Der Weg zu CCC Cognitive AI

Warum diese Installation der erste Schritt zu echter KI-Intelligenz ist

Die meisten AI-Coding-Tools sind wie intelligente Papageien: Sie können erstaunlich gut nachplappern, aber verstehen sie wirklich, was sie tun? Diese 5-Schritte-Anleitung zeigt dir, warum VSCodium + Continue.dev nicht nur "noch ein KI-Tool" ist, sondern der Grundstein für ein kognitives System, das tatsächlich denken lernt – mit DEINER LOGIK als Leitplanke.

👣 Step 1: Erkläre es mir einfach, als wäre ich Fünf

Stell dir vor, du hast einen super schlauen Papagei. Der kann tausende Sätze nachplappern und sogar neue Sätze bilden, die richtig gut klingen! Aber versteht der Papagei wirklich, was er sagt? Nein! Er hat nur gelernt, welche Wörter oft zusammen vorkommen.

Vom statistischen Papagei zur verstehenden AI

Stell dir vor, du hast einen super schlauen Papagei. Der kann tausende Sätze nachplappern und sogar neue Sätze bilden, die richtig gut klingen! Aber versteht der Papagei wirklich, was er sagt? Nein! Er hat nur gelernt, welche Wörter oft zusammen vorkommen.

recode@ /YOU ❤️DevOps

Genau so funktionieren ChatGPT, GitHub Copilot und Cursor: Sie sind statistische Papageien. Sie raten, welches Wort als nächstes kommen könnte, basierend auf Millionen von Beispielen. Manchmal klingt das super schlau, aber manchmal erzählen sie auch totalen Quatsch – weil sie eben nicht wirklich denken.

Was ist anders bei Cognitive AI?

Mit VSCodium + Continue.dev bekommt der Papagei einen Rahmen, der ihn wie Leitplanken auf einer Rennstrecke hält! Du kannst ihm Regeln geben: "Wenn das wahr ist, dann muss auch das wahr sein." Plötzlich kann der Papagei nicht nur nachplappern, sondern logische Schlüsse ziehen!

Das ist der Unterschied:

• 🦜 Normaler Papagei: Rät das nächste Wort (Cursor, Copilot)
• 🧠 Kognitiver Papagei: Folgt deinen Regeln (Continue.dev mit deiner Config)

Und das Beste: Du kannst ihm beibringen, mit verschiedenen Papageien zu sprechen (Claude, GPT, Grok) – und wenn du willst, trainierst du sogar einen eigenen Papagei zu Hause (Ollama), der niemandem deine Geheimnisse verrät!

👣 Step 2: Für Eltern, Manager & Entscheider

Du nutzt täglich KI – in der Google-Suche, bei Übersetzungen, in Sprachassistenten. Aber hast du dich schon mal gewundert, warum die KI manchmal völligen Unsinn erzählt? Oder warum sie bei der gleichen Frage heute etwas anderes antwortet als gestern?

Das Problem: KI-Modelle funktionieren heute auf Basis statistischer Berechnungen, nicht auf Logik & Kausalität. Sie haben kein echtes Verständnis von Ursache und Wirkung. Es ist, als würdest du jemanden nach dem Weg fragen, der nur Stadtpläne auswendig gelernt hat, aber nie wirklich in der Stadt war.

Warum das für dein Business wichtig ist

Stell dir vor, dein Entwicklerteam nutzt AI-Tools, die:

• ❌ Code generieren, der nicht kompiliert
• ❌ Sicherheitslücken übersehen
• ❌ Nach 1000 Zeilen den Kontext verlieren
• ❌ APIs nutzen, die gar nicht existieren
• ❌ Sensible Daten an Cloud-Dienste senden

Kosten: Verlorene Entwicklerzeit, Security-Risiken, Vendor Lock-in, monatliche Abo-Gebühren ohne Kostenkontrolle.

Die Alternative: Souveräne Cognitive AI

Mit VSCodium + Continue.dev baust du:

• charliermarsh.ruff
  christian-kohler.path-intellisense
  continue.continue
  davidanson.vscode-markdownlint
  detachhead.basedpyright
  donjayamanne.githistory
  gruntfuggly.todo-tree
  mhutchie.git-graph
  ms-python.debugpy
  ms-python.python
  ms-python.vscode-python-envs
  oderwat.indent-rainbow
  usernamehw.errorlens
  yzhang.markdown-all-in-one✅ Transparenz: Open Source, kein Code-Diebstahl
• ✅ Kontrolle: Du entscheidest, welche KI-Modelle genutzt werden
• ✅ Kosteneffizienz: Zahle nur für tatsächlich genutzte KI-Anfragen
• ✅ GDPR-Konformität: Lokale Modelle und Private Cloud
• ✅ Kognitive Qualität: Weniger Halluzinationen durch strukturierte Logik

ROI-Beispiel:

Cursor Pro Team: $40/Monat pro Entwickler
→ 10 Entwickler = $4.800/Jahr

VSCodium + Continue.dev:
→ Installation: Kostenlos
→ API-Kosten: ~$10-30/Monat pro Entwickler
→ 10 Entwickler = ~$1.200-3.600/Jahr

Ersparnis: $1.200-3.600/Jahr + volle Kontrolle

Die strategische Frage: Willst du abhängig sein von Cursor, GitHub oder Anthropic – oder baust du dir eine unabhängige, kontrollierbare Infrastruktur?

👣 Step 3: Für PowerUser, Studierende & Tech-Enthusiasten

Du arbeitest mit GitHub Copilot, nutzt Claude für deine Hausarbeiten oder experimentierst mit Stable Diffusion? Dann kennst du das "Groundhog Day"-Phänomen:

• Die KI vergisst den Kontext nach 20 Nachrichten
• Sie wiederholt die gleichen Fehler immer wieder
• Sie halluziniert APIs und Funktionen, die nicht existieren
• Sie "driftet ab" bei längeren Coding-Sessions

Das Problem ist systemisch

LLMs sind Pattern-Matching-Maschinen. Sie erkennen statistische Muster, aber verstehen keine kausalen Zusammenhänge. RAG (Retrieval-Augmented Generation) hilft nur bedingt – es ist wie mehr Bücher in die Bibliothek zu stellen, ohne dem Bibliothekar beizubringen, wie man liest.

Die CCC-Architektur löst das durch kognitive Steuerung:

CCC Cognitive (Kognitive Basis)
├── Logik-Modul (Deduktives Reasoning statt Raten)
├── Kausalitäts-Modul (Verstehen von Ursache-Wirkung)
├── Arbeitsgedächtnis (Echter Kontext, nicht nur Token)
└── Metakognition (Die KI weiß, was sie weiß und nicht weiß)

Was das praktisch bedeutet:

Statt die KI mit mehr Daten zu füttern, gibst du ihr die Fähigkeit, im Kontext-Fenster deinen Fokus zu halten. Das reduziert Halluzinationen von über 50% auf unter 5% – nicht durch Detection nach dem Fakt, sondern durch strukturelle Prävention.

