Reflexor vs Continue.dev
面倒な JSON 設定ファイル編集なしで、手軽に本格ローカル AI を。
Continue.dev は柔軟ですが、外部サーバーのインストール、config.json の編集、ポート設定などを自分で行う必要があります。Reflexor は組み込みエンジンを同梱し、1クリックですぐに使えます。
Key Differences
- 1クリックの内蔵エンジン: Ollama や Docker を事前に準備する必要はありません。Reflexor がローカル推論を自己管理します。
- JSON 設定ファイルの編集が不要: 構文エラーやエンドポイント URL の不整合、CORS エラーに悩まされることはありません。
- 既存サービスへの自動接続: すでに Ollama や LM Studio をお使いの場合も、設定不要で自動認識して接続します。
Comparison Table: Reflexor vs Continue.dev
| Feature | Reflexor | Continue.dev |
|---|---|---|
| 導入とセットアップ | UI 上でワンクリック | 手動設定（サーバーと設定ファイル） |
| config.json の手動編集 | 不要 | 必須 |
| 内蔵 AI 推論エンジン | 搭載 | 非搭載（外部サーバー必須） |
| Ollama の自動検出 | 対応 | 手動での JSON 記述が必要 |
| インライン補完 (Tab) | 対応 | 対応 |
| 内蔵セマンティック RAG | 対応（設定不要） | 外部埋め込み設定が必要 |
| テレメトリゼロ | 対応 | 対応 |
| UI の多言語ローカライズ | 24 言語対応 | 主に英語 |
FAQ
現在使っている Ollama のモデルを引き続き利用できますか？
はい！Reflexor は動作中の Ollama や LM Studio を自動検出し、ポート番号の手動入力なしでモデル一覧を即座に表示します。
Continue とのパフォーマンスの違いは？
Reflexor の内蔵エンジンは低遅延補完に特化してネイティブ最適化されており、省メモリかつ高速に推論を実行します。
完全にインターネットなしで使えますか？
はい。モデル準備完了後は、外部通信やライセンス確認なしで 100% オフラインで動作します。
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