Copilot Local Models — Zero Cost AI

Potencia GitHub Copilot con modelos de IA locales de coste cero usando LM Studio como motor principal. Conecta cualquier modelo GGUF directamente a VS Code — sin API keys, sin facturación, sin enviar código a servidores externos.

¿Qué hace este plugin?

Agentes Especialistas (.NET 10 Ready)

El plugin incluye 27 agentes especializados. Se activan automáticamente según el contexto del workspace o mediante menciones explícas (@azure, @csharp, etc.):

Unit Testing — 60% Coverage Enforcement

El agente unit-testing guía a establecer cobertura mínima obligatoria:

# Ejecutar tests con threshold de cobertura
dotnet test --collect:"XPlat Code Coverage" /p:Threshold=60

<!-- En .csproj del proyecto de tests -->
<CollectCoverage>true</CollectCoverage>
<Threshold>60</Threshold>
<ThresholdType>line,branch,method</ThresholdType>

Stack recomendado: xUnit v3 + NSubstitute (evita licensing de Moq v5+) + FluentAssertions + bUnit (componentes Blazor).

Requisitos Previos

Instalar LM Studio (motor principal)

Descarga desde lmstudio.ai — disponible para Windows, macOS y Linux.

Pasos de configuración:

1. Instalar LM Studio
2. Descargar un modelo desde la pestaña Discover (ver modelos recomendados abajo)
3. Ir a la pestaña Developer → activar "Start Server" (puerto 1234 por defecto)
4. Verificar que el servidor responde en http://localhost:1234/v1/models

LM Studio expone una API 100% compatible con OpenAI — el plugin la usa directamente sin ninguna configuración extra.

Uso

1. Chat Participant @localai

Escribe @localai en Copilot Chat para activar el participante con agentes especializados:

@localai explica este código
@localai /models
@localai /switch qwen2.5-coder:7b
@localai /status
@localai /sdd
@localai /agent csharp

Comandos disponibles:

2. Selector de Modelos de Copilot

Los modelos cargados en LM Studio aparecen automáticamente en el selector desplegable del chat de Copilot (junto a GPT-4o, Claude, etc.). Solo selecciona uno y úsalo normalmente — sin ningún comando adicional.

3. Comandos de la Paleta (Ctrl+Shift+P)

Configuración

{
  // URL del servidor LM Studio (solo localhost por seguridad)
  "copilotLocal.lmStudioUrl": "http://localhost:1234",

  // Modelo por defecto (debe coincidir con uno cargado en LM Studio)
  "copilotLocal.defaultModel": "qwen2.5-coder-7b-instruct",

  // System prompt base enviado a todos los modelos
  "copilotLocal.systemPrompt": "Eres un asistente de programación experto en .NET, C# y desarrollo web.",

  // Tokens máximos de respuesta
  "copilotLocal.maxTokens": 4096,

  // Temperatura (0 = determinista, 1 = creativo)
  "copilotLocal.temperature": 0.7,

  // Mostrar indicador en la barra de estado
  "copilotLocal.showStatusBar": true,

  // Especialista forzado (sobrescribe la detección automática)
  // "copilotLocal.activeSpecialist": "csharp",

  // Ruta a un archivo .md de agente personalizado
  // "copilotLocal.agentFilePath": "C:/mis-agentes/mi-agente.md",

  // Auto-review de respuestas antes de mostrarlas
  "copilotLocal.selfReview": false
}

Modelos Recomendados para LM Studio

Descarga desde la pestaña Discover de LM Studio:

Recomendación: Qwen2.5-Coder-7B-Instruct es el punto de entrada ideal para la mayoría de los casos de uso de este plugin.

Arquitectura

VS Code Copilot Chat
       │
       ├── LanguageModelChatProvider (lmstudio-local)
       │       └── src/localModelProvider.ts
       │               └── src/lmStudioClient.ts → LM Studio API :1234/v1
       │
       ├── ChatParticipant (@localai)
       │       └── src/chatParticipant.ts
       │               ├── src/agentRouter.ts     ← detecta especialista
       │               ├── src/sddWorkflow.ts     ← flujo SDD (9 pasos)
       │               ├── src/toolEngine.ts      ← herramientas del agente
       │               ├── src/mcpDetector.ts     ← estado MCP
       │               ├── src/statsTracker.ts    ← tracking de uso (tokens, requests)
       │               └── assets/agents/*.md     ← 27 definiciones de agentes
       │
       ├── Sidebar Webview (AgentPanelProvider)
       │       └── src/agentPanel.ts
       │               ├── Avatar AI animado (SVG)
       │               ├── Status chip LM Studio
       │               ├── SDD Stepper (9 dots conectados)
       │               ├── Config en grid 2×3
       │               └── Stats en grid 3×2 (JetBrains Mono)
       │
       └── LM Tools (Copilot Agent Mode)
               └── src/extension.ts
                       ├── localai_startSdd      ← inicia flujo SDD desde agentes externos
                       ├── localai_setSpecialist ← fija el especialista activo
                       └── localai_getStatus     ← devuelve estado + estadísticas

