我开发了一个基于DeepSeek的代码自动补全插件

Dspilot

最近我把自己一直在用的一个想法落地成了 VSCode 插件：Dspilot（扩展 ID XiaoHanys.deepseek-autocomplete）。它能用 DeepSeek 或任意 OpenAI 兼容模型，在编辑器里提供 AI 内联代码补全——请求直接发往你自己配置的服务端点，不需要订阅 GitHub Copilot。

GitHub 仓库 SeqCrafter/deepseek-autocompletehttps://github.com/SeqCrafter/deepseek-autocomplete

VSCode 扩展市场 Dspilothttps://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=XiaoHanys.deepseek-autocomplete

为什么做这个插件

Copilot 们的补全体验确实好，但有两个绕不开的问题：订阅费和代码去向。而 DeepSeek 的 API 价格便宜、代码能力有口皆碑，本地跑一个 Qwen Coder 之类的补全模型也完全可行。于是我写了这个插件：模型、端点、密钥全部由自己掌控，API 请求直连你配置的地址，中间不经过任何第三方服务器。

功能一览

内联补全（FIM）：根据光标前后的代码、项目中相似文件与最近编辑构造上下文，以幽灵文本（ghost text）形式给出建议，支持单行和多行补全。
少花冤枉钱：请求防抖、过期请求自动取消、本地缓存命中直接复用，重复输入或已经打出来的建议不会浪费一次 API 调用。
Next-edit 建议（可选）：预测你的下一处修改，需要 VS Code 的 inlineCompletionsAdditions 提议 API。
用量统计：鼠标悬停右下角状态栏图标，即可查看本次会话的请求数、缓存命中数、防抖省下的请求数和 token 用量。
默认安全：.env、私钥、证书等敏感文件永远不参与补全。

快速开始

安装插件后，打开设置搜索 @ext:XiaoHanys.deepseek-autocomplete，或点击 VSCode 右下角的状态栏图标，填好三项配置即可开工：

{
  "deepseekAutocomplete.completion.baseUrl": "https://api.deepseek.com/beta",
  "deepseekAutocomplete.completion.apiKey": "sk-...",
  "deepseekAutocomplete.completion.model": "deepseek-chat"
}

然后在任意文件里正常打字，建议会以灰色幽灵文本出现，按 Tab 采纳。

提示

留空 model 时插件不会发送任何请求；本地匿名服务（如 Ollama）把 apiKey 留空即可。

不止 DeepSeek：任意 OpenAI 兼容服务

只要服务兼容 OpenAI 接口，都可以接入：OpenAI、Ollama（http://localhost:11434/v1）、vLLM、LM Studio、OpenRouter 等等。两类模型的接法稍有区别：

原生代码补全模型（如 Qwen Coder base 模型）：把 apiType 设为 completions，并选择匹配的 fimTemplate。
对话模型：把 apiType 设为 chat-completions。

baseUrl 只需要写到版本前缀（如 /v1），插件会自动补上 /completions 或 /chat/completions。

配置项一览

所有设置以 deepseekAutocomplete.completion. 为前缀，改完即时生效，无需重启 VS Code。

配置项	默认值	说明
`enabled`	`true`	总开关
`baseUrl`	`https://api.openai.com/v1`	OpenAI 兼容 API 基础地址
`apiKey`	空	API 密钥（明文存于用户设置，切勿提交到仓库）
`model`	空	模型 ID
`apiType`	`completions`	`completions` 或 `chat-completions`
`fimTemplate`	`suffix-param`	FIM prompt 格式：`suffix-param` / `fim` / `codegemma` / `qwen2.5-coder`
`maxTokens`	`256`	单次请求最大输出 token
`candidateCount`	`1`	循环切换建议时的候选数量
`temperature`	`0`	采样温度
`timeoutMs`	`10000`	请求超时时间（毫秒）
`debounceMs`	`150`	停止输入后的防抖等待时间，`0` 为关闭
`extraHeaders`	`{}`	额外 HTTP 头，`${APIKEY}` 会被替换为密钥
`extraBody`	`{}`	合并进请求体的额外字段
`disabledGlobs`	`[]`	关闭补全的文件匹配规则
`enabledLanguages`	`{"*": true}`	按语言开关，例如 `{"markdown": false}`
`respectSelectedCompletionInfo`	`true`	参考当前选中的 IntelliSense 项
`nes.enabled`	`false`	启用 next-edit 建议
`nes.model`	空	next-edit 专用模型，留空沿用 `model`
`nes.maxTokens`	`4096`	next-edit 最大输出 token
`nes.cursorPrediction`	`false`	预测下一步光标位置
`nes.eagerness`	`auto`	主动程度：`auto` / `low` / `medium` / `high`
`nes.strategy`	`copilotNesXtab`	next-edit prompt 格式

安全设计

连接类配置（baseUrl、apiKey、timeoutMs、extraHeaders、extraBody）仅限用户级，工作区无法把携带你密钥的请求重定向到其他地址；apiKey 和 extraHeaders 也被排除在 Settings Sync 之外。

状态栏与用量统计

右下角图标会实时反映插件状态：就绪、已禁用、配置有误、生成中。悬停即可看到当前会话统计。token 用量仅在 API 返回 usage 时显示——流式响应默认不带这个字段，如果你的服务端支持 stream_options，可以通过 extraBody 加上。

开发与构建

源码构建（VSIX）仓库使用 TypeScript 开发，本地构建 VSIX 只需两条命令。

1 2	npm install npm run package # compile and build a .vsix

运行环境要求 VS Code 1.115.0 及以上；常规补全只用稳定 API，next-edit 建议需要 inlineCompletionsAdditions 提议 API，不可用时会自动跳过。

最后

插件还在早期阶段，功能与配置项会持续打磨。如果你也想在不依赖 Copilot 的情况下用上 AI 补全，或者手上正好有 DeepSeek / 本地模型的 API，欢迎装上试试。遇到问题或有想法，直接在 GitHub 开 Issue 即可。

又是把「自己想要的功能」造出来的一次小实践——AI 时代写工具的成本，比想象中低得多。