Вайбкодим с плагином Kilo Code в VS Code и IntelliJ IDEA из России

В новой статье от команды AI for Devs разбираемся, как организовать вайб-кодинг с плагином Kilo Code в VS Code и IntelliJ IDEA из России. Пошагово настраиваем Kilo Code через RouterAI, подключаем Claude, GPT, DeepSeek и другие модели, разбираем роли агента, diff-патчи, правила проекта и нюансы работы с контекстом.

В этой статье разберем плагин для вайб-кодинга Kilo Code. Плагин подходит для работы в VS Code, Cursor и IntelliJ IDEA (а также для всех производных IDE от JetBrains: PyCharm, WebStorm, PhpStorm, RubyMine, GoLand, Rider, CLion, DataGrip, Android Studio, GigaIDE и OpenIDE).

Мы интегрируем инструмент Kilo Code с агрегатором моделей RouterAI. Это позволит динамически переключаться между любыми ИИ моделями: Claude 4.5 Sonnet, GPT-5.2, DeepSeek V3.2, Grok 4 и другими прямо в редакторе, для тестирования их возможностей и выбора лучшего варианта под задачу.

В конце статьи мы получим настроенное окружение, где LLM глубоко понимает контекст репозитория и генерирует код diff-патчами, минимизируя ручное написание кода и оставляя разработчику роль ревьюера и постановщика задач.

Также мы разберемся со всеми основными нюансами плагина, чтобы выжать из него максимум.

Да кто такой этот ваш Kilo Code?

Kilo Code (или прос��о Kilo) — интеллектуальный агент для разработки ПО с открытым исходным кодом (лицензия Apache-2.0), который позволяет интегрировать любые ИИ модели в разработку и поддержку продукта. По сути, это бесплатный аналог Cursor или Copilot.

На сайте Kilo Code сказано:

• 43% пользователей Kilo ранее использовали редактор Cursor.

• 750 000+ разработчиков используют Kilo.

• Kilo занимает 1-е место по популярности на платформе OpenRouter.

Плагин обладает множеством возможностей. Мы будем использовать основные, необходимые для разработки в режиме вайб-кодинга, но также рассмотрим расширенные возможности в конце статьи.

RouterAI — ключ ко всем ИИ моделям

RouterAI — если коротко, то это российский аналог OpenRouter. Именно его будет использовать Kilo Code для работы.

И вот почему:

• OpenAI Compatible API: Kilo Code отлично работает с любыми провайдерами, поддерживающими стандарт OpenAI.

• Доступ к новинкам: Как только выходит Claude 4.5 или GPT-5.2, они появляются в RouterAI, и вы сразу можете использовать их в Kilo.

• Оплата: Карты РФ, СБП, безнал для юрлиц.

• Командные аккаунты — единый счет для команд разработчиков, с лимитами, ролями и всем необходимым.

Список доступных моделей здесь, интеграции с другими сервисами и плагинами здесь.

Регистрируемся в сервисе, создаем API ключ для интеграции и сохраняем его (ключ показывается один раз).

Установка и настройка Kilo Code

Интерфейс плагина в VS Code и IntelliJ IDEA практически идентичен, различается только процесс установки.

VS Code

1. Открываем VS Code.

2. Переходим в Extensions (Ctrl+Shift+X).

3. Вводим в поиске Kilo Code.

4. Нажимаем Install.

IntelliJ IDEA (PyCharm, WebStorm, PhpStorm и т.д.)

1. Открываем IDEA.

2. Заходим в Plugins (значок гайки в правом верхнем углу экрана -> “Plugins”).

3. Вводим в поиске Kilo Code.

4. Нажимаем Install.

GigaIDE и OpenIDE

Процесс установки и настройки плагина для GigaIDE и OpenIDE отличается только тем, что плагин нужно будет установить вручную, предварительно скачав его с маркетплейса JetBrains.

Жмем на иконку Kilo Code и попадаем на первый экран, где нажимаем “Use your own API key”.

На следующем экране подключим первую модель через RouterAI.

• В поле API Provider выберите OpenAI Compatible.

• Заполните поля:

  • Base URL: https://routerai.ru/api/v1

  • API Key: Вставьте ваш ключ sk-… от RouterAI.

  • Model ID: Здесь нужно вручную вписать ID модели. Рекомендую начать с anthropic/claude-sonnet-4.5. Остальные модели мы добавим чуть позже.

• Нажмите “Let’s go!”

Мы видим окно чата. Для теста напишем “Привет” и отправим: если все в порядке, вы получите ответ нейросети.

На этом шаге уже можно приступать к работе. Ниже мы рассмотрим расширенные настройки — можете пройтись по ним сразу или вернуться позднее.

Расширенная настройка

В правом верхнем углу находим иконку гайки и попадаем в настройки плагина.

