Kimi K3 接入 VS Code 完整指南

1✅ 读一个陌生项目的源码（256K 一次读完，Kimi 最强项）
2✅ 中文 PRD / 需求文档 → 任务拆解
3✅ 长对话的 Agent 任务（context cache 省 70%+ 输入成本）
4✅ 需要推理深度的重构和 bug 定位（32B 激活）
5✅ 中文注释生成、中文文档撰写、中文 commit message
6✅ 代码库里中文标识符多的国内项目

1❌ Tab 自动补全（贵且慢，用 moonshot-v1-8k 或别家便宜模型）
2❌ 截图转代码（不支持图片输入，用豆包 1.5 Pro）
3❌ 极致成本敏感（DeepSeek V4.1 Flash 便宜 3 倍）
4❌ 纯英文开源项目（英文能力不如其中文能力突出）
5❌ 需要严格 JSON Schema 的关键业务（Claude 系更稳）

1def refund(order_id: str, amount: Decimal) -> bool:
2    order = db.query(Order).get(order_id)
3    if order.status != "paid":
4        return False
5
6    # bug 1: 没校验 amount <= order.amount，可能超额退款
7    # bug 2: 浮点比较，应该用 Decimal
8    # bug 3: 没有事务，扣款和写记录可能不一致
9
10    result = payment_client.refund(order.payment_id, float(amount))
11    if result.code == 0:
12        order.status = "refunded"
13        db.commit()
14        return True
15    return False

1改个变量名 / 补个注释 / 写个简单函数    → DeepSeek Flash，便宜快
2代码评审 / bug 定位 / 复杂重构           → Kimi K3，贵一点但能兜住

1日常补全 + 轻问答              → Continue（唯一有 Tab 补全的）
2重构 / 跑测试 / 定位 bug        → Cline（生态最成熟）
3想先讨论方案再动手 / 要细粒度权限 → Roo Code

1curl https://api.moonshot.cn/v1/models \
2  -H "Authorization: Bearer sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3"

1{
2  "object": "list",
3  "data": [
4    { "id": "kimi-k3", "context_length": 256000 },
5    { "id": "kimi-k3-256k", "context_length": 256000 },
6    { "id": "kimi-k3-1m", "context_length": 1000000 },
7    { "id": "moonshot-v1-8k", "context_length": 8000 },
8    { "id": "moonshot-v1-32k", "context_length": 32000 }
9  ]
10}

1API Provider:  Moonshot        （如果没有预设，选 OpenAI Compatible）
2Base URL:      https://api.moonshot.cn/v1
3API Key:       sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3
4Model ID:      kimi-k3

1{
2  // Provider：有 Moonshot 预设就用，没有就 openai-compatible
3  "apiProvider": "moonshot",
4
5  // Kimi 的 OpenAI 兼容端点，注意是 /v1
6  "openAiBaseUrl": "https://api.moonshot.cn/v1",
7
8  // API Key
9  "openAiApiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
10
11  // 模型 ID。日常用 kimi-k3；整仓库理解换 kimi-k3-256k
12  "openAiModelId": "kimi-k3",
13
14  // 模型能力声明（影响 Cline 的上下文管理策略）
15  "openAiModelInfo": {
16    // Kimi K3 最大输出 16K
17    "maxTokens": 16384,
18    // ⚠️ 这里是关键：不要填 256000 也不要填 1000000。
19    // 填满会让 Cline 每次都塞超长上下文，又慢又贵。
20    // 实测 64000 是「够用 + 不浪费」的甜点值
21    "contextWindow": 64000,
22    // Kimi 不支持图片输入
23    "supportsImages": false,
24    // ⭐ 开启后 Cline 会按 cache 价显示成本估算
25    "supportsPromptCache": true,
26    "inputPrice": 2.0,
27    "outputPrice": 8.0
28  },
29
30  // 单次输出上限。日常 8192 够用，生成大文件再临时调高
31  "maxTokens": 8192,
32
33  // 温度：Agent 干活要确定性
34  "temperature": 0.2,
35
36  // 只读操作（读文件、列目录）自动批准，省得每次点
37  "autoApproveReadOnly": true,
38
39  // ⚠️ 写文件和跑命令必须手动批准，这两项永远保持 false
40  "autoApproveWrite": false,
41  "autoApproveExecute": false,
42
43  // 流式输出，保持开启能看到它的思考过程
44  "streamEnabled": true,
45
46  // 超时（秒）。Kimi 长任务可能超过 60 秒
47  "requestTimeoutMs": 180000
48}

