目录

• BurstCode
  • 目录
  • 为什么选择 BurstCode
    • 精准 —— 改对，而不是改多
    • 高速 —— 一次往返，做完该做的
    • 省钱 —— 用最少的 token 完成任务
    • 安全 —— 代码不出本机，改动可控可回滚
  • 功能特性
  • 环境要求
  • 安装
    • 从 VS Code 扩展商店安装（推荐）
    • 通过 .vsix 安装（离线 / 预发布）
    • 自行构建 .vsix
  • 配置你的大模型
  • 使用方法
    • 打开聊天
    • 与 Agent 对话
    • 审查改动
    • 回滚整个回合
  • Agent 工具箱
  • 后台代码探索器
  • 命令
  • 配置项参考
    • 大模型配置档
    • Agent 循环
    • Shell
    • 后台探索器
    • 上下文与其它
  • 从源码构建
  • 常见问题
  • 许可证

为什么选择 BurstCode

市面上的 Agent 类编码插件大多默认你会把代码发往托管的云端前沿模型，按 token 收费、还要交出源码。BurstCode 围绕四个核心理念重新设计 —— 精准、高速、省钱、安全，并完全运行在你本地掌控的模型上。

精准 —— 改对，而不是改多

• 理解 LSP，而非盲搜 —— 用语言服务（跳转定义、查引用、查实现、悬停类型）定位代码，重构能正确理解作用域与再导出，不会误伤同名符号。
• 先审查再落地 —— 每次改动都以可逐块 Accept / Reject 的 diff 呈现，外加 Git 检查点随时整体回滚，改动可控、可追溯。
• 长期记忆 —— 记录你的纠正与项目约定，越用越懂你的代码风格。

高速 —— 一次往返，做完该做的

• 批量上下文收集 —— collect_context 在单次往返中并发执行读取 + grep + 目录列举 + 大纲，少绕路、少等待。
• 并发子 Agent —— 把隔离探索与并行编辑下放给拥有独立上下文窗口的专注子 Agent，互不阻塞。
• 自主续跑 —— Agent 循环会规划、批量调用工具、卡住时自我纠正，并跨越 token 上限/流中断边界自动续跑，无需你反复催。

省钱 —— 用最少的 token 完成任务

• 上下文长度控制 —— 分区压缩历史对话、自动归档已完结话题，让上下文窗口始终精简，避免每次请求都拖着臃肿的上下文反复烧 token。
• 请求频次控制 —— 一轮内并行批量调用工具、规划后再动手、卡住时自我纠正，把同一任务所需的 LLM 往返次数压到最低。
• 重活下放子 Agent —— 大范围检索与读文件交给隔离上下文的子 Agent，只回传精简摘要，主循环上下文不被原始文件内容撑爆。
• 两套独立配置档 —— 聊天用快/大的模型，后台任务用更便宜的小模型，把算力花在刀刃上。

安全 —— 代码不出本机，改动可控可回滚

• 100% 本地优先 —— 除非你主动把端点指向远程，否则源码、提示词与上下文全程留在本机，无云端账号、无遥测、无按 token 计费。
• 自带模型 —— Qwen-Coder、DeepSeek-Coder、Llama、Codestral……凡是你的服务在 /v1/models 暴露的都可用，模型与数据都在你掌控之内。
• 每一步都可审查 —— 改动以逐块 Accept / Reject 的 diff 呈现，Shell 命令带审批门控，绝不在你不知情时动你的代码或环境。
• 随时可回滚 —— 每个 Agent 回合前自动打 Git 检查点，方向不对一键还原整个工作区，放心放手让它干。

功能特性

环境要求

1. VS Code ^1.106.0（或兼容的分支）。

2. 一个 OpenAI 兼容的大模型端点。 任何暴露 /v1/chat/completions（最好同时有 /v1/models）的服务均可。常见选择：

   Ollama（最简单的本地方案）

   # 1. 安装 Ollama → https://ollama.com/download
   # 2. 拉取一个编码模型
   ollama pull qwen2.5-coder:7b
   # 3. 确保服务在运行（Ollama 在 /v1 暴露 OpenAI 兼容 API）
   ollama serve
   # 端点：http://localhost:11434/v1
   

   vLLM

   python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
     --model Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
   # 端点：http://localhost:8000/v1
   

