第32章 Zed编辑器第32章：集成Zeta、Copilot等AI代码补全方案

{#action editor::AcceptNextWordEditPrediction} ({#kb editor::AcceptNextWordEditPrediction}) 可用于接受当前编辑预测直至下一个单词边界。 {#action editor::AcceptNextLineEditPrediction} ({#kb editor::AcceptNextLineEditPrediction}) 可用于接受当前编辑预测直至下一行边界。

配置编辑预测按键绑定

按键绑定示例：始终使用 Tab

若希望始终使用 tab 接受编辑预测，无论 LSP 补全菜单是否打开，都可以在键位映射文件中添加以下配置：

通过 {#action zed::OpenKeymap} ({#kb zed::OpenKeymap}) 打开键位映射编辑器，搜索 AcceptEditPrediction，右键点击 tab 的绑定项并点击 edit。随后将该绑定生效的上下文修改为仅 Editor && edit_prediction，并保存。

或者，你也可以在 keymap.json 中放入以下内容：

[
  {
    "context": "Editor && edit_prediction",
    "bindings": {
      "tab": "editor::AcceptEditPrediction"
    }
  }
]

之后，{#kb editor::ComposeCompletion} 仍然可用于接受 LSP 补全。

按键绑定示例：始终使用 Alt-Tab

如果你不想再用 tab 接受编辑建议，而想统一改用 alt-tab，可以在 eager edit prediction 上下文中解绑默认的 tab 快捷键：

用 {#action zed::OpenKeymap}（{#kb zed::OpenKeymap}）打开按键映射编辑器，搜索 AcceptEditPrediction，右键点击 tab 对应的绑定并删除。

也可以在 keymap.json 中加入以下配置：

[
  {
    "context": "Editor && edit_prediction",
    "unbind": {
      "tab": "editor::AcceptEditPrediction"
    }
  }
]

之后，alt-tab 仍然可以用来接受编辑建议；在 Linux 和 Windows 上，alt-l 也可以，除非你手动解绑了它。

按键绑定示例：同时重绑 Tab 和 Alt-Tab

想把这两个默认的接受快捷键都换成其他按键，需要先解绑它们，再添加替换键：

用 {#action zed::OpenKeymap}（{#kb zed::OpenKeymap}）打开按键映射编辑器，搜索 AcceptEditPrediction，右键点击 tab 对应的绑定并删除。然后右键点击 alt-tab 的绑定，选择「Edit」，录制你想要的按键组合后保存。

也可以在 keymap.json 中加入以下配置：

[
  {
    "context": "Editor && edit_prediction",
    "unbind": {
      "alt-tab": "editor::AcceptEditPrediction",
      // Windows/Linux 上还需要加上这一行
      // "alt-l": "editor::AcceptEditPrediction",
      "tab": "editor::AcceptEditPrediction"
    },
    "bindings": {
      "ctrl-enter": "editor::AcceptEditPrediction"
    }
  }
]

在这种情况下，由于绑定带有 ctrl 修饰键，它会在 subtle 模式下或补全菜单打开时用于预览编辑建议。

清理旧版按键映射配置

如果你在 Zed v0.229.0 之前配置过编辑建议的快捷键，你的 keymap.json 中可能还残留一些现在已经多余的配置项。

旧标签页的变通方案：在引入 unbind 之前，若要阻止 tab 接受编辑预测，唯一的办法是将默认的非编辑预测类 tab 键位绑定复制到你的 keymap 中，并自定义一个 AcceptEditPrediction 绑定。如果你的 keymap 中还保留着这些复制粘贴的条目，请删除它们，并改用上述示例中所示的单个 "unbind" 条目。

上下文重命名：edit_prediction_conflict 上下文已被 edit_prediction && (showing_completions || in_leading_whitespace) 取代。Zed 会自动迁移使用旧 edit_prediction_conflict 的所有绑定，因此无需你手动修改。