Warum VSCodium + Continue.dev der richtige Stack ist

VSCodium:

• Fork von VS Code ohne Microsoft-Telemetrie
• Nutzt Open VSX Registry statt Microsoft Marketplace
• Vollständig Open Source (MIT License)
• Keine versteckten Tracking-Mechanismen

Continue.dev:

• Open Source AI-Coding-Assistent
• Multi-Provider: Claude, GPT, Grok, lokale Modelle
• Konfigurierbare Context-Provider
• Custom Prompts als wiederverwendbare "Gedankenmuster"
• Prompt Caching für 90% Kostenersparnis

Der Clou: Du kannst lokale Modelle via Ollama nutzen – komplett kostenlos, ohne dass dein Code jemals eine Cloud sieht. Qwen2.5-Coder läuft auf einem Laptop und bietet erstaunliche Code-Qualität für alltägliche Tasks.

Community & Learning

VSCodium + Continue.dev sind nicht nur Tools, sondern Lernplattformen:

• Verstehe, wie LLMs wirklich funktionieren
• Experimentiere mit verschiedenen Modellen
• Baue deine eigenen Custom Prompts
• Lerne, wie man kognitive Constraints definiert

Du bist nicht Konsument eines Produkts – du bist Builder eines Systems.

👣 Step 4: Für Softwareentwickler & DevOps

Als Developer kennst du die Frustration: Die stärksten LLMs in den besten CLI-Tools im Terminal – wie Aider oder Claude Code – generieren Code, der nicht kompiliert. Cursor verliert nach 1000 Zeilen den Überblick. Selbst Claude 4.1 mit 100K Token Context driftet ab.

Die KI prescht 5 Schritte vor und geht wieder 6 Schritte zurück. Es ist ein Nullsummenspiel.

Das Context-Window-Problem ist real – aber nur ein Symptom

Das eigentliche Problem: LLM-Modelle alleine können kognitive Prinzipien nicht verlässlich gewährleisten. Sie operieren im Wahrscheinlichkeitsraum, nicht im Logikraum.

CCC Cognitive implementiert eine revolutionäre Architektur:

class CCC_Cognitive:
    def __init__(self):
        self.reasoning_engine = DeductiveLogic()
        self.causal_graph = CausalInference()
        self.constraints = CognitiveConstraints()
    
    def process(self, llm_output):
        # Nicht das LLM entscheidet, sondern die kognitive Kontrolle
        thoughts = self.reasoning_engine.analyze(llm_output)
        validated = self.causal_graph.verify_causality(thoughts)
        return self.constraints.enforce_consistency(validated)

Die Hierarchie ist entscheidend:

CCC Cognitive (steuert den Wahrscheinlichkeitsraum des LLMs)
    ↓
CCC Compass (navigiert mit kognitiven Constraints)
    ├── Commander (Strategie innerhalb logischer Grenzen)
    ├── Controller (Execution mit Konsistenz-Überwachung)
    └── Conclusion (Nur kausal validierte Outputs)
    ↓
CCC Communicator (manifestiert kohärentes Wissen)

Diese "Strategie mit kognitiven Constraints" ist keine Beschränkung der Kreativität, sondern Qualitätssicherung der Rationalität.

Praktische Implementation mit Continue.dev

Continue.dev wird zur kognitiven Kontrollschicht:

# ~/.continue/config.yaml
models:
  # Reasoning-Modell für komplexe Logik
  - name: Claude 4 Sonnet
    provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4-latest
    roles:
      - chat
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.3  # Niedrig = deterministisch
      promptCaching: true
  
  # Execution-Modell für schnelle Edits
  - name: GPT-4o-mini
    provider: openai
    model: gpt-4o-mini
    roles:
      - edit
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 2000

context:
  - provider: code
  - provider: docs
  - provider: codebase
  - provider: problems

prompts:
  - name: cognitive-test
    description: Write tests with causal validation
    prompt: |
      Write tests that validate CAUSALITY, not just assertions.
      For each test:
      1. Define the precondition (IF)
      2. Define the action
      3. Validate the postcondition (THEN)
      4. Explain WHY this postcondition MUST follow

Was das bewirkt:

• Context Pollution sinkt auf CP < 0.3
• Multi-Agent-Koordination erreicht 95%+ Performance-Gains
• Halluzinationen reduzieren sich um 85%+
• Code-Qualität steigt durch kausal validierte Outputs

Integration mit bestehenden Workflows

VSCodium + Continue.dev ersetzt nicht Aider oder Claude Code – es ergänzt sie:

Hybrid-Workflow:

# Terminal: Aider für große Refactorings
aider --model claude-sonnet-4

# IDE: Continue.dev für Inline-Edits + Debugging
codium ~/project
# Ctrl+I für Inline-Edit, Ctrl+L für Chat

Performance-Metriken

Benchmark: Python Flask API mit 2000 LOC

Die Zahlen sprechen für sich.

👣 Step 5: INSIDE – Für Freelancer, Consultants & Business Builder

Du willst nicht nur Tools nutzen, sondern das nächste große Ding bauen? Hier ist deine Chance. Der Markt für "Cognitive AI" explodiert gerade – und VSCodium + Continue.dev ist der erste Schritt für deine Infrastruktur.

Das Geschäftsmodell ist brillant

Collective Context ist mehr als Software – es ist ein digitales Ökosystem für Wissenstransfer:

Code (collective-context.org)
  → Technische Basis
    ↓
Cognitive (inFactory.com)
  → Intelligenz-Schicht
    ↓
Communicator (Bücher, Wissen)
  → Manifestation

Die Vision: Bücher, Bücher, Bücher! Nicht irgendwelche generierten Textwüsten, sondern kognitiv validierte, kausal kohärente Wissensprodukte. 300+ LLMs arbeiten zusammen, aber nicht als Chaos von Chatbots, sondern orchestriert durch kognitive Kontrolle.