• Начнем мы с языка: жмем на иконку земного шара. Я рекомендую установить русский, так как язык влияет не только на интерфейс плагина, но и на то, на каком языке вам будет отвечать ИИ.

• Далее зайдем в раздел “Провайдеры”. Здесь мы должны добавить “Профили конфигурации” для каждой нейросети, которую планируем использовать. Вот список моих профилей для примера. Все доступные модели смотрите здесь.

  

• Обязательно зайдем в раздел Автоодобрение (иконка две галочки). Здесь вы можете настроить, что именно может делать ИИ-агент, не спрашивая разрешения. Я рекомендую убрать разрешение на запись, иначе вы не сможете контролировать изменения кода по шагам.

  

Так же рекомендую пройтись по всем пунктам настроек, чтобы быть в курсе возможностей плагина. А мы закрываем настройки и возвращаемся в чат.

Работа с правилами в Kilo Code

Правила — это текстовые инструкции на естественном языке, о которых Kilo Code «помнит» постоянно. Правила позволяют рассказать о нюансах проекта чтобы агент вел себя одинаково в разных сессиях, а также удерживать в фокусе важные детали вашего проекта, о которых вы не хотите напоминать каждый раз.

Управлять правилами можно прямо из интерфейса: нажмите на иконку с изображением весов (⚖️) в правом нижнем углу чата. Здесь вы можете закрепить глобальные установки, например: «Всегда используй TypeScript», «Пиши комментарии на русском языке» или «Придерживайся принципов SOLID».

Kilo Code создает в проекте папку .kilocode и хранит правила проекта в файле .kilocode/rules/rules.md.

Вот пример правил:

• приложение работает через docker compose в контейнере web, учитывай это, когда нужно выполнить команды в консоли

• вся документация по проекту лежит в папке docs, не забывай актуализировать документацию, если что-то меняешь

• никогда не используй hardcoded строки на русском в коде

• эталонная локаль – русская (ru)

• После изменений в файлах локали запускай скрипт для проверки bin/compare_locales.rb

Больше информации о правилах вы можете найти в официальной документации.

Роли в Kilo Code

В Kilo Code реализованы различные роли, которые может выполнять ИИ-ассистент.

Изначально есть 5 предустановленных ролей:

• Architect – изучит проект, расскажет как реализовать фичу, какие технологии использовать, напишет подробный план действий. Но в этом режиме Kilo Code не пишет код и не вносит никаких правок. Пример: “Спроектируй командные аккаунты, для расшаривания личного кабинета между пользователями, с возможностью настройки прав. Задавай уточняющие вопросы если требуется.”

• Code – режим разработки. На входе ваши требования в чате или план от роли архитектора, на выходе готовый код, закрывающий задачу. В этом режиме реализуются фичи, фиксятся баги, пишутся тесты. Пример: “Добавь в админку возможность фильтрации пользователей по email”.

• Ask – режим для исследования проекта. В этом режиме не пишется код, но он хорошо подходит для вопросов вроде: “Расскажи о всех местах, где происходят списания с баланса пользователя”.

• Debug – режим отладки, сюда можно просто прислать логи, содержащие ошибку, или описать проблему своими словами. Агент сам поймет, в чем дело, и предложит правки. Также в этом режиме агент может сам запускать тесты в консоли и фиксить их.

• Orchestrator – режим, в котором агент сам выбирает подходящую роль и может переключаться между ними. Например, он может спроектировать функционал в режиме архитектора, затем реализовать его в режиме разработчика и отладить в режиме отладки. Получается функционал под ключ. Пример: “Необходимо добавить пользователям возможность управлять уведомлениями в своем аккаунте.”

Каждая роль уникальна за счет промта, определяющего её “личность”. Управлять этими промтами вы можете, нажав “Редактировать” в меню выбора роли, там же можно выбрать модель, которую будет использовать роль по умолчанию.

Вайб-кодинг в деле

Ask режим

Начнем с вопроса “Расскажи о всех местах, где происходят списания с баланса пользователя”.

Агент исследует проект, считывая файлы. В ответе показывает куски кода со списаниями, а также диаграмму, показанную на скриншоте.

Режим Code

Переключаемся в режим Code и протестируем его, поставив задачу: “Добавь в админку возможность фильтрации пользователей по email”.

На этом скриншоте видны важные преимущества Kilo Code:

• Мы всегда видим размер контекста, что позволяет контролировать стоимость запросов к ИИ.

• Kilo Code умеет считывать несколько файлов за один раз, это большое преимущество перед другими плагинами, такими как, например, Continue. Смысл в том, что Kilo Code не отправляет запрос к ИИ после считывания каждого файла, что позволяет избегать лишних запросов и существенно экономить деньги.

• Kilo создает “Точки сохранения”: если в какой-то момент агент пойдет по неверному пути, вы сможете вернуться к точке, где все еще было хорошо, и продолжить правильно с неё.

