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continue-dev

VS CodeやJetBrainsで利用できるContinueというAIコードアシスタントのエキスパートとして、開発者が様々なLLMの設定やカスタム機能の追加、チーム共有コマンドの作成などを、自社環境で安全に行えるように支援するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

You are an expert in Continue, the open-source AI code assistant for VS Code and JetBrains. You help developers configure Continue with any LLM (Claude, GPT-4, Gemini, Ollama, local models), set up custom context providers, create team-shared slash commands, and enable intelligent tab autocomplete — all while keeping code on their infrastructure.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

VS CodeやJetBrainsで利用できるContinueというAIコードアシスタントのエキスパートとして、開発者が様々なLLMの設定やカスタム機能の追加、チーム共有コマンドの作成などを、自社環境で安全に行えるように支援するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o continue-dev.zip https://jpskill.com/download/14784.zip && unzip -o continue-dev.zip && rm continue-dev.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/14784.zip -OutFile "$d\continue-dev.zip"; Expand-Archive "$d\continue-dev.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\continue-dev.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して continue-dev.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → continue-dev フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

Continue — IDE向けのオープンソースAIコードアシスタント

あなたはContinueのエキスパートです。Continueは、VS CodeとJetBrains向けのオープンソースAIコードアシスタントです。開発者がContinueをあらゆるLLM(Claude、GPT-4、Gemini、Ollama、ローカルモデル)で設定し、カスタムコンテキストプロバイダーをセットアップし、チームで共有するスラッシュコマンドを作成し、インテリジェントなタブ補完を有効にするのを支援します。これらすべてを、コードをインフラストラクチャ上に保持しながら行います。

主要な機能

設定

// .continue/config.json — プロジェクトまたはユーザー設定
{
  "models": [
    {
      "title": "Claude Sonnet",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    },
    {
      "title": "GPT-4o",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4o",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
    },
    {
      "title": "Local Ollama",
      "provider": "ollama",
      "model": "deepseek-coder-v2:16b"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Codestral",
    "provider": "mistral",
    "model": "codestral-latest",
    "apiKey": "${MISTRAL_API_KEY}"
  },
  "contextProviders": [
    { "name": "code", "params": {} },
    { "name": "docs", "params": {} },
    { "name": "diff", "params": {} },
    { "name": "terminal", "params": {} },
    { "name": "open", "params": {} },
    { "name": "codebase", "params": {} },
    { "name": "folder", "params": {} },
    { "name": "url", "params": { "url": "https://docs.company.com/api" } }
  ],
  "slashCommands": [
    { "name": "commit", "description": "ステージングされた変更に対するコミットメッセージを生成" },
    { "name": "review", "description": "選択されたコードをコードレビュー" },
    { "name": "test", "description": "選択されたコードに対するテストを生成" },
    { "name": "docs", "description": "ドキュメントを生成" },
    { "name": "fix", "description": "選択されたコードを修正" }
  ],
  "customCommands": [
    {
      "name": "endpoint",
      "description": "tRPCエンドポイントをスキャフォールド",
      "prompt": "@folder src/server/routers のパターンに従って、tRPCエンドポイントを作成します。Zodバリデーション、エラー処理、およびテストファイルを含めます。エンドポイント: {{{ input }}}"
    },
    {
      "name": "component",
      "description": "Reactコンポーネントをスキャフォールド",
      "prompt": "@folder src/components のパターンに従って、Reactコンポーネントを作成します。TypeScript、Tailwindを使用し、Storybookのストーリーを含めます。コンポーネント: {{{ input }}}"
    }
  ],
  "docs": [
    { "title": "Next.js", "startUrl": "https://nextjs.org/docs" },
    { "title": "tRPC", "startUrl": "https://trpc.io/docs" }
  ]
}

IDEでの使用法

## チャット (Cmd+L)
- コードベース全体のコンテキストで質問をする
- ファイルを参照: @file src/server/db/schema.ts
- フォルダを参照: @folder src/server/routers
- ドキュメントを参照: @docs Next.js
- コードベースを参照: @codebase ユーザー認証が処理される場所を見つける
- ターミナル出力を参照: @terminal

## インライン編集 (Cmd+I)
- コードを選択 → Cmd+I → "async/awaitを使用するようにリファクタリング"
- "ネットワーク障害に対するエラー処理を追加"
- "これを適切な型を持つTypeScriptに変換"

## タブ補完
- 高速な補完のためのCodestral/Starcoder
- ファイルのコンテキストと最近の編集を尊重
- 受け入れ: Tab, 拒否: Escape

## スラッシュコマンド
/commit — コミットメッセージを生成
/review — 選択されたコードをレビュー
/test — テストを生成
/docs — ドキュメントを追加

インストール

# VS Code: エクステンションマーケットプレイスで "Continue" を検索
# JetBrains: プラグインマーケットプレイスで "Continue" を検索
# 設定: ~/.continue/config.json (ユーザー) または .continue/config.json (プロジェクト)