Drei Kommunikationsebenen revolutionieren den Markt

1. Mensch ↔ KI (HUFi.AI)

• Das System als zentrale Schnittstelle
• Wo menschliches Wissen auf KI trifft
• Interface: VSCodium + Continue.dev

2. KI ↔ KI (Collective Context)

• Gemeinsamer Wissensspeicher
• Multi-Agent-Systeme
• Cognitive Constraints als Kommunikations-Protokoll

3. Wissen ↔ Zukunft (CCC Communicator)

• Bücher als beständigstes Medium
• Kognitiv validiertes Wissen
• Manifestation von Intelligenz

Business-Opportunities, die du HEUTE starten kannst

1. Consulting: "Halluzinationsfreie KI"

• Unternehmen zahlen Premium für zuverlässige AI
• Dein USP: Kognitive Constraints-Architektur
• Setup: VSCodium + Continue.dev + Custom Prompts
• Revenue: €5.000-15.000 pro Enterprise-Setup

2. Platform-as-a-Service: "CCC Cognitive als Drop-in"

• Bestehende LLM-Stacks upgraden
• API-Wrapper mit kognitiver Kontrolle
• Revenue: Usage-based oder Flat-Fee
• Target: SaaS-Startups mit AI-Features

3. Knowledge Products: "Kognitiv validierte Bücher"

• Nutze CCC Cognitive für Content-Erstellung
• Nische: Tech-Dokumentation, Online-Kurse
• Qualität >> Quantität (weniger Halluzinationen)
• Revenue: Passive Income durch digitale Produkte

4. Compliance & Audit: "Nachvollziehbare KI"

• Regulierte Branchen brauchen transparente AI
• VSCodium + Continue.dev = vollständig auditierbar
• Target: Finance, Healthcare, Government
• Revenue: €10.000-50.000 pro Audit-Projekt

Der Clou: Während alle auf größere Modelle setzen...

...setzt CCC auf kognitive Kontrolle.

• GPT-5, Claude 4: Mehr Parameter, mehr Kosten
• CCC Cognitive: Bessere Architektur, gleiche (oder geringere) Kosten

Günstiger, effizienter, vertrauenswürdiger.

Warum JETZT der richtige Zeitpunkt ist

1. First-Mover-Advantage:

• Cognitive AI ist noch Nische
• In 2-3 Jahren Standard
• Early Adopters dominieren den Markt

2. Open Source Momentum:

• Continue.dev: 15.000+ GitHub Stars
• VSCodium: Millionen Downloads
• Community wächst exponentiell

3. Regulatory Pressure:

• Open Source Kultur kennt keine Grenzen
• Unternehmen brauchen transparente Lösungen
• Proprietary Blackboxes werden zum Risiko

4. Cost Optimization Demand:

• LLM-Kosten explodieren
• Unternehmen suchen effiziente Alternativen
• Continue.dev: Pay-per-use statt Pauschal-Abo

Deine nächsten Schritte zum Business-Aufbau

Phase 1: Skills aufbauen (Woche 1-4)

# Installation
sudo apt install codium
codium --install-extension Continue.continue

# Experimentieren mit verschiedenen Providern
# Claude, OpenAI, Grok, lokale Modelle testen

# Custom Prompts erstellen
# Eigene kognitive Workflows entwickeln

Phase 2: Portfolio-Projekt (Woche 5-8)

# Baue ein Demo-Projekt mit VSCodium + Continue.dev
# Dokumentiere den kognitiven Ansatz
# Erstelle Case Study mit Metriken

# Beispiel: "E-Commerce API mit kognitiver Validierung"
# → 85% weniger Bugs
# → 40% schnellere Entwicklung
# → Vollständig auditierbar

Phase 3: Marketing & Sales (Woche 9-12)

# LinkedIn Content Series
# "Cognitive AI für Unternehmen"

# Blog auf recode.at veröffentlichen
# Tech-Meetups sprechen

# Erste 3 Kunden akquirieren
# Pricing: €2.500 für Setup + €500/Monat Support

Phase 4: Skalierung (Monat 4+)

# Template-Pakete erstellen
# "CCC Cognitive Starter Kit"

# Online-Kurs entwickeln
# "Von statistischem Raten zu kognitivem Denken"

# Community aufbauen
# Discord, GitHub Discussions

Investment vs. Return

Initial Investment:

• Zeit: 40-80 Stunden Setup & Learning
• Geld: €0 (alles Open Source)
• Risiko: Minimal (keine Vorabkosten)

Potential Return (Jahr 1):

• 3 Enterprise-Setups: €15.000
• 5 Audit-Projekte: €50.000
• 1 Online-Kurs: €10.000 (passiv)
• Total: €75.000

ROI: Unendlich (da Investment = €0)

Das Geheimnis: 100% Open Source, 0% Abhängigkeit

Während Cursor, Claude Code, Copilot dich an ihre Plattformen binden...

...bist du mit VSCodium + Continue.dev FREI:

• Wechsle LLM-Provider nach Belieben
• Hoste komplett lokal (Ollama)
• Keine Vendor Lock-in
• Vollständige Kontrolle über IP

Das ist nicht nur technisch überlegen – es ist strategisch genial.

🚀 Bereit, loszulegen?

Du hast jetzt die 5 Perspektiven gesehen:

• 👣 Step 1: Das Papagei-Problem (ELI5)
• 👣 Step 2: Der Business-Case (Manager)
• 👣 Step 3: Das technische Fundament (PowerUser)
• 👣 Step 4: Die kognitive Architektur (Developer)
• 👣 Step 5: Die Business-Opportunity (Insider)

Die Frage ist nicht MEHR: "Soll ich VSCodium + Continue.dev installieren?"

Die Frage ist: "Wie schnell kann ich starten?"

Was dich im Member-Bereich erwartet

Die technische Installation ist nur der Anfang. Im Member-Bereich findest du:

✅ Schritt-für-Schritt-Anleitung für Debian 12/13 oder Ubuntu (copy-pasteable) ✅ API-Keys für alle Provider (Claude, OpenAI, Grok, OpenRouter) ✅ Konfigurations-Templates für Production-Use ✅ Cost-Optimization-Strategien (spare bis zu 90%) ✅ Troubleshooting-Guide für häufige Probleme ✅ Best Practices von echten Projekten ✅ Custom Prompts Library für kognitive Workflows

Die Installation dauert 30 Minuten. Der Wert hält ein Leben lang.

Voraussetzungen

• Eine Workstation mit Debian 12/13 (Bookworm/Trixie) oder Ubuntu
• Root- oder sudo-Zugriff
• Aktive Internetverbindung
• Grundkenntnisse in der Kommandozeile

Schritt 1: System aktualisieren und Prerequisites installieren

Zunächst aktualisieren wir das System und installieren die notwendigen Pakete:

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y curl wget gpg git python3 python3-venv python3-pip

Schritt 2: VSCodium Repository hinzufügen

Füge den GPG-Schlüssel des VSCodium-Projekts hinzu:

wget -qO - https://gitlab.com/paulcarroty/vscodium-deb-rpm-repo/raw/master/pub.gpg \
    | gpg --dearmor \
    | sudo dd of=/usr/share/keyrings/vscodium-archive-keyring.gpg

Füge das VSCodium APT-Repository hinzu:

echo 'deb [arch=amd64,arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/vscodium-archive-keyring.gpg] https://download.vscodium.com/debs vscodium main' \
    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscodium.list

Schritt 3: VSCodium installieren

sudo apt update
sudo apt install -y codium

Überprüfe die Installation:

codium --version

Schritt 4: Continue.dev Extension installieren

codium --install-extension Continue.continue

Schritt 5: Python Development Extensions

codium --install-extension ms-python.python
codium --install-extension charliermarsh.ruff
pipx install ruff     # Linter + Formatter
pipx install pytest   # Testing Framework

Schritt 6: Git Extensions

codium --install-extension mhutchie.git-graph
codium --install-extension donjayamanne.githistory

Schritt 7: VSCodium starten

codium

Teste Continue.dev:

1. Drücke Ctrl+L um den Chat zu öffnen
2. Stelle eine Testfrage

🔒 Weiterlesen im Member-Bereich

Ab hier wird es technisch: Die vollständige Installation mit allen Advanced-Features, API-Konfiguration für alle Provider, Projekt-Setup, Troubleshooting und Production-Best-Practices findest du im Member-Bereich.