   LM Studio / llama.cpp / 任意 /v1 服务 —— 启动服务并记下它的 base URL。

💡 上下文窗口较大（32k+）且工具调用能力强的模型能带来好得多的 Agent 体验。qwen2.5-coder 与 deepseek-coder-v2 是不错的起点。

安装

从 VS Code 扩展商店安装（推荐）

在 VS Code 中打开 扩展 视图（Ctrl/Cmd+Shift+X），搜索 BurstCode，点击 安装。

或从命令行安装：

code --install-extension burstcode.burstcode

你也可以在 Visual Studio Marketplace 页面点击 Install。

通过 .vsix 安装（离线 / 预发布）

code --install-extension burstcode-0.1.69.vsix

或在 VS Code 中：打开 扩展 视图 → … 菜单 → 从 VSIX 安装… → 选择 .vsix 文件。

自行构建 .vsix

npm install
npm run package      # 用 esbuild 打包扩展
npm run vsix         # 生成 burstcode-<version>.vsix

然后用上面的命令安装生成的文件。

配置你的大模型

BurstCode 有两套独立的配置档，让聊天与后台任务能使用不同的模型：

• burstcode.llm.chat.* —— 交互式聊天 Agent 使用的模型。
• burstcode.llm.background.* —— 后台代码探索器使用的模型（或设 burstcode.llm.background.inherit = true 复用聊天配置档）。

最快的上手方式是产品内的选择器：

1. 打开 BurstCode Chat 面板（见 使用方法）。
2. 从命令面板（Ctrl/Cmd+Shift+P）运行 BurstCode: Configure Model 或 BurstCode: Select Active Model。
3. 输入你的 base URL（如 http://localhost:11434/v1）并选择模型。模型 id 会从 /v1/models 实时获取，并与你手动列出的合并。

或者直接编辑 settings.json：

{
  // ── 聊天配置档 ───────────────────────────
  "burstcode.llm.chat.baseURL": "http://localhost:11434/v1",
  "burstcode.llm.chat.apiKey": "",                 // 多数本地服务可留空
  "burstcode.llm.chat.model": "qwen2.5-coder:7b",
  "burstcode.llm.chat.temperature": 0.2,
  "burstcode.llm.chat.contextWindow": 131072,      // 你的模型支持的总 token 数
  "burstcode.llm.chat.models": [],                 // 在选择器中额外显示的模型 id

  // ── 后台配置档 ───────────────────────────
  "burstcode.llm.background.inherit": false,        // true = 复用聊天配置档
  "burstcode.llm.background.baseURL": "http://localhost:11434/v1",
  "burstcode.llm.background.model": "qwen2.5-coder:7b"
}

🔒 连接使用自签名证书的 HTTPS 端点？把 burstcode.llm.chat.allowSelfSignedCerts（和/或后台对应项）设为 true。

使用方法

打开聊天

BurstCode 出现在两个位置：

• 活动栏中的 BurstCode 视图容器（信息/快捷操作）。
• 辅助侧边栏 中的 BurstCode Chat webview。

从命令面板运行 BurstCode: Open Chat 打开聊天面板，或点击编辑器标题栏/视图标题栏中的 BurstCode 图标。随时用 BurstCode: New Chat 开启新会话。

与 Agent 对话

用自然语言输入请求，例如：

“给登录表单加上输入校验，并写一个测试。” “为什么 parseConfig 在空文件上会抛异常？修一下。” “把 fetchUser 全部重命名为 loadUser 并更新所有调用点。”

Agent 会：

1. 定位 —— 用语义工具和批量上下文收集找到相关代码。
2. 规划 —— 对非平凡任务给出实时计划。
3. 编辑 —— 改动立即落盘并以暂存 diff 呈现。
4. 验证 —— 在需要时运行你的构建/测试。