1读取当前项目的 package.json，告诉我这个项目用了哪些依赖，
2顺便指出其中有没有明显过时的包

1{
2  "models": [
3    {
4      // 侧边栏对话主模型：Kimi K3
5      "title": "Kimi K3",
6      // provider 用 openai，Kimi 兼容 OpenAI 协议
7      "provider": "openai",
8      "model": "kimi-k3",
9      "apiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
10      // ⚠️ /v1，不是 /v2
11      "apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
12      // 对话模型给足上下文，256K 原生支持
13      "contextLength": 128000,
14      "completionOptions": {
15        "temperature": 0.2,
16        "maxTokens": 8192
17      }
18    },
19    {
20      // 长文档专用：显式用 256k 版本
21      "title": "Kimi K3 长上下文",
22      "provider": "openai",
23      "model": "kimi-k3-256k",
24      "apiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
25      "apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
26      "contextLength": 256000,
27      "completionOptions": {
28        "temperature": 0.1,
29        "maxTokens": 16384
30      }
31    },
32    {
33      // 便宜模型：处理简单问答
34      "title": "Moonshot v1 8k",
35      "provider": "openai",
36      "model": "moonshot-v1-8k",
37      "apiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
38      "apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
39      "contextLength": 8000,
40      "completionOptions": {
41        "temperature": 0.1,
42        "maxTokens": 2048
43      }
44    }
45  ],
46
47  // ⭐ Tab 补全必须用便宜模型。
48  // 用 kimi-k3 做补全会让账单爆炸：补全每秒可能触发数次
49  "tabAutocompleteModel": {
50    "title": "Moonshot v1 8k (Tab)",
51    "provider": "openai",
52    "model": "moonshot-v1-8k",
53    "apiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
54    "apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
55    "contextLength": 8000
56  },
57
58  "tabAutocompleteOptions": {
59    // 停止输入后等待多久触发补全（毫秒）。
60    // 300 是甜点值；设 100 会疯狂发请求；设 800 会感觉补全不出来
61    "debounceDelay": 300,
62    // 单次补全过程的最大 prompt token。
63    // 设太大（如 4096）会明显变慢，1024 足够补一两行
64    "maxPromptTokens": 1024,
65    // 单行补全。多行又慢又容易错
66    "multilineCompletions": "never",
67    // 光标前后上下文占比
68    "prefixPercentage": 0.7,
69    "maxSuffixPercentage": 0.2
70  },
71
72  // 嵌入模型用本地 transformers.js，避免额外费用和网络依赖
73  "embeddingsProvider": {
74    "provider": "transformers.js"
75  },
76
77  // 自定义 slash 命令：把高频提示词固化成一条命令
78  "slashCommands": [
79    {
80      "name": "test",
81      "description": "为选中代码生成单元测试",
82      "prompt": "为下面这段代码生成完整的单元测试，使用项目现有测试框架（pytest/jest/vitest 等）。要求：\n1. 每个公开方法覆盖正常路径 + 至少 2 条异常/边界路径\n2. 所有 IO 依赖用 mock 打桩，不连真实数据库\n3. 测试风格对齐项目已有测试\n4. 金额一律用 Decimal，不要用 float\n5. 只输出测试代码，不要解释\n\n{{{ input }}}"
83    },
84    {
85      "name": "review",
86      "description": "深度代码评审",
87      "prompt": "请以资深工程师视角深度评审下面这段代码，重点找：\n1. 逻辑错误和边界条件遗漏\n2. 并发与事务问题（这里最容易出生产事故，请重点看）\n3. 数值精度问题（float vs Decimal）\n4. 性能问题（N+1 查询、重复计算、内存泄漏）\n5. 安全隐患（注入、越权、敏感信息泄露）\n按严重程度排序输出，每条给出文件行号和修复代码。\n\n{{{ input }}}"
88    },
89    {
90      "name": "explain",
91      "description": "解释代码并指出副作用",
92      "prompt": "解释下面这段代码：\n1. 整体职责（一句话）\n2. 逐段拆解关键逻辑\n3. 所有副作用（写库、发消息、改全局状态）\n4. 容易被忽略的隐藏行为\n5. 可疑点，精确到行号\n\n{{{ input }}}"
93    },
94    {
95      "name": "commit",
96      "description": "生成中文 commit message",
97      "prompt": "基于下面的 git diff 生成 commit message：\n- 用中文， Conventional Commits 格式（feat/fix/refactor/docs/test/chore）\n- 标题不超过 50 字，正文分点说明「改了什么」和「为什么改」\n- 只输出 commit message，不要解释\n\n{{{ input }}}"
98    }
99  ]
100}

1{
2  // Continue 的 Tab 补全开关
3  "continue.enableTabAutocomplete": true,
4
5  // 生效语言白名单
6  "continue.enableTabAutocompleteFor": [
7    "python", "typescript", "typescriptreact",
8    "javascript", "javascriptreact", "go", "rust",
9    "java", "csharp", "cpp", "php", "sql", "shellscript"
10  ],
11
12  // 写文档时别被补全打断
13  "continue.disableTabAutocompleteIn": ["markdown", "plaintext"],
14
15  // 侧边栏显示模型选择器，方便在 K3 / 长上下文 / 便宜模型之间切
16  "continue.showModelSelect": true,
17
18  // 做 commit message 时可临时打开，会把 git diff 带进上下文
19  "continue.includeGitDiff": false
20}