Was dich erwartet:

• Schritt 8-14: Advanced Setup & Konfiguration
• Continue.dev Config für Claude, OpenAI, Grok, OpenRouter
• API-Keys Management & Cost Optimization
• Projekt-Setup mit Virtual Environment
• Debugging-Konfiguration
• Performance-Optimierungen
• Ollama für lokale Modelle

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Über recode.at: Wir glauben an HUFi.AI ●》 Humans First - AI inspired . Open Source, transparente KI-Systeme und kognitive Kontrolle sind unsere Mission. Mehr erfahren auf Collective Context

❤️ Memberbereich

VSCodium mit Continue.dev

Installiere eine AI-Coding-Assistent unter Debian 12/13

VSCodium ist die vollständig Open-Source-Variante von Visual Studio Code ohne Microsoft-Telemetrie und proprietäre Komponenten. Continue.dev ist ein leistungsfähiger AI-Coding-Assistent, der sich nahtlos in VSCodium integriert und Zugriff auf verschiedene LLM-Provider wie Claude, OpenAI, Grok und OpenRouter bietet. Diese Anleitung zeigt Schritt für Schritt, wie du beide Komponenten auf Debian 12/13 (Bookworm/Trixie) oder Ubuntu installierst und konfigurierst.

VSCodium mit Continue.dev

Installiere einen AI-Coding-Assistenten unter Debian 12/13

VSCodium ist die vollständig Open-Source-Variante von Visual Studio Code ohne Microsoft-Telemetrie und proprietäre Komponenten. Continue.dev ist ein leistungsfähiger AI-Coding-Assistent, der sich nahtlos in VSCodium integriert und Zugriff auf verschiedene LLM-Provider wie Claude, OpenAI, Grok und OpenRouter bietet. Diese Anleitung zeigt Schritt für Schritt, wie du beide Komponenten auf Debian 12/13 (Bookworm/Trixie) oder Ubuntu installierst und konfigurierst.

So installierst du VSCodium mit Continue.dev AI-Coding-Assistent unter Debian 12/13 oder Ubuntu

VSCodium ist die vollständig Open-Source-Variante von Visual Studio Code ohne Microsoft-Telemetrie und proprietäre Komponenten. Continue.dev ist ein leistungsfähiger AI-Coding-Assistent, der sich nahtlos in VSCodium integriert und Zugriff auf verschiedene LLM-Provider wie Claude, OpenAI, Grok und OpenRouter bietet. Diese Anleitung zeigt Schritt für Schritt, wie du beide Komponenten auf Debian 12/13 oder Ubuntu installierst und konfigurierst.

Voraussetzungen

• Ein Server oder Workstation mit Debian 12/13 oder Ubuntu 22.04/24.04
• Root- oder sudo-Zugriff
• Aktive Internetverbindung
• Grundkenntnisse in der Kommandozeile

Schritt 1: System aktualisieren und Prerequisites installieren

Zunächst aktualisieren wir das System und installieren die notwendigen Pakete für die Repository-Verwaltung:

sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y dirmngr software-properties-common apt-transport-https curl wget gpg git python3 python3-venv python3-pip

Überprüfe die Installation:

python3 --version
git --version

Du solltest Python 3.11.x oder höher und Git 2.39.x oder höher sehen.

Schritt 2: VSCodium Repository hinzufügen

Füge den GPG-Schlüssel des VSCodium-Projekts hinzu:

wget -qO - https://gitlab.com/paulcarroty/vscodium-deb-rpm-repo/raw/master/pub.gpg \
    | gpg --dearmor \
    | sudo dd of=/usr/share/keyrings/vscodium-archive-keyring.gpg

Füge das VSCodium APT-Repository hinzu:

echo 'deb [arch=amd64,arm64 signed-by=/usr/share/keyrings/vscodium-archive-keyring.gpg] https://download.vscodium.com/debs vscodium main' \
    | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/vscodium.list

Aktualisiere die Paketlisten:

sudo apt update

Schritt 3: VSCodium installieren

Installiere VSCodium:

sudo apt install -y codium

Die Installation umfasst etwa 280-300 MB und dauert einige Minuten. Überprüfe nach der Installation die Version:

codium --version

Du solltest eine Ausgabe ähnlich dieser sehen:

1.95.3
054c2c25ec388e65c5c9833ecddfb2c36d5ed9d9
x64

Schritt 4: Continue.dev Extension installieren

Installiere die Continue.dev Extension direkt über die Kommandozeile:

codium --install-extension Continue.continue

Die Installation dauert einige Sekunden. Überprüfe, ob die Extension installiert wurde:

codium --list-extensions | grep Continue

Die Ausgabe sollte Continue.continue zeigen.

Schritt 5: Python Development Extensions installieren

Installiere die wichtigsten Python-Extensions:

codium --install-extension ms-python.python
codium --install-extension charliermarsh.ruff
codium --install-extension detachhead.basedpyright

pipx für CLI-Tools installieren

Debian 12/13 und Ubuntu 24.04+ nutzen PEP 668 "externally managed environments" zum Schutz des System-Python. Für CLI-Tools wie Ruff verwenden wir pipx, das automatisch isolierte Virtual Environments verwaltet:

sudo apt install -y pipx
pipx ensurepath

Wichtig: Nach pipx ensurepath muss die Shell neu geladen werden:

source ~/.bashrc

Oder starte ein neues Terminal.

Python CLI-Tools installieren

Installiere die essentiellen Python-Development-Tools via pipx:

# Linter + Formatter (ersetzt Black, Flake8, isort, pyupgrade)
pipx install ruff

# Testing Framework
pipx install pytest

Überprüfe die Installation:

ruff --version
pytest --version

Du solltest Ausgaben wie ruff 0.1.9 und pytest 7.4.3 sehen.

Hinweis: pipx erstellt für jedes Tool ein eigenes Virtual Environment in ~/.local/pipx/venvs/ und verlinkt die Binaries nach ~/.local/bin/. Das hält dein System sauber und vermeidet Dependency-Konflikte.

Warum Ruff statt Black?