配置预测防抖

预测防抖控制的是你停止输入后，Zed 等待多久再自动请求编辑预测。请在所选提供商的设置中，以毫秒为单位进行配置：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "open_ai_compatible_api",
    "open_ai_compatible_api": {
      "prediction_debounce": 500
    }
  }
}

默认防抖时间因提供商而异：

将 prediction_debounce 设为 0 可禁用额外延迟。但正常的请求限流仍可能生效。通过 {#action editor::ShowEditPrediction} 显式请求预测时，会绕过配置的防抖。

禁用自动编辑预测

你可以选择在多个层级禁用编辑预测，或彻底关闭该功能。

或者，考虑 使用 Subtle Mode。

针对缓冲区

如需关闭输入时自动显示预测，请在设置文件（编辑方法）中配置以下选项：

{
  "show_edit_predictions": false
}

这将隐藏所有预测可用的提示，无论你当前处于哪种显示模式。你仍然可以通过执行 {#action editor::ShowEditPrediction} 或按下 {#kb editor::ShowEditPrediction} 手动触发编辑预测。

针对特定语言

若希望在处理特定语言时不自动显示预测，请在设置文件（编辑方法）中配置以下选项：

{
  "languages": {
    "Python": {
      "show_edit_predictions": false
    }
  }
}

针对特定目录

若要为特定目录或文件禁用编辑预测，请在设置文件（编辑方法）中配置以下选项：

{
  "edit_predictions": {
    "disabled_globs": ["~/.config/zed/settings.json"]
  }
}

完全关闭

若要完全关闭所有提供商的编辑预测功能，请显式将设置项设为 none，如下所示：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "none"
  }
}

配置其他提供商

编辑预测也支持其他提供商。

GitHub Copilot

若要使用 GitHub Copilot 作为提供商，请在设置文件（编辑方法）中配置以下选项：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "copilot"
  }
}

要登录 GitHub Copilot，请点击状态栏中的 Copilot 图标，弹窗会显示一个设备码。点击复制按钮复制该代码，然后点击「Connect to GitHub」，在浏览器中打开 GitHub 验证页面并粘贴代码。授权成功后弹窗会自动关闭。

使用 GitHub Copilot Enterprise

如果你的组织使用 GitHub Copilot Enterprise，可以在设置文件中指定企业 URI，让 Zed 连接到你的企业实例（如何编辑设置文件）：

{
  "edit_predictions": {
    "copilot": {
      "enterprise_uri": "https://your.enterprise.domain"
    }
  }
}

把 "https://your.enterprise.domain" 替换为 GitHub Enterprise 管理员提供的 URL（例如 https://foo.ghe.com）。

设置完成后，Zed 会通过你的企业端点处理 Copilot 请求。点击状态栏中的 Copilot 图标登录时，会被重定向到你配置的企业 URL 完成认证。其余 Copilot 功能和用法保持不变。

Copilot 可以提供多个补全候选，可通过以下操作切换：

• {#action editor::NextEditPrediction}（{#kb editor::NextEditPrediction}）：切换到下一个编辑预测
• {#action editor::PreviousEditPrediction}（{#kb editor::PreviousEditPrediction}）：切换到上一个编辑预测

Mercury Coder

要使用 Inception Labs 的 Mercury Coder 作为提供商：

1. 打开设置编辑器（{#kb zed::OpenSettings}）
2. 搜索「Edit Predictions」，点击 Configure Providers
3. 找到 Mercury 部分，填入从 Inception Labs 控制台获取的 API key

也可以点击状态栏中的编辑预测图标，从菜单中选择 Configure Providers。

添加 API key 后，Mercury Coder 会出现在状态栏菜单的提供商下拉列表中，你可以在那里选择它，也可以直接在设置文件中配置：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "mercury"
  }
}

Codestral

要将 Mistral 的 Codestral 设为提供商：

1. 打开设置编辑器（macOS 上按 Cmd+,，Linux/Windows 上按 Ctrl+,）
2. 搜索 "Edit Predictions" 并点击 Configure Providers
3. 找到 Codestral 部分，填入来自 Codestral 控制台 的 API 密钥