审查改动

每次编辑都以 diff 形式呈现，并带逐块的 Accept / Reject 控件：

• Accept 保留改动（它已在磁盘上）。
• Reject 把该块回滚到原始内容。
• 用 BurstCode: Accept All Pending Suggestions / Reject All Pending Suggestions 一次性处理全部。

你无需等待 Agent —— 它会在你异步审查的同时继续工作。

回滚整个回合

BurstCode 在每个 Agent 回合前会做一个 Git 检查点。若某回合方向错了，可在聊天 UI 中或通过 BurstCode: Restore Git Checkpoint 还原 —— 工作区会回到该回合之前的状态。

Agent 工具箱

Agent 会推理哪个工具最合适，并把相互独立的调用合并到一次往返。工具分为四类：

上下文与搜索

• collect_context —— 一次调用批量读取 + grep + 目录列举 + 大纲
• read_file、list_dir、grep_search、workspace_outline

语义（LSP 驱动）

• find_definition、find_references / find_references_by_name、find_implementations
• document_symbols、workspace_symbols、hover_info、get_function_range

编辑与流程控制

• propose_edit（先审查的代码块）、write_file（临时文件/脚本）
• update_plan、ask_user
• record_lesson / forget_lesson、save_topic_doc、compress_context

执行与 Web

• run_shell（构建/测试/lint，带审批门控）
• launch_subagent（并发的隔离读/写 Agent）
• web_search、read_webpage

后台代码探索器

一个可选、完全本地的后台工作器。当 IDE 空闲 —— 没有正在进行的聊天且近期无编辑 —— 它会挑选源文件、读取它们，并把分析结果写入工作区输出目录（默认 .burstcode/）。当你打字或聊天请求运行时它会自动暂停。

它会产出：

• docs/ —— 每个文件做什么的逐文件白话摘要。
• bugs.md —— 疑似 Bug 与风险点的日志。
• tests/ —— 针对不确定点自动生成的单元测试。
• verifications.md ——（可选）若启用测试执行，记录通过/失败结果。

用 BurstCode: Toggle Background Code Explorer 启用，或设 burstcode.background.enabled = true。用 BurstCode: Run Background Analysis Now 按需运行单个周期，并通过 Show Background Explorer Report / Show Background Explorer Activity Log 或统一的 Background Explorer Menu 查看输出。

⚠️ burstcode.background.runGeneratedTests 默认关闭 —— 运行自动生成的代码会触及你的 shell 与依赖。在不可信项目上启用前请先审查生成的测试。

命令

所有命令均可从命令面板（Ctrl/Cmd+Shift+P）调用。

配置项参考

大模型配置档

Agent 循环

Shell

后台探索器

上下文与其它

从源码构建

npm install          # 安装依赖
npm run package      # 用 esbuild 打包 → dist/extension.js
npm run vsix         # 生成可安装的 .vsix

仅类型检查（不产物）：

npx tsc --noEmit

迭代调试：在 VS Code 中按 F5 启动加载了 BurstCode 的扩展开发宿主。

常见问题

Agent 连不上我的模型。 确认 base URL 以 /v1 结尾且服务在运行（curl http://localhost:11434/v1/models）。自签名 HTTPS 请启用 allowSelfSignedCerts。

grep_search 报 spawn rg ENOENT。 把 burstcode.ripgrepPath 设为 rg / rg.exe 二进制的完整路径，然后重载窗口。

模型中途停止或陷入循环。 Agent 会自动续跑并自我纠正，但小模型难以应对很长的工具链。尝试更大/更强工具调用能力的模型，并确保 contextWindow 与你服务的真实上限一致。

后台探索器从不运行。 它仅在 IDE 空闲时运行。确认 burstcode.background.enabled 为 true、当前无聊天运行、且空闲已超过 idleThresholdMs。可用 Run Background Analysis Now 强制运行一个周期。

许可证

基于 MIT 许可证 发布。