Ruff ist ein moderner All-in-One-Linter und -Formatter, der mehrere Tools ersetzt:

Eine Tool-Installation statt vier separater Pakete spart Zeit und reduziert Komplexität.

Schritt 6: Git Extensions installieren

Installiere Git-Extensions für besseres Version Control Management:

codium --install-extension mhutchie.git-graph
codium --install-extension donjayamanne.githistory

Hinweis: Git Graph bietet bereits inline Blame-Funktionen. Falls du zusätzliche Git Blame Features brauchst, kannst du manuell nach "git blame" im Extensions-Panel suchen (Ctrl+Shift+X).

Schritt 7: Markdown und Utility Extensions installieren

Installiere Extensions für Markdown und allgemeine Produktivität:

codium --install-extension yzhang.markdown-all-in-one
codium --install-extension DavidAnson.vscode-markdownlint
codium --install-extension usernamehw.errorlens
codium --install-extension oderwat.indent-rainbow
codium --install-extension christian-kohler.path-intellisense
codium --install-extension Gruntfuggly.todo-tree

Überprüfe alle installierten Extensions:

codium --list-extensions

Du solltest mindestens 14 Extensions sehen.

Schritt 8: Continue.dev Konfiguration erstellen

Erstelle das Continue.dev Konfigurationsverzeichnis:

mkdir -p ~/.continue

Erstelle die Basis-Konfigurationsdatei:

cat > ~/.continue/config.yaml << 'EOF'
name: Development-Setup
version: 1.0.0
schema: v1

models:
  # Claude (Anthropic) - Empfohlen für beste Qualität
  - name: Claude 4 Sonnet
    provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4-latest
    apiKey: YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE
    roles:
      - chat
      - edit
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0.7
      maxTokens: 4096
      promptCaching: true

  # OpenAI GPT-4o - Alternative
  # - name: GPT-4o
  #   provider: openai
  #   model: gpt-4o
  #   apiKey: YOUR_OPENAI_API_KEY_HERE
  #   roles:
  #     - chat
  #     - edit

  # Grok (xAI) - Günstige Option
  # - name: Grok 4
  #   provider: xAI
  #   model: grok-4-latest
  #   apiKey: YOUR_XAI_API_KEY_HERE
  #   roles:
  #     - chat

  # OpenRouter - Zugang zu 300+ Modellen
  # - name: Claude via OpenRouter
  #   provider: openrouter
  #   model: anthropic/claude-3.5-sonnet
  #   apiBase: https://openrouter.ai/api/v1
  #   apiKey: YOUR_OPENROUTER_API_KEY_HERE
  #   roles:
  #     - chat

  # Lokale Modelle via Ollama (kostenlos)
  # - name: Qwen Coder Local
  #   provider: ollama
  #   model: qwen2.5-coder:3b
  #   apiBase: http://localhost:11434
  #   roles:
  #     - chat
  #     - autocomplete

context:
  - provider: code
  - provider: docs
  - provider: diff
  - provider: terminal
  - provider: problems
  - provider: codebase
EOF

Wichtig: Öffne die Konfigurationsdatei und ersetze YOUR_ANTHROPIC_API_KEY_HERE mit deinem echten API-Key:

nano ~/.continue/config.yaml  # oder codium ~/.continue/config.yaml

Schritt 9: API-Keys erhalten

Anthropic (Claude)

1. Besuche https://console.anthropic.com/
2. Erstelle ein Konto oder melde dich an
3. Navigiere zu "API Keys"
4. Klicke "Create Key" und kopiere den Key (beginnt mit sk-ant-...)

OpenAI (GPT)

1. Besuche https://platform.openai.com/
2. Melde dich an oder registriere dich
3. Gehe zu https://platform.openai.com/account/api-keys
4. Klicke "Create new secret key" und kopiere den Key

Grok (xAI)

1. Besuche https://console.x.ai/
2. Melde dich mit deinem X (Twitter) Account an
3. Erstelle einen API-Key im Dashboard

OpenRouter

1. Besuche https://openrouter.ai/
2. Registriere ein kostenloses Konto
3. Gehe zu https://openrouter.ai/settings/keys
4. Erstelle einen Key (beginnt mit sk-or-v1-...)

Hinweis zu Claude.ai Subscriptions: Continue.dev kann dein bestehendes Claude.ai Pro/Max-Abo nicht nutzen. Du benötigst zwingend einen separaten Anthropic API-Key mit Pay-per-Token-Abrechnung. Dies ist eine technische Einschränkung, da Continue.dev ein Third-Party-Tool ist.

Schritt 10: Advanced Python Tools installieren

Für professionelle Python-Entwicklung installieren wir moderne Tools, die den traditionellen Workflow ersetzen. Diese Schritte sind essentiell für reproduzierbare Builds und Team-Arbeit.

Poetry - Modernes Dependency Management

Poetry ersetzt den traditionellen pip + requirements.txt Workflow durch eine einheitliche, moderne Lösung:

pipx install poetry

Was Poetry ersetzt:

# ❌ Alter Weg (traditionell)
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install requests flask
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

# ✅ Neuer Weg (Poetry)
poetry init
poetry add requests flask
poetry install

Vorteile von Poetry:

• Automatisches Virtual Environment Management - Keine manuellen venv-Befehle mehr
• Dependency Resolution - Keine Versionskonflikte mehr
• pyproject.toml als Single Source of Truth - Eine Datei für alles
• poetry.lock für Reproducible Builds - Exakt gleiche Dependencies auf jedem System
• Einfaches Packaging - poetry build und poetry publish

Poetry-Workflow:

# Neues Projekt initialisieren
poetry new mein-projekt
cd mein-projekt

# Oder existierendes Projekt
cd bestehendes-projekt
poetry init

# Dependencies hinzufügen
poetry add requests flask

# Dev-Dependencies hinzufügen
poetry add --group dev pytest ruff mypy

# Virtual Environment aktivieren
poetry shell

# Projekt installieren
poetry install

# Dependency-Tree anzeigen
poetry show --tree

# Projekt bauen
poetry build

📦 Reproducible Builds mit poetry.lock

Poetry erstellt automatisch eine poetry.lock Datei, die exakte Versionen aller Dependencies (inklusive transitive Dependencies) fixiert. Dies garantiert, dass jeder im Team und jeder CI/CD-Build identische Dependencies verwendet.

Beispiel aus der Praxis: Das Molly-Projekt (Privacy-fokussierter Signal-Fork) nutzt Reproducible Builds, um zu beweisen, dass ihre APKs aus dem publizierten Source Code stammen. Mit Poetry's poetry.lock ist dies für Python-Projekte genauso einfach erreichbar.