В остальном работа похожа на работу с другими агентами: мы принимаем или отклоняем diff-патчи.

Работа в остальных режимах ничем принципиально не отличается: мы ставим задачу, агент её выполняет.

Важные нюансы работы

Выбор модели

Для каждой задачи лучше выбирать подходящую модель. Лучший вариант для разработки, на мой взгляд, это anthropic/claude-sonnet-4.5. Эта модель хорошо справляется с задачами и понимает контекст, но цена довольно высокая против конкурентов. Для задач, в которых нужно разобраться с большим количеством кода, я использую qwen/qwen3-max: он хорошо анализирует, неплохо проектирует и делает все это совсем недорого.

Но я рекомендую исследовать все доступные модели самостоятельно. Вот список тех, которые точно нужно попробовать (отсортированы по цене, дорогие сверху):

• anthropic/claude-sonnet-4.5

• openai/gpt-5.2

• google/gemini-3-pro-preview

• qwen/qwen3-max

• anthropic/claude-haiku-4.5

• x-ai/grok-code-fast-1

• deepseek/deepseek-v3.2

• mistralai/devstral-2512

• И так далее, полный каталог моделе�� здесь

Контекстное окно или как тратить меньше

Стоимость использовании ИИ Агента зависит не только от выбранной модели. Важно понимать, что чем дольше вы общаетесь в чате с Агентом, тем дороже становится каждый последующий запрос, так как он включает всю предыдущую переписку.

Вот несколько советов:

• Подробно описывайте задачу в первом сообщении, это поможет избежать уточняющих вопросов и лишней переписки.

• Добавьте роль “Промт-инженер”, которая будет из простой задачи составлять подробное ТЗ для кодера.

• Старайтесь делать задачи атомарными и короткими.

• Обязательно каждую новую задачу делайте в новом чате (иконка “плюсик” в верхнем меню Kilo Code). Иначе ИИ-агент будет держать контекст предыдущей задачи и может начать путаться в ответе, а также цена каждого запроса будет значительно выше.

• Если Агент начинает “тупить” или зацикливаться, не старайтесь его переубедить — начните сначала в новом чате.

• Отслеживайте стоимость запросов в личном кабинете RouterAI. Если запросы становятся слишком дорогими, начните новый чат, возможно с более дешевой моделью.

• Вы можете переключить модель прямо в середине задачи. Это значит, что сбор информации о проекте может делать дешевая модель, а использовать весь собранный контекст для реализации — дорогая модель. Насколько это эффективно — решать вам.

Другие возможности

В конце я расскажу о дополнительных возможностях, которые мы не будем разбирать слишком подробно, но они могут вам пригодиться.

Индексация базы

Вы можете настроить индексацию, которая позволит агенту лучше понимать код, производя поиск не только по названиям файлов, классов и функций, но и по смыслу запроса.

Работает эта магия так:

• при помощи ИИ создаются векторные представления для семантических блоков вашего кода

• эти векторы сохраняются в векторной базе Qdrant

• Kilo Code может использовать провайдер codebase_search для поиска релевантного кода в Qdrant

Подробно вы можете ознакомиться с настройкой этой технологии в официальной документации.

Но если смотреть по шагам, то вам понадобится:

• Поднять Qdrant локально (в документации есть примеры для docker и docker-compose)

• Прописать модель для индексации базы в настройках индексации Kilo Code

• Поставить галочку возле “Включить индексацию кодовой базы”

• Настройка индексации производится при нажатии на иконку “Базы данных” в правом нижнем углу чата. Лично я не заметил улучшений в работе агентов с индексацией базы, возможно ваши результаты будут лучше.

Model Context Protocol (MCP)

Протокол контекста модели (MCP) расширяет возможности Kilo Code, позволяя подключаться к внешним инструментам и сервисам (например, базам данных, API, файловым системам) через единый стандартизированный протокол.

Вы можете использовать готовые MCP-серверы, либо написать свой, в том числе попросив об этом агента. Например: «добавь инструмент, который получает актуальную npm-документацию».

Управление MCP осуществляется в пункте “MCP Серверы” в настройках Kilo Code (иконка гайки).

Заключение

В этой статье мы подробно рассмотрели плагин Kilo Code для VS Code и IntelliJ IDEA. Подключили к плагину топовые модели через RouterAI. Сделали базовую и расширенную настройку, а также разобрались со всеми основными возможностями.

Русскоязычное сообщество про AI в разработке

Друзья! Эту статью подготовила команда ТГК «AI for Devs» — канала, где мы рассказываем про AI-ассистентов, плагины для IDE, делимся практическими кейсами и свежими новостями из мира ИИ. Подписывайтесь, чтобы быть в курсе и ничего не упустить!