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Kilo Code ist ein leistungsstarkes VS Code-Plugin mit MCP (Model Context Protocol)-Unterstützung, das es Ihnen ermöglicht, Code zu generieren, zu debuggen und Projekte direkt in Ihrem Editor zu verwalten.

Schritt 1: Kilo Code-Plugin installieren

  1. Öffnen Sie VS Code und klicken Sie auf das Extensions-Symbol in der linken Seitenleiste
  2. Suchen Sie nach Kilo Code in der Suchleiste
  3. Klicken Sie auf Installieren, um zu installieren
Kilo Code Extension

Schritt 2: OpenAI-kompatiblen Anbieter konfigurieren

  1. Besuchen Sie die VibeCodeCheap-Konsole, um Ihren API-Schlüssel zu erhalten
  2. Öffnen Sie das Kilo Code-Einstellungspanel (klicken Sie auf das ⚙️-Symbol)
  3. Wählen Sie Use your own API key
API-Schlüssel-Auth
  1. Geben Sie die Konfigurationsdetails ein:
  • API-Anbieter: Wählen Sie Anthropic
  • Basis-URL: https://api.vibecodecheap.com/v1/ai
  • API-Schlüssel: Geben Sie Ihren VibeCodeCheap API-Schlüssel ein
  • Modell-ID: Geben Sie den Modellnamen ein (z.B. claude-opus-4-20250514)
Wichtig: Nach Eingabe der Parameter müssen Sie die Option “Anthropic-API-Schlüssel als Authorization-Header anstatt X-api-key übergeben” aktivieren, um sicherzustellen, dass die Authentifizierung korrekt funktioniert.
Siehe Modelle für alle verfügbaren Modelle.

Modellkonfiguration (Optional)

Sie können zusätzliche Einstellungen anpassen:
  • Max Output Tokens: Maximale Tokens für die Ausgabe
  • Kontextfenster: Kontextfenstergröße
  • Bildunterstützung: Bildunterstützung aktivieren/deaktivieren

Alternative Konfiguration: GLM

Wenn Sie GLM-Modelle verwenden möchten, konfigurieren Sie wie folgt:
  • API-Anbieter: Wählen Sie OpenAI Compatible
  • Basis-URL: https://api.vibecodecheap.com/v1/ai/v1
  • API-Schlüssel: Geben Sie Ihren VibeCodeCheap API-Schlüssel ein
  • Modell: Wählen Sie das Modell (z.B. glm-4.7)
Empfohlene Optionen:
  • Enable streaming: Aktivieren für Echtzeit-Antworten
  • Include max output tokens: Aktivieren zum Senden des max output tokens Parameters
  • Enable Reasoning Effort: Aktivieren für Modelle, die Reasoning unterstützen
  • Prompt caching: Aktivieren zur Leistungsverbesserung und Kostenreduzierung

Schritt 3: Beginnen Sie mit der Nutzung

Nach der Konfiguration können Sie Eingabeaufforderungen in das Eingabefeld eingeben, um KI-Modelle für Aufgaben wie diese zu nutzen:
  • Code-Generierung und Refactoring
  • Debugging und Fehlerbehebung
  • Datenbankstrukturen analysieren
  • Projektanalyse und Dokumentation