Vergleich:requirements.txt: requests>=2.28.0 (kann 2.28.0, 2.31.0 oder 2.32.0 installieren)poetry.lock: requests==2.31.0 + exakte Versionen aller 15 transitive Dependencies

Dies ist ein "must-go" für professionelle Entwicklung und entspricht dem Best Practice "Reproducible Builds" wie er auch in Open-Source-Projekten mit Sicherheitsfokus (z.B. Molly, Signal, Tor Browser) verwendet wird.

mypy - Static Type Checking

mypy validiert Python Type Hints zur Compile-Zeit:

pipx install mypy

Beispiel-Nutzung:

# code.py
def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}"

greet(42)  # mypy erkennt: Argument hat falschen Typ!

mypy code.py
# Output: error: Argument 1 to "greet" has incompatible type "int"; expected "str"

Integration in VSCodium:

Füge zu ~/.vscode/settings.json hinzu:

{
  "python.linting.mypyEnabled": true,
  "python.linting.mypyArgs": [
    "--strict",
    "--ignore-missing-imports"
  ]
}

pre-commit - Automatische Code Quality Checks

Automatisiere Code-Checks vor jedem Commit:

pipx install pre-commit

Erstelle .pre-commit-config.yaml in deinem Projekt:

repos:
  - repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit
    rev: v0.1.9
    hooks:
      - id: ruff
        args: [--fix]
      - id: ruff-format

  - repo: https://github.com/pre-commit/mirrors-mypy
    rev: v1.7.1
    hooks:
      - id: mypy
        additional_dependencies: [types-requests]

Installiere Hooks im Projekt:

cd ~/Development/mein-projekt
pre-commit install

Jetzt läuft Ruff + mypy automatisch bei jedem git commit und verhindert fehlerhaften Code.

bandit - Security Linter

bandit scannt Code nach Sicherheitslücken:

pipx install bandit

bandit -r ~/Development/mein-projekt

Findet häufige Probleme wie:

• Hardcoded Passwörter
• SQL-Injection-Risiken
• Unsichere Krypto-Algorithmen
• Pickle-Deserialization-Vulnerabilities

Installierte Tools im Überblick

Nach diesem Schritt hast du folgende Tools via pipx installiert:

# Essentials (Schritt 5)
ruff                # Linter + Formatter
pytest              # Testing Framework

# Advanced Tools (Schritt 10)
poetry              # Dependency Management
mypy                # Type Checking
pre-commit          # Git Hooks
bandit              # Security Scanning

# Überprüfe Installation
pipx list

Schritt 11: Beispiel-Projekt mit Poetry einrichten

Jetzt richten wir ein modernes Python-Projekt mit Poetry ein. Wir nutzen das CCC-Projekt als Beispiel und modernisieren es.

CCC-Projekt klonen

mkdir -p ~/Development
cd ~/Development
git clone https://github.com/collective-context/ccc-code.git
cd ccc-code

Poetry initialisieren

Falls das Projekt bereits eine pyproject.toml hat:

poetry install

Falls nicht, initialisiere Poetry:

poetry init

Beantworte die interaktiven Fragen oder nutze Defaults mit Enter.

Dependencies mit Poetry verwalten

# Haupt-Dependencies hinzufügen
poetry add cement requests pyyaml

# Development-Dependencies
poetry add --group dev pytest pytest-cov ruff mypy bandit

# Optional: Pre-commit Hooks
poetry add --group dev pre-commit

Poetry erstellt automatisch:

• pyproject.toml - Projekt-Konfiguration
• poetry.lock - Fixierte Versionen (für Reproducible Builds)

VSCodium Workspace-Settings erstellen

mkdir -p .vscode

cat > .vscode/settings.json << 'EOF'
{
  "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
  "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
  "python.analysis.autoSearchPaths": true,
  
  "[python]": {
    "editor.formatOnSave": true,
    "editor.codeActionsOnSave": {
      "source.fixAll.ruff": "explicit",
      "source.organizeImports.ruff": "explicit"
    },
    "editor.defaultFormatter": "charliermarsh.ruff"
  },
  
  "ruff.nativeServer": "on",
  
  "python.testing.pytestEnabled": true,
  "python.testing.unittestEnabled": false,
  "python.testing.pytestArgs": [
    "tests"
  ],
  
  "editor.rulers": [88],
  "editor.tabSize": 4,
  "editor.insertSpaces": true,
  
  "files.exclude": {
    "**/__pycache__": true,
    "**/*.pyc": true,
    "**/.pytest_cache": true,
    "**/.ruff_cache": true,
    "**/.mypy_cache": true
  },
  
  "git.autofetch": true,
  "git.confirmSync": false,
  "git.branchProtection": ["main", "master"]
}
EOF

📝 Wichtig: Workspace vs. User Settings verstehen
VSCodium kennt zwei verschiedene Settings-Ebenen, die oft verwechselt werden:

1. Workspace Settings (.vscode/settings.json ohne Tilde):

• Speicherort: <projekt-pfad>/.vscode/settings.json
• Gültig für: Nur dieses spezifische Projekt
• Im Git-Repo: ✅ Ja (wird committed, Team teilt diese Einstellungen!!!)
• Verwende dies für projekt-spezifische Konfigurationen wie:
  • Python Interpreter Pfad (python.defaultInterpreterPath)
  • Linter-Einstellungen für dieses Projekt
  • Test-Framework-Konfiguration
  • Projekt-spezifische Code-Formatierung

2. User Settings (~/.config/VSCodium/User/settings.json):

• Speicherort: ~/.config/VSCodium/User/settings.json (im Home-Verzeichnis)
• Gültig für: Alle VSCodium-Instanzen global
• Im Git-Repo: ❌ Nein (persönliche Präferenzen, nicht committen)
• Verwende dies für persönliche Einstellungen wie:
  • Font-Größe und Theme
  • Telemetrie-Einstellungen
  • Editor-Verhalten (Minimap, Whitespace-Rendering)
  • Persönliche Keyboard-Shortcuts

In diesem Schritt 11 erstellen wir Workspace Settings, weil wir projekt-spezifische Konfigurationen wie das Poetry Virtual Environment definieren. Diese Einstellungen werden ins Git-Repository committed, damit alle Team-Mitglieder die gleiche Entwicklungsumgebung haben.

In Schritt 13 erstellen wir dann globale User Settings für persönliche Präferenzen, die nicht mit dem Team geteilt werden.

