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CodeWhisker

CodeWhisker

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CodeWhisker

CodeWhiskerは、プログラマーの日々の作業をサポートするために開発されたVSCode拡張機能です。AIの力を借りて、コードの品質向上を目指し、より効率的な開発を可能にします。

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  • bedrockのセットアップに失敗している不具合を修正

特徴

  • AIチャットサポート: サイドバーからAIとコーディングに関する話題でチャットができます。

  • AIによる評価機能: 右クリックメニューより、品質向上に役立つ様々な機能を提供します。

    • コードの追加: 作って欲しいコードを指示します。
    • レビュー: コードのレビューをAIに依頼できます。
    • バグ探索: 潜在的なバグをAIが探し出します。
    • 説明: コードの動作についての説明を受けられます。
    • 最適化: コードの最適化提案を受けられます。
    • テストコード生成: テストコードの作成をAIに依頼できます。
    • 議論: コードについてAIと議論します。
    • 関数コメント生成: 選択したテキスト範囲に対する関数コメントをAIが考えます。
    • 翻訳: 選択したテキストをAIに翻訳してもらえます。
    • カスタム命令: 上記のような命令を定義できます。
    • ファイルの添付: AIに他のソースコードも参照させられるようにファイルの添付が出来ます。
  • クイックフィックス対応: ソースや問題パネルから解決案の提案を依頼できます。

  • プロジェクト解析機能 (NEW): コマンドパレットやチャット内のメニューから「プロジェクトの解析」を実行すると、プロジェクト内のファイルを要約し、プロジェクトを解析します。

    • 一覧表示: ツリー形式でファイル一覧を表示し、それぞれのファイルが何をしているかを説明します。
    • 全体要約: プロジェクト全体で何を構成しているかを要約します。
    • プロジェクトについて議論: プロジェクトについてAIと議論できます。新しい画面の追加、機能の追加、修正などの提案を受けられます。
    • ディレクトリ単位の解析: エクスプローラーから選択したディレクトリを解析することも可能です。

    ※この機能はトークンの消費が大きく、プロジェクトの規模によってはGeminiのような巨大なコンテキストウィンドウを持つAIでないと処理出来ない可能性があります。
    ※解析するファイルの種別は事前に設定で追加しておく必要があります。

  • 日本語対応: 応答は全て日本語で返ってきます。

  • 対応API: 以下のAPIが利用可能です。

    • OpenAI: gpt-4.1 / o4-mini に対応しました
    • Claude: claude 4に対応しました
    • Gemini: gemini 2.5 proに対応しました
    • Bedrock: claude 4に対応しました
      設定方法はその他欄を参照
    • Azure: モデルはAzure Portalで設定します
    • Ollama: phi3 / llama2 / llama3 / gemma2:2b
  • 画像生成対応: OpenAIのDALL-Eを利用して画像生成が可能です。

  • Vision対応 OpenAIのGPT-4oのVisionを利用して画像認識が可能です。プロンプトにCtrl+Vで画像を貼り付けてください。 ※Vision利用時はシステムプロンプトや会話履歴はプロンプトに含まれなくなります。

制限事項

  • 仕様が不明なコード生成は行わないように指示がされています。
  • phi3/llama2/llama3を使用するには、ローカル環境にollamaを起動し、モデルをダウンロードする必要があります。
    ollamaのセットアップ方法は、各種サイトで確認してください。
    デフォルトでは、http://localhost:11434/でアクセス出来ることを想定しています。
  • ollamaでは強制的に軽量なシステムプロンプトが選択され、カスタマイズ機能が使えなくなります。

カスタマイズ

  • codeWhisker: カスタムプロンプトの作成 コマンドでプロンプトのカスタマイズが出来るようになりました。
    テンプレートを編集して独自のAIを構築できます。

  • 設定からカスタム命令1~5を定義できるようになりました。 右クリックメニューから利用できます。 カスタムプロンプトに対応しました。

その他

  • API KEYとチャット履歴はVSCodeのシークレットストレージに保存されます。
  • AI人格「ライト」は、細かい指示が入っていないシステムプロンプトです。
  • Bedrockを使う方法
    1. AWS Bedrock > モデルアクセス からClaude 3.5 Haikuなどをリクエストする
    2. IAM > ユーザー からユーザーの作成
      1. ポリシーを直接アタッチする
      2. AmazonBedrockFullAccessをチェック
      3. ユーザーを作成
    3. ユーザーの一覧から作成したユーザーを選択
      1. アクセスキーを作成
      2. ローカルコードを選択
      3. アクセスキーとシークレットアクセスキーをメモする
    4. VSCodeのCodeWhiskerメニューからBedrock API Keyを実行し、キーやリージョンを入力する
    5. その他SSO Loginにも対応(手順省略)

使い方

  1. VSCodeの拡張機能マーケットからCodeWhiskerをインストールします。
  2. サイドバーからCodeWhiskerを選択します。
  3. メニューからAPI KEYを登録。
    OpenAI/Claude/Gemini/Bedrockのいずれか、もしくは複数のAPI Keyを登録します。
  4. または、ollamaをインストールし対応モデルを事前にpullしておきます。
    $ ollama pull [model名]
    
  5. メニューから設定を開き、API Keyに対応するモデルを選択します。
  6. ソースコード上で右クリックし、利用したい機能を選択します。
  7. サイドバーからAIとチャットができます。

必要条件

  • Visual Studio Code
  • OpenAI/Claude/Gemini/BedrockのいずれかのAPI Key、もしくはローカルに構築したollama環境
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