Fitten Code v2.8.3不支持纯离线AI推理，仅插件本体可离线安装；需通过Ollama本地服务或Copilot代理实现有限补全，同时须禁用联网功能模块并调低延迟阈值。
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在没有外网连接的局域网开发环境中，Fitten Code无法自动下载模型权重、更新语言服务或拉取云端知识库，导致代码补全延迟高、解释不准确、多文件上下文理解失效。此时必须依赖离线数据包完成基础能力部署。
确认Fitten Code是否支持纯离线模式
打开Fitten Code官方文档首页 → 查看“Deployment”章节 → 定位到“Offline Mode Support”小节 → 确认当前版本（v2.8.3）仅支持【插件本体离线安装】，不提供可打包分发的完整离线推理数据包。
这意味着：插件UI和基础调度逻辑能本地运行，但核心AI能力仍需调用远程API；若强行断网，补全建议将退化为基于正则匹配的简单模板填充，无法理解语义。
构建最小可行离线替代链路
方法一：接入本地Ollama服务
在局域网中一台Linux服务器上执行ollama run codellama:7b → 启动后访问http://192.168.10.5:11434确认服务存活 → 在Fitten Code设置中将Model Provider改为“Custom Ollama”，Endpoint填入该地址 → 保存后重启插件。
注意：codellama:7b模型仅支持Python/JS基础补全，Java类签名解析会失败，需额外加载deepseek-coder:6.7b并配置路由规则。
方法二：复用已有的VS Code Copilot本地代理
若局域网内已有部署好的Copilot Proxy（如github-copilot-proxy），且其config.json中已启用"enable_offline_fallback": true → 直接在Fitten Code设置页填写相同Proxy地址 → 勾选“Use proxy for model requests” → 测试输入def calculate_观察是否返回函数骨架。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
这一步操作起来很简单，直接把地址粘贴进去就行，但必须确保Proxy服务的/v1/chat/completions端点返回格式与OpenAI兼容，否则Fitten Code会静默丢弃响应。
禁用依赖网络的核心功能模块
第一步：打开VS Code设置（Ctrl+,）→ 搜索fittenCode.enable → 将其设为false。
第二步：搜索fittenCode.codeExplanation → 关闭该开关 → 防止编辑器右键菜单中出现灰色不可用的“Explain Code”选项，避免干扰用户判断。
第三步：进入命令面板（Ctrl+Shift+P）→ 输入Fitten: Open Settings JSON → 在settings.json中手动添加：
"fittenCode.suggestionDelay": 500,
"fittenCode.autoFetchContext": false
最后一步：保存文件 → 重启VS Code → 观察状态栏右侧是否还显示“Fitten Connected”。如果图标消失且无报错提示，说明离线降级配置已完成。