1{
2  // Profile 名称，切换时显示
3  "profileName": "Kimi K3 主力",
4  // Provider 类型
5  "apiProvider": "openai-compatible",
6  "apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
7  "apiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
8  "modelId": "kimi-k3",
9  "modelMaxTokens": 16384,
10  "modelContextWindow": 64000,
11  "modelTemperature": 0.2,
12  "modelSupportsImages": false,
13  "modelSupportsPromptCache": true,
14  "modelInputPrice": 2.0,
15  "modelOutputPrice": 8.0
16}

1{
2  "profileName": "Kimi K3 长上下文",
3  "apiProvider": "openai-compatible",
4  "apiBase": "https://api.moonshot.cn/v1",
5  "apiKey": "sk-kimi-8fJ2mXqLpR4nT6vB9wY0zC1dE3",
6  // 256k 版本
7  "modelId": "kimi-k3-256k",
8  "modelMaxTokens": 16384,
9  // 填满 256000，这个 Profile 就是干这个用的
10  "modelContextWindow": 256000,
11  "modelTemperature": 0.1,
12  "modelSupportsImages": false,
13  "modelSupportsPromptCache": true,
14  "modelInputPrice": 2.0,
15  "modelOutputPrice": 8.0
16}

11. 切到 Architect 模式：「我打算把回调改成 async/await，给我方案和风险点」
22. 看完方案，提出修改意见，来回讨论 2-3 轮
33. 方案定稿后切到 Code 模式：「按刚才的方案实施，改完跑测试」

1请把 src/ 目录下 5 个路由文件从回调风格改成 async/await：
21. 所有回调式 IO 改成 await + promisify
32. 错误处理统一成 try/catch，不再层层传 next(err)
43. 不要改变任何接口的对外行为（入参、响应格式必须完全一致）
54. 改完运行 npm test，把失败测试修到全绿
6每改完一个文件给我看 diff，我确认后再改下一个。

1@app/ @tests/ @README.md @docs/
2
3请通读这个项目，输出：
41. 整体架构图（用 Mermaid graph 语法）
52. 核心模块清单：模块名 / 职责 / 入口文件 / 被谁依赖
63. 数据流向：一个 HTTP 请求从进来到返回，经过了哪些层
74. 项目里明显的技术债，按严重程度排序，精确到文件行号
85. 新人最容易踩的 3 个坑
9
10不要写代码，只要分析。

1我要做一个「订单超时自动取消」功能，30 分钟未支付自动取消并释放库存。
2请给我设计方案，需要包含：
31. 至少 2 种实现方案（延迟队列 / 定时轮询 / 消息中间件）
42. 每种方案的优缺点和适用场景
53. 推荐哪个，为什么
64. 实现时需要注意的坑
7
8这个项目是 FastAPI + Celery + Redis + MySQL。
9不要写代码，只要方案。

1按你推荐的方案（Celery 延迟任务 + 补偿轮询）实施。
2注意：取消前要二次检查订单状态，避免取消已支付订单。

1# 项目规则
2
3## 技术栈
4- Python 3.11 + FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + Celery
5- 数据库 MySQL 8.0，缓存 Redis
6- 测试 pytest，覆盖率要求 > 80%
7
8## 代码规范
9- 所有公开函数必须有类型注解 + 中文 docstring（Google 风格）
10- 金额一律用 Decimal，禁止 float
11- 每个函数不超过 50 行，超了就拆
12- 数据库查询显式指定字段，禁止 select *
13
14## 并发与事务（重点）
15- 任何「读-改-写」序列必须包在事务里
16- 涉及资金的操作必须幂等，用唯一键或分布式锁保证
17- 不要在事务里做网络调用（RPC、HTTP、MQ）
18
19## 禁止事项
20- 不要引入新的第三方依赖
21- 不要改 requirements.txt 的版本号
22- 不要动 legacy/ 目录
23- 不要用 print，统一用 logging
24
25## 已知易错点（AI 常犯的）
26- 手机号正则不支持 +86 前缀，别假设支持
27- order.status 是字符串枚举，不是 int
28- 退款接口的 amount 单位是分，不是元

1✅ 把 .clinerules / system prompt 放在最前面，措辞稳定不变
2✅ 同一任务连续多轮追问，不要每轮新开对话
3✅ Cline / Roo Code 的工具调用循环会自动命中，什么都不用做

1❌ 在 system prompt 或规则文件里插时间戳、随机数、git commit hash
2❌ 每次对话微调规则文件的一个字（前缀一变，全部失效）
3❌ 把项目结构说明每次重新生成一遍（措辞必须固定）

1第一轮：只喂目录结构 + README，问「这个项目分几个模块」
2第二轮：针对你关心的模块，@ 3-5 个文件，问细节
3第三轮：把前两轮的结果 + 关键文件，问「综合来看 X 是怎么实现的」

1阶段 1（入门）：Continue + Kimi K3 跑通补全和问答          ← 本篇到这里
2阶段 2（进阶）：补全换便宜模型 + 自定义 slash 命令 + contextWindow 调优
3阶段 3（高级）：Cline / Roo Code 跑多文件重构 + Architect 模式出方案
4阶段 4（专家）：规则文件沉淀团队规范 + Function Calling 接内部系统 + 长上下文三段式