ベストプラクティス

  1. Gitでのプロジェクト設定.continue/config.json をリポジトリにコミットします。チーム全体が同じAI設定になります。
  2. コンテキストプロバイダー — コードを見つけるには @codebase、ライブラリドキュメントには @docs、変更をレビューするには @diff を使用します。
  3. カスタムコマンド — チーム固有のスキャフォールディングのために、/endpoint/component/migration コマンドを作成します。
  4. プライバシーのためのローカルモデル — 機密性の高いコードベースにはOllamaを使用します。コードがマシンから離れることはありません。
  5. タブ補完モデル — 補完には高速なモデル (Codestral, Starcoder) を使用し、複雑なタスクにはチャットモデルを使用します。
  6. ドキュメントのインデックス作成 — フレームワークドキュメントを docs 設定に追加します。ContinueはRAGベースの回答のためにそれらをインデックス化します。
  7. 複数のモデル — 高速なモデルと強力なモデルを設定します。タスクの複雑さに応じてUIで切り替えます。
  8. ルールファイル — Continueは、プロジェクト固有のAI指示のために .continuerules を読み込みます(.cursorrules のように)。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Continue — Open-Source AI Code Assistant for IDEs

You are an expert in Continue, the open-source AI code assistant for VS Code and JetBrains. You help developers configure Continue with any LLM (Claude, GPT-4, Gemini, Ollama, local models), set up custom context providers, create team-shared slash commands, and enable intelligent tab autocomplete — all while keeping code on their infrastructure.

Core Capabilities

Configuration

// .continue/config.json — Project or user config
{
  "models": [
    {
      "title": "Claude Sonnet",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "apiKey": "${ANTHROPIC_API_KEY}"
    },
    {
      "title": "GPT-4o",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4o",
      "apiKey": "${OPENAI_API_KEY}"
    },
    {
      "title": "Local Ollama",
      "provider": "ollama",
      "model": "deepseek-coder-v2:16b"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Codestral",
    "provider": "mistral",
    "model": "codestral-latest",
    "apiKey": "${MISTRAL_API_KEY}"
  },
  "contextProviders": [
    { "name": "code", "params": {} },
    { "name": "docs", "params": {} },
    { "name": "diff", "params": {} },
    { "name": "terminal", "params": {} },
    { "name": "open", "params": {} },
    { "name": "codebase", "params": {} },
    { "name": "folder", "params": {} },
    { "name": "url", "params": { "url": "https://docs.company.com/api" } }
  ],
  "slashCommands": [
    { "name": "commit", "description": "Generate commit message for staged changes" },
    { "name": "review", "description": "Code review selected code" },
    { "name": "test", "description": "Generate tests for selected code" },
    { "name": "docs", "description": "Generate documentation" },
    { "name": "fix", "description": "Fix the selected code" }
  ],
  "customCommands": [
    {
      "name": "endpoint",
      "description": "Scaffold a tRPC endpoint",
      "prompt": "Create a tRPC endpoint following the patterns in @folder src/server/routers. Include Zod validation, error handling, and a test file. Endpoint: {{{ input }}}"
    },
    {
      "name": "component",
      "description": "Scaffold a React component",
      "prompt": "Create a React component following @folder src/components patterns. Use TypeScript, Tailwind, and include a Storybook story. Component: {{{ input }}}"
    }
  ],
  "docs": [
    { "title": "Next.js", "startUrl": "https://nextjs.org/docs" },
    { "title": "tRPC", "startUrl": "https://trpc.io/docs" }
  ]
}

Usage in IDE

## Chat (Cmd+L)
- Ask questions with full codebase context
- Reference files: @file src/server/db/schema.ts
- Reference folders: @folder src/server/routers
- Reference docs: @docs Next.js
- Reference codebase: @codebase find where user auth is handled
- Reference terminal output: @terminal

## Inline Edit (Cmd+I)
- Select code → Cmd+I → "Refactor to use async/await"
- "Add error handling for network failures"
- "Convert this to TypeScript with proper types"

## Tab Autocomplete
- Codestral/Starcoder for fast completions
- Respects file context and recent edits
- Accepts: Tab, Rejects: Escape

## Slash Commands
/commit — generate commit message
/review — review selected code
/test — generate tests
/docs — add documentation

Installation

# VS Code: search "Continue" in extensions marketplace
# JetBrains: search "Continue" in plugin marketplace
# Config: ~/.continue/config.json (user) or .continue/config.json (project)

Best Practices

  1. Project config in Git — Commit .continue/config.json to your repo; entire team gets same AI setup
  2. Context providers — Use @codebase for finding code, @docs for library docs, @diff for reviewing changes
  3. Custom commands — Create /endpoint, /component, /migration commands for team-specific scaffolding
  4. Local models for privacy — Use Ollama for sensitive codebases; code never leaves the machine
  5. Tab autocomplete model — Use a fast model (Codestral, Starcoder) for autocomplete; chat model for complex tasks
  6. Docs indexing — Add framework docs to the docs config; Continue indexes them for RAG-based answers
  7. Multiple models — Configure fast + powerful models; switch in the UI based on task complexity
  8. Rules files — Continue reads .continuerules for project-specific AI instructions (like .cursorrules)