최근 개발자들 사이에서 가장 뜨거운 화두는 단연 'AI 코딩 어시스턴트'입니다. GitHub Copilot을 필두로 수많은 도구들이 등장했지만, 매달 지불해야 하는 구독료나 사내 소스코드 유출 같은 보안 우려 때문에 도입을 망설이는 분들이 많습니다.
이런 고민을 하고 계신 분들에게 완벽한 돌파구가 될 수 있는 오픈소스 AI 개발 도구가 있습니다. 바로 Continue(컨티뉴)입니다.
VS Code와 JetBrains(IntelliJ 등) IDE에서 완벽하게 호환되며, 내 입맛대로 AI 모델을 골라 쓸 수 있는 강력한 무료 오픈소스 플러그인, Continue의 모든 것을 A부터 Z까지 자세히 정리해 드립니다.
Continue는 개발 환경(IDE) 내에서 인공지능의 도움을 받아 코드를 작성, 수정, 리팩토링할 수 있도록 돕는 오픈소스 AI 코딩 어시스턴트입니다.
많은 분들이 사용하시는 GitHub Copilot이나 Cursor(커서)와 비슷한 기능을 제공하지만, 결정적인 차이점이 있습니다. 바로 "AI 두뇌(LLM)를 내가 직접 선택하고 제어할 수 있다"는 점입니다.
| 특징 | GitHub Copilot | Continue |
| 비용 | 월 $10 ~ (유료) | 완전 무료 (오픈소스) |
| AI 모델 | OpenAI 기반 고정 | Ollama(로컬), OpenAI, Anthropic 등 선택 가능 |
| 보안성 | 클라우드 전송 (설정에 따라 다름) | 완전한 로컬 환경 구축 가능 (오픈소스 유출 제로) |
| 커스텀 | 제한적 | 프롬프트, 콘텍스트 구성 등 자유로운 커스텀 |
Continue는 단순한 코드 자동완성을 넘어, 개발자의 워크플로우를 통째로 바꿀 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
코드를 작성하다가 변경하고 싶은 부분을 블록 지정한 뒤 Ctrl + I (macOS는 Cmd + I)를 누르면, 그 자리에서 바로 AI에게 명령을 내릴 수 있습니다.
"이 함수에 에러 핸들링 로직 추가해 줘"
"이 반복문을 JavaScript ES6 배열 메서드로 리팩토링해 줘"
명령을 내리면 AI가 코드를 직접 수정하며, 개발자는 변경 사항을 Git Diff 창처럼 한눈에 비교하고 수락(Accept)하거나 거절(Reject)할 수 있습니다.
코드창 옆에 상시 열어둘 수 있는 대화형 창입니다. 내가 작성 중인 코드의 맥락을 AI가 그대로 이해하고 있기 때문에, 복잡한 레거시 코드를 분석하거나 버그를 찾을 때 유용합니다. 특히 @ 심볼을 이용해 특정 파일, 폴더, 함수를 콕 집어서 질문할 수 있는 콘텍스트 어웨어니스(Context Awareness) 기능이 뛰어납니다.
코드를 타이핑하는 도중 Tab 키를 누르면 다음 라인이나 함수 전체를 예측하여 제안해 줍니다. 로컬에 가벼운 모델(예: DeepSeek-Coder 1.3B, StarCoder 등)을 띄워두면 인터넷 연결 없이도 아주 빠른 속도로 자동완성을 사용할 수 있습니다.
Continue의 가장 강력한 무기 중 하나입니다. 채팅창에 @docs를 입력하여 오픈소스 라이브러리의 최신 공식 문서(Documentation)를 학습시키거나, 현재 열려 있는 터미널의 에러 로그(@terminal), Git 변경 사항(@git) 등을 AI에게 즉시 콘텍스트로 전달할 수 있습니다.
기업용 소스코드를 다루는 개발자에게 보안은 생명입니다. 클라우드 기반 AI는 코드가 외부 서버로 전송되지만, Continue는 노트북이나 사내 서버에 Ollama(올라마)를 설치하고 Llama 3, Mistral, DeepSeek 같은 오픈소스 모델을 연동할 수 있습니다. 데이터가 PC 외부로 단 1바이트도 나가지 않으므로 보안 유출 우려가 0%입니다.