Extension-Empfehlungen

cat > .vscode/extensions.json << 'EOF'
{
  "recommendations": [
    "ms-python.python",
    "charliermarsh.ruff",
    "mhutchie.git-graph",
    "yzhang.markdown-all-in-one",
    "Continue.continue",
    "detachhead.basedpyright"
  ]
}
EOF

Debug-Konfiguration

cat > .vscode/launch.json << 'EOF'
{
  "version": "0.2.0",
  "configurations": [
    {
      "name": "Python: Current File",
      "type": "debugpy",
      "request": "launch",
      "program": "${file}",
      "console": "integratedTerminal",
      "justMyCode": false
    },
    {
      "name": "Python: Pytest",
      "type": "debugpy",
      "request": "launch",
      "module": "pytest",
      "args": [
        "-v",
        "${workspaceFolder}/tests"
      ],
      "console": "integratedTerminal",
      "justMyCode": false
    }
  ]
}
EOF

pyproject.toml für Tooling-Config

Poetry nutzt pyproject.toml auch für Tool-Konfigurationen. Falls die Datei diese Sections noch nicht enthält, füge sie hinzu:

cat >> pyproject.toml << 'EOF'

[tool.ruff]
line-length = 88
target-version = "py311"
exclude = [".venv", "venv", "__pycache__"]

[tool.ruff.lint]
select = ["E", "W", "F", "I", "N", "B", "PL"]
ignore = []

[tool.pytest.ini_options]
testpaths = ["tests"]
python_files = ["test_*.py"]
addopts = ["-v", "--strict-markers"]

[tool.mypy]
python_version = "3.11"
warn_return_any = true
warn_unused_configs = true
disallow_untyped_defs = true
EOF

Hinweis: Falls pyproject.toml diese Sections bereits enthält, überspringe diesen Schritt oder merge sie manuell.

Poetry Shell aktivieren

# Virtual Environment aktivieren
poetry shell

# Oder einzelne Befehle ausführen
poetry run pytest
poetry run ruff check .
poetry run mypy src/

Pre-commit Hooks einrichten (optional)

Falls pre-commit installiert ist:

# .pre-commit-config.yaml wurde in Schritt 10 beschrieben
poetry run pre-commit install

# Teste alle Dateien
poetry run pre-commit run --all-files

📝 Infobox: Traditioneller vs. moderner Workflow
Alter Weg (pip + venv):

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
pytest
deactivate

Neuer Weg (Poetry):

poetry install
poetry run pytest
# oder: poetry shell

Was Poetry besser macht:

• ✅ Automatisches venv-Management (kein manuelles activate/deactivate)
• ✅ Dependency Resolution (verhindert Konflikte)
• ✅ Reproduzierbare Builds durch poetry.lock
• ✅ Einheitliche Befehle (poetry run statt activate)
• ✅ Projekt-Metadaten + Dependencies in einer Datei (pyproject.toml)
• ✅ Build + Publish in einem Tool

Migration von requirements.txt zu Poetry:

# Automatisch aus requirements.txt importieren
poetry add $(cat requirements.txt)

# Oder manuell aus pyproject.toml:
poetry install

Schritt 12: VSCodium starten und testen

Öffne VSCodium mit dem Projekt:

codium ~/Development/ccc-code

Alternativ starte VSCodium ohne Projekt:

codium

Continue.dev testen

1. Drücke Ctrl+Shift+X um die Extensions-Ansicht zu öffnen
2. Verifiziere, dass Continue installiert ist
3. Drücke Ctrl+L um den Continue Chat zu öffnen
4. Stelle eine Testfrage: "Explain the Python virtual environment concept"

Wenn alles korrekt konfiguriert ist, sollte Continue.dev mit dem konfigurierten LLM-Provider antworten.

Python Extension testen

Öffne eine Python-Datei (.py) und überprüfe:

• IntelliSense funktioniert (Code-Completion)
• Syntax-Highlighting ist aktiv
• Ruff-Linting zeigt Fehler an (falls vorhanden)
• Poetry Virtual Environment wird erkannt (unten links in VSCodium)

Git Graph testen

1. Drücke Ctrl+Shift+G für Source Control
2. Klicke auf das Git Graph Icon in der Seitenleiste
3. Du solltest die Commit-Historie als Graph sehen

Poetry Integration testen

VSCodium erkennt automatisch Poetry Virtual Environments:

1. Öffne das integrierte Terminal (Ctrl+`)
2. Es sollte automatisch im Poetry-venv sein (erkennbar an (.venv) im Prompt)
3. Teste: python --version zeigt die Poetry-Python-Version

Schritt 13: Globale VSCodium-Einstellungen (Optional)

Erstelle oder bearbeite die globalen User Settings:

mkdir -p ~/.config/VSCodium/User

cat > ~/.config/VSCodium/User/settings.json << 'EOF'
{
  "telemetry.telemetryLevel": "off",
  "workbench.startupEditor": "none",
  "editor.fontSize": 14,
  "editor.fontFamily": "'DejaVu Sans Mono', 'Courier New', monospace",
  "editor.minimap.enabled": false,
  "editor.renderWhitespace": "boundary",
  "editor.rulers": [80, 120],
  "editor.bracketPairColorization.enabled": true,
  "files.trimTrailingWhitespace": true,
  "files.insertFinalNewline": true,
  "terminal.integrated.fontSize": 13,
  "git.autofetch": true,
  "git.confirmSync": false,
  "extensions.autoUpdate": false
}
EOF

Diese globalen Einstellungen gelten für alle VSCodium-Instanzen und sind persönliche Präferenzen, die nicht ins Git-Repository committed werden.

Schritt 14: Desktop-Verknüpfung erstellen (Optional)

Erstelle eine Desktop-Verknüpfung für schnellen Zugriff:

mkdir -p ~/.local/share/applications

cat > ~/.local/share/applications/vscodium.desktop << EOF
[Desktop Entry]
Version=1.0
Type=Application
Name=VSCodium
Comment=Code Editing. Redefined.
Exec=codium %F
Icon=vscodium
Terminal=false
Categories=Development;IDE;
MimeType=text/plain;inode/directory;
StartupWMClass=VSCodium
EOF

Mache die Datei ausführbar:

chmod +x ~/.local/share/applications/vscodium.desktop

Aktualisiere den Desktop-Cache:

update-desktop-database ~/.local/share/applications/

Schritt 15: Ollama für lokale Modelle installieren (Optional)

Falls du kostenlose lokale LLM-Modelle nutzen möchtest, installiere Ollama:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Lade ein Code-Modell herunter:

ollama pull qwen2.5-coder:3b

Teste das Modell:

ollama run qwen2.5-coder:3b "Write a Python function to calculate fibonacci numbers"

Aktiviere das Modell in Continue.dev, indem du die entsprechenden Zeilen in ~/.continue/config.yaml auskommentierst.

