部署和使用指南

本指南提供完整的部署和使用说明，帮助您设置后端服务并在VSCode、Eclipse和IntelliJ中使用相应的插件。这个解决方案基于vLLM提供AI编码辅助，支持英语、中文和日文。

前提条件

操作系统：Linux、macOS或Windows（推荐Linux以获得最佳vLLM性能）。
硬件：GPU（推荐NVIDIA，至少8GB VRAM）以运行vLLM模型。
软件：
- Python 3.10+（后端服务）。
- Node.js（VSCode扩展开发，可选）。
- Java JDK 11+（Eclipse和IntelliJ插件）。
- Hugging Face账号（下载模型）。
模型：示例使用 codellama/CodeLlama-7b-Python-hf，可以替换为其他代码模型。

1. 后端服务部署

步骤1：克隆仓库并安装依赖

假设有一个项目目录：

git clone <your-repo>  # 或手动创建backend目录
cd backend
pip install -r requirements.txt

步骤2：配置环境变量

在 server.py 中，设置 MODEL_NAME 环境变量：

export MODEL_NAME="codellama/CodeLlama-7b-Python-hf"  # 或其他模型

步骤3：启动服务

python server.py

服务将在 http://0.0.0.0:8000 运行。
检查健康：访问 http://localhost:8000/api/health，应返回 "status": "healthy"。

步骤4：多语言配置

服务自动根据请求头 Accept-Language 切换语言。
支持 en、zh-CN、ja。如果未匹配，回退到英文。

故障排除

模型加载失败：确保GPU可用和Hugging Face token设置（如果需要私有模型）。
端口占用：修改 uvicorn.run 中的端口。
依赖问题：使用虚拟环境 venv 安装。

2. VSCode扩展安装和使用

安装

打开VSCode，导航到扩展视图。
搜索 “Coding Agent”（或从源代码打包：vsce package 生成 .vsix 文件，然后安装）。
安装后，重启VSCode。

使用

命令：
- Agent: Complete Code (Ctrl+Shift+Space)：在光标处补全代码。
- Agent: Generate Code (Ctrl+Shift+G)：输入描述生成代码。
- Agent: Explain Code (Ctrl+Shift+E)：解释选中文本。
- Agent: Refactor Code (Ctrl+Shift+R)：重构选中文本。
- Agent: Debug Code (Ctrl+Shift+D)：调试整个文档。
- Agent: Generate Tests (Ctrl+Shift+T)：为选中文本生成测试。
状态栏：显示连接状态。如果显示 “Cannot connect”，检查后端服务。
语言：自动基于VSCode设置切换（en, zh-CN, ja）。

配置

编辑 settings.json：无额外配置，后端URL固定为 http://localhost:8000。

3. Eclipse插件安装和使用

安装

从源代码构建：使用Eclipse PDE导出插件JAR。
在Eclipse中：Help > Install New Software > Add > Local > 选择JAR。
重启Eclipse。

使用

菜单：Coding Agent > [命令]。
快捷键：如 Ctrl+Shift+Space 用于补全。
命令与VSCode类似：补全、生成、解释、重构、调试、生成测试。
输出：结果显示在消息对话框或新编辑器中。
语言：基于系统Locale自动切换。

配置

后端URL在 ApiClient.java 中硬编码，可修改为自定义。

4. IntelliJ插件安装和使用

安装

从源代码构建：使用Gradle gradle build 生成ZIP。
在IntelliJ中：Settings > Plugins > Install Plugin from Disk > 选择ZIP。
重启IntelliJ。

使用

右键菜单：Coding Agent > [命令]。
命令与其他IDE类似。
输出：使用弹出窗口显示解释/调试结果。
语言：基于系统语言自动切换。

配置

添加OkHttp依赖到 build.gradle：

dependencies {implementation "com.squareup.okhttp3:okhttp:4.10.0"
}

后端URL在 ApiClient.java 中硬编码。

5. 总体使用说明

启动顺序：先启动后端服务，再打开IDE。
多语言支持：插件和后端会根据系统/IDE语言自动适应。提示和响应会相应本地化。
自定义：
- 更改模型：在 server.py 中修改 MODEL_NAME。
- 添加语言：扩展 locales 目录和i18n逻辑。
性能提示：对于大型模型，确保GPU内存充足。调整 max_tokens 以控制响应长度。
安全注意：这是一个本地服务，无需互联网，但确保模型许可合规。

6. 故障排除

连接失败：检查防火墙、端口8000是否开放，后端日志。
模型错误：验证vLLM版本兼容模型。
语言不匹配：手动设置系统语言或请求头。
插件不响应：检查控制台日志，重启IDE。

如果遇到问题，请检查日志或扩展代码。未来可以添加更多功能，如自定义提示或更多IDE支持。