개발팀 전체가 Copilot을 쓰려면 비용이 만만치 않습니다. 하지만 Continue를 사용하면 오픈소스 모델을 활용해 비용을 아예 없애거나, API 쓴 만큼만 내는 종량제(OpenAI API, Anthropic API)를 도입해 고정 지출을 극적으로 줄일 수 있습니다.
.continue/config.json 설정 파일 하나로 모든 것을 제어합니다. 시스템 프롬프트를 지정해 "너는 주니어 개발자를 가르치는 시니어 개발자야. 친절하게 주석을 달아줘" 같은 설정을 할 수도 있고, 특정 단축키나 슬래시 명령어(/explain, /fix)를 직접 제작할 수도 있습니다.
Continue를 설치하고 무료로 AI 모델을 연동하는 가장 쉬운 방법을 단계별로 안내해 드립니다.
VS Code를 실행합니다.
왼쪽 사이드바에서 확장(Extensions) 아이콘(Ctrl + Shift + X)을 클릭합니다.
Continue를 검색하여 설치(Install)합니다.
설치가 완료되면 VS Code 왼쪽 아래나 사이드바에 Continue 아이콘이 나타납니다.
무료/로컬로 쓰고 싶다면: PC에 Ollama를 설치한 뒤, 터미널에 ollama run llama3 또는 ollama run deepseek-coder를 입력해 모델을 다운로드합니다. Continue가 이를 자동으로 감지하여 연동합니다.
강력한 성능(GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet)을 쓰고 싶다면: 기존에 가지고 계신 OpenAI나 Anthropic의 API Key를 Continue 설정 창에 입력하면 됩니다.
Continue 아이콘을 누르고 톱니바퀴(설정) 버튼을 누르면 config.json 파일이 열립니다. 아래는 로컬 Ollama 모델과 클라우드 GPT-4o를 동시에 등록해 두고 골라 쓰는 예시 설정입니다.
JSON
{
"models": [
{
"title": "Ollama - Llama 3",
"provider": "ollama",
"model": "llama3"
},
{
"title": "OpenAI - GPT-4o",
"provider": "openai",
"model": "gpt-4o",
"apiKey": "YOUR_OPENAI_API_KEY"
}
],
"tabAutocompleteModel": {
"title": "Ollama - DeepSeek Coder 1.3B",
"provider": "ollama",
"model": "deepseek-coder:1.3b"
}
}
코드 설명이 필요할 때: 코드 블록 지정 -> Ctrl + L (채팅창으로 코드 전송) -> /explain 입력 후 엔터
버그를 잡고 싶을 때: 에러가 난 코드를 선택 -> Ctrl + L -> /fix 이 부분에서 NullPointerException이 발생해. 원인이 뭘까?
최신 기술 스택 질문할 때: 채팅창에 @docs를 입력한 뒤, 원하는 프레임워크 공식 문서 URL을 추가하여 질문하기 (AI의 할루시네이션/거짓말 방지)
테스트 코드 짤 때: 함수 블록 지정 -> Ctrl + I -> /test 이 함수에 대한 Jest 단위 테스트 코드를 작성해 줘
오픈소스 AI 코딩 어시스턴트 Continue는 단순한 유료 도구의 대체재가 아닙니다. 오히려 개발자가 AI 환경을 완벽하게 통제할 수 있게 해주는 혁신적인 플랫폼에 가깝습니다.
사내 소스코드 유출이 두려워 AI 도구 도입을 막고 있는 기업/팀 단위 개발자
매달 나가는 정기 구독료(Copilot 등)가 부담스러운 학생 및 개인 개발자
GPT, Claude, 로컬 LLM 등 상황에 따라 다양한 AI 모델을 스위칭하며 쓰고 싶은 파워 유저
오늘 바로 VS Code 마켓플레이스에서 Continue를 설치해 보세요. 개발 생산성이 몇 배는 뛰어오르는 놀라운 경험을 무료로 시작할 수 있습니다!