或者，点击状态栏中的编辑预测图标，从菜单中选择 Configure Providers。

添加 API 密钥后，Codestral 会出现在状态栏菜单的提供商下拉列表中，供你选择。你也可以直接在配置文件中设置：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "codestral"
  }
}

本地和自托管模型

你可以使用 Ollama 或任何实现了 OpenAI completion API 格式的服务端，来运行本地或自托管的编辑预测模型。这适用于 Ollama、vLLM、llama.cpp server、LocalAI 及其他兼容服务端。

Ollama

将 ollama 设为提供商并配置本地模型：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "ollama",
    "ollama": {
      "api_url": "http://localhost:11434",
      "model": "qwen2.5-coder:7b-base",
      "prompt_format": "infer",
      "max_output_tokens": 512
    }
  }
}

OpenAI 兼容服务端

将 open_ai_compatible_api 设为提供商并配置 API 端点：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "open_ai_compatible_api",
    "open_ai_compatible_api": {
      "api_url": "http://localhost:8080/v1/completions",
      "model": "deepseek-coder-6.7b-base",
      "prompt_format": "deepseek_coder",
      "max_output_tokens": 512
    }
  }
}

prompt_format 设置控制代码上下文在模型中的格式化方式。使用 "infer" 可让系统根据模型名称自动检测格式，也可以显式指定：

• zeta - Zeta 1 格式
• zeta2 - Zeta 2 格式
• zeta2_1 - Zeta 2.1 格式
• code_llama - CodeLlama 格式：<PRE> 前缀 <SUF> 后缀 <MID>
• star_coder - StarCoder 格式：<fim_prefix>前缀<fim_suffix>后缀<fim_middle>
• deepseek_coder - 带特殊 Unicode 标记的 DeepSeek 格式
• qwen - Qwen/CodeGemma 格式：<|fim_prefix|>前缀<|fim_suffix>后缀<|fim_middle|>
• code_gemma - CodeGemma 格式：<|fim_prefix|>前缀<|fim_suffix>后缀<|fim_middle|>
• codestral - Codestral 格式：[SUFFIX]后缀[PREFIX]前缀
• glm - 带代码标记的 GLM-4 格式
• sweep - 使用 <|file_sep|> 文件块表示相关文件的 Sweep 重写窗口格式，包括 original/...、current/... 和 updated/...。
• infer - 根据模型名称自动检测（默认值）

设置为 "prompt_format": "infer" 时，Zed 会自动为名称包含 zeta2 的模型使用 Zeta 2 格式，为名称包含 zeta2.1 的模型使用 Zeta 2.1 格式。

例如，要在 Ollama 中使用 Zeta 2：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "ollama",
    "ollama": {
      "api_url": "http://localhost:11434",
      "model": "zeta2",
      "prompt_format": "infer",
      "max_output_tokens": 512
    }
  }
}

要在支持 OpenAI 的服务器上使用 Zeta 2.1：

{
  "edit_predictions": {
    "provider": "open_ai_compatible_api",
    "open_ai_compatible_api": {
      "api_url": "http://localhost:8080/v1/completions",
      "model": "zeta2.1",
      "prompt_format": "infer",
      "max_output_tokens": 512
    }
  }
}

如果模型名称无法匹配，也可以显式设置 "prompt_format": "zeta2" 或 "prompt_format": "zeta2_1"。

你的 OpenAI 兼容服务器必须实现 OpenAI 的 /v1/completions 端点。编辑预测会按以下格式发送 POST 请求：

{
  "model": "your-model-name",
  "prompt": "formatted-code-context",
  "max_tokens": 256,
  "temperature": 0.2,
  "stop": ["<|endoftext|>", ...]
}

参见

• Agent Panel：支持文件读写和终端访问的智能体编辑
• Inline Assistant：基于提示词对选中代码进行转换