - 在
~/.continue/config.json的models列表里指定model为qwen2:7b，并加temperature: 0.2降低胡言率 - 中文注释效果差，常因 prompt 没强调语言——在
customCommands里加一条："generate-chinese-comment": {"prompt": "请用中文为以下代码生成简洁准确的函数级注释，不要解释，只输出注释："} - 注意：大模型 token 限制会影响长文件处理，
qwen2:7b在 4K 上下文较稳，codellama:7b超过 2K 就开始丢前面逻辑
config.json 配置错哪一行会导致 Continue 完全不工作？
最常崩的是 models 数组里第一个模型的 model 字段拼写错误，或 endpoint 多了个斜杠（比如写成 http://localhost:11434/），Ollama 实际接口是 /api/chat，多一个 / 会导致路径变成 //api/chat，返回 404。
- 必检项：
model值必须和ollama list输出的 NAME 完全一致（含冒号和版本，如qwen2:7b） -
endpoint结尾不要有/，正确写法是"http://localhost:11434" - 如果用多个模型，确保
defaultModel的值存在于models数组中，否则插件启动时就静默失败 - Windows 用户注意路径：配置文件位置是
%USERPROFILE%\.continue\config.json，不是C:\.continue
Continue 的核心复杂点不在安装，而在模型链路是否真正通——它像一个翻译官，你得先让后端服务站起来，再教它说哪种话。很多人卡在“点了按钮没反应”，其实只是 ollama serve 没开，或者 config.json 里那个 endpoint 多敲了一个斜杠。
