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 пр��сто 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". ��правлять 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 моделей 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 слишко�� 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!