Instalar VSIX

# 1. Clonar e instalar dependencias
git clone https://github.com/mdesantis1984/copilot-lmstudio
cd copilot-lmstudio
npm install

# 2. Compilar y empaquetar
npm run package

# 3. Instalar en VS Code
code --install-extension copilot-lmstudio-*.vsix

Sidebar — Panel de Control

El panel lateral (Local AI) provee control visual completo sobre la extensión:

• Avatar AI — SVG animado con anillos giratorios (purple/cyan) y ojos parpadeantes
• Status chip — estado de LM Studio en tiempo real (online/offline/verificando) con dot pulsante
• Especialista — selector del agente activo (Auto ó forzado)
• SDD Stepper — 9 dots (IN→EX→DE→SP→PR→TA→AP→VE→AR) con líneas de progreso; botones ▶ Iniciar / ⏹ Cancelar en el header de la card (igual que Agent.md / Skills.md)
• Config — grid 2×3 de tiles: temperatura, maxTokens, maxIteraciones, toolsMode, logLevel
• Estadísticas — grid 3×2: requests, tokens ↑, tokens ↓, errores, avg dur, % éxito
• Agent.md / Skills.md — gestión de archivos personalizados con chips + botones icon-only

LM Tools (Copilot Agent Mode)

La extensión registra 3 herramientas en el namespace de LM Tools de VS Code (vscode.lm.registerTool), disponibles en modo Agent de Copilot:

Seguridad

• ✅ Solo se permiten conexiones a localhost (previene SSRF)
• ✅ Sin telemetría, sin datos enviados a terceros
• ✅ Todo el código y los modelos permanecen en tu máquina
• ✅ Sin API keys almacenadas ni requeridas

Licencia

MIT © ThisCloud Services

Changelog

v1.1.53 (2026-04-15)

• UI/UX sidebar: eliminado el panel TreeView separado "SDD Workflow" — el stepper SDD ya está integrado en la card del webview "Agente & Skills"
• SDD card: botones ▶ Iniciar / ⏹ Cancelar movidos al header de la card como icon-buttons (consistente con Agent.md y Skills.md); eliminado el botón xl primary de ancho completo
• Padding ajustado: .sdd-stepper con margin: 4px 0 6px y hint con margin-top: 8px para mejor separación visual

v1.1.52 (2026-04-15)

• StatsTracker: nuevo módulo de tracking persistente (tokens in/out, requests, errores, duración media, tasa de éxito) — sobrevive recargas via globalState
• Sidebar futurista: agentPanel rediseñado con avatar SVG animado (purple/cyan), stepper SDD de 9 dots, config en grid 2×3, stats en grid 3×2 (JetBrains Mono)
• Fix race condition: _cachedStatus en AgentPanelProvider evita que _refreshPanel() resetee el chip de estado antes de recibir el resultado async de LM Studio
• LM Tools: 3 herramientas registradas en Copilot Agent Mode (localai_startSdd, localai_setSpecialist, localai_getStatus) y sidebar SddPanelProvider como TreeView
• SDD Panel mejorado: iconos actualizados (play-circle, pass-filled), labels sin prefijo numérico, descripción compacta por paso
• lmStudioClient: ModelInfo interface, getFullModelInfo(), reloadModel(), estimateTokens(), CHARS_PER_TOKEN=2.0 (fix n_keep >= n_ctx)
• modelManager: timeout de 4s en status check para no bloquear el panel
• mcpDetector: detección de ia-orquestador + ia-recuerdo, saveDroppedHistoryToMemory() para persistir historial recortado
• MCP commands: copilotLocal.openMcpConfig y copilotLocal.checkMcpStatus en paleta

v1.1.46

• Commit inicial público — LM Studio + Copilot Chat integration baseline