Troubleshooting

VSCodium startet nicht

Überprüfe die Installation:

which codium
codium --version

Prüfe auf Fehler:

codium --verbose

Continue.dev zeigt keine Antworten

1. Überprüfe die API-Key-Konfiguration:

cat ~/.continue/config.yaml | grep apiKey

1. Prüfe Continue.dev Logs:

tail -f ~/.continue/logs/core.log

1. Teste API-Key extern:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-latest",
    "max_tokens": 100,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

Extensions installieren sich nicht

Prüfe, ob das Open VSX Registry erreichbar ist:

curl -I https://open-vsx.org/

Installiere Extensions manuell über die GUI:

1. Starte VSCodium
2. Drücke Ctrl+Shift+X
3. Suche nach der Extension
4. Klicke "Install"

Python Extension findet Virtual Environment nicht

Poetry Virtual Environments sollten automatisch erkannt werden. Falls nicht:

1. Drücke Ctrl+Shift+P
2. Suche "Python: Select Interpreter"
3. Wähle das Poetry-venv (meist ./.venv/bin/python)

Oder überprüfe Poetry:

# Zeige Pfad zum Poetry-venv
poetry env info --path

# Aktiviere manuell falls nötig
source $(poetry env info --path)/bin/activate

Poetry Befehle funktionieren nicht

Stelle sicher, dass Poetry im PATH ist:

# Nach pipx install poetry ausführen
pipx ensurepath
source ~/.bashrc

# Überprüfe
poetry --version

API-Kosten im Überblick

Da Continue.dev API-basiert arbeitet, fallen Kosten pro Token an. Hier eine Übersicht der wichtigsten Modelle:

Beispielrechnung für durchschnittliche Entwickler-Nutzung:

• 50 Requests/Tag
• Durchschnittlich 2K Input + 1K Output pro Request
• Monatliche Tokens: 3M Input + 1.5M Output
• Claude 4 Sonnet: ~$31.50/Monat
• GPT-4o-mini: ~$1.35/Monat
• Lokale Modelle (Ollama): $0/Monat

Tipp: Starte mit OpenRouter Free Models oder lokalen Ollama-Modellen zum Testen, bevor du bezahlte APIs nutzt.

Wichtige Keyboard Shortcuts

VSCodium Essentials

• Ctrl+Shift+P - Command Palette
• Ctrl+P - Quick Open (Datei suchen)
• Ctrl+Shift+F - In Dateien suchen
• Ctrl+ - Terminal ein/aus
• Ctrl+B - Seitenleiste ein/aus
• Ctrl+\ - Editor splitten
• F5 - Debugging starten

Continue.dev

• Ctrl+L - Continue Chat öffnen
• Ctrl+I - Inline Edit Modus
• Tab - Autocomplete akzeptieren
• Ctrl+→ - Teilweise akzeptieren
• @ - Context Provider erwähnen
• / - Slash Commands

Git

• Ctrl+Shift+G - Source Control View
• Ctrl+K Ctrl+C - Commit (in Source Control)

Python

• F9 - Breakpoint setzen/entfernen
• F10 - Step Over (Debugging)
• F11 - Step Into (Debugging)
• Shift+F11 - Step Out (Debugging)

Best Practices

1. Modell-Strategie

Nutze unterschiedliche Modelle für verschiedene Aufgaben:

• Chat: High-Quality-Modell (Claude 4, GPT-4o)
• Edit: Mid-Range-Modell (GPT-4o-mini, Claude Haiku)
• Autocomplete: Lokales Modell (Ollama)

2. Prompt Caching nutzen

Bei Claude-Nutzung aktiviere Prompt Caching für 90% Kostenersparnis bei wiederholten Anfragen:

defaultCompletionOptions:
  promptCaching: true

3. Token-Limits setzen

Kontrolliere Kosten durch maxTokens:

defaultCompletionOptions:
  maxTokens: 2000

4. Kontext gezielt nutzen

Verwende Context Provider strategisch:

• @codebase - Projektweite Suche
• @docs - Dokumentation einbeziehen
• @terminal - Terminal-Output analysieren
• @problems - Fehler beheben

5. Custom Prompts erstellen

Erstelle wiederverwendbare Prompts in config.yaml:

prompts:
  - name: test
    description: Write comprehensive tests
    prompt: |
      Write comprehensive unit tests for the selected code.
      Include edge cases and error handling.

Nutze sie mit /test im Chat.

6. Poetry Best Practices

Reproduzierbare Builds garantieren:

# Immer poetry.lock committen
git add poetry.lock pyproject.toml
git commit -m "Lock dependencies"

# Im Team / CI/CD: poetry.lock nutzen
poetry install --no-root

# Dependencies updaten
poetry update

# Dependency-Tree prüfen
poetry show --tree

Virtual Environment Management:

# Info über aktives venv
poetry env info

# Neues venv mit spezifischer Python-Version
poetry env use python3.11

# Alle venvs des Projekts anzeigen
poetry env list

# Venv entfernen
poetry env remove python3.11

Zusammenfassung

Du hast erfolgreich VSCodium mit Continue.dev AI-Coding-Assistent auf Debian 12/13 oder Ubuntu installiert. Das Setup umfasst:

• ✅ VSCodium (Open Source Code Editor)
• ✅ Continue.dev (AI Coding Assistant)
• ✅ Python Development Tools (Ruff, pytest, BasedPyright)
• ✅ Poetry (Modernes Dependency Management)
• ✅ mypy (Type Checking)
• ✅ pre-commit (Automatische Code Quality)
• ✅ bandit (Security Scanning)
• ✅ Git Extensions (Git Graph, History)
• ✅ Markdown und Utility Extensions
• ✅ Konfiguration für verschiedene LLM-Provider
• ✅ Optional: Lokale Modelle via Ollama

Der moderne Python-Workflow mit Poetry:

# Projekt starten
poetry new mein-projekt
cd mein-projekt

# Dependencies verwalten
poetry add requests flask
poetry add --group dev pytest ruff

# Entwickeln
poetry shell  # oder: poetry run ...
pytest
ruff check .

# Reproduzierbare Builds
git add poetry.lock  # Immer committen!
poetry install       # Exakte Versionen installieren

Nächste Schritte:

1. API-Keys in ~/.continue/config.yaml eintragen
2. VSCodium mit codium starten
3. Continue.dev mit Ctrl+L testen
4. Poetry-Projekt erstellen und mit VSCodium öffnen

Wichtiger Hinweis: Continue.dev kann dein bestehendes Claude.ai-Abo nicht nutzen. Du benötigst separate API-Keys mit Pay-per-Token-Abrechnung. Für kostenloses Testen empfehlen wir OpenRouter Free Models oder lokale Ollama-Modelle.

Weiterführende Ressourcen

• VSCodium Dokumentation: https://vscodium.com/
• Continue.dev Docs: https://docs.continue.dev/
• Poetry Dokumentation: https://python-poetry.org/docs/
• Anthropic API: https://docs.anthropic.com/
• OpenAI API: https://platform.openai.com/docs
• OpenRouter: https://openrouter.ai/docs
• Ollama: https://ollama.ai/
• Ruff Linter: https://docs.astral.sh/ruff/
• mypy: https://mypy-lang.org/
• Reproducible Builds: https://reproducible-builds.org/

Über den Autor: Dieser Artikel wurde im Rahmen des Collective Context Commander (CCC) Projekts erstellt - einem Open-Source Multi-Agent KI-Orchestrierungssystem. Mehr Informationen unter https://collective-context.org/