IntelliJ IDEA 接入 AI 编程助手(Copilot、DeepSeek、GPT-4o Mini)

IntelliJ IDEA 接入 AI 编程助手(Copilot、DeepSeek、GPT-4o Mini)

IntelliJ IDEA 接入 AI 编程助手(Copilot、DeepSeek、GPT-4o Mini)

📊 引言

近年来,AI 编程助手已成为开发者的高效工具,它们可以加速代码编写、优化代码结构,并提供智能提示。本文介绍如何在 IntelliJ IDEA 中集成 DeepSeek、GPT-4o Mini、GitHub Copilot,并探索 本地 AI 编程助手 方案,帮助开发者在不同场景下提升编程效率。


👨‍💻 1. GitHub Copilot 集成

Copilot 是由 GitHub 和 OpenAI 推出的 AI 代码补全工具,它可以根据上下文智能生成代码片段。
GitHub Copilot 免费版 vs 付费版对比。

功能免费版付费版
代码补全每月 2,000 次代码补全建议无限制代码建议
Copilot Chat每月 50 条聊天消息无限制聊天消息
AI 模型选择可选择 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o额外提供 o1-preview 和 o1-mini 模型
跨文件编辑支持支持
Copilot 扩展生态系统访问支持支持
拉取请求摘要不支持支持
组织范围的策略管理不支持支持
审核日志不支持支持
增加的 GitHub 模型速率限制不支持支持
Copilot 知识库不支持支持
大语言模型微调不支持支持

1.1 安装 GitHub Copilot 插件

  1. 打开 IntelliJ IDEA,进入 File > Settings(Windows)或 Preferences(Mac)。
  2. Plugins 搜索 GitHub Copilot
  3. 点击 Install 并重启 IDEA。
在这里插入图片描述

1.2 配置 GitHub Copilot

  1. 进入 Settings > GitHub Copilot,登录 GitHub 账户。
  2. 启用 Copilot SuggestionsCopilot Chat
  3. 在代码编辑器中尝试输入 /** 或函数定义或者注释,Copilot 会自动补全。
在这里插入图片描述

需要个人 Github 账号开启 Copilot,插件下载完成后按照指引进行登录 Github 并进行功能授权验证,验证完成后即可体验 Github Copilot。

1.3 Copilot 代码辅助示例

代码自动补全(通过注释理解我们需要写的代码逻辑进行补全)。

在这里插入图片描述


可选择指定代码文件点击 Copilot Chat 进行对话代码推理分析,优化我们的代码或者帮我们完成描述的需求。

请添加图片描述


📢 IntelliJ IDEA 接入 AI 编程助手 Github Copilot 安装部署操作详细视频已更新


🤖 2. DeepSeek 集成

DeepSeek 是国产 AI 编程助手,支持类代码补全,具备更强的中文理解能力。DeepSeek 需要通过 API 方式接入或本地部署。这里介绍一款插件 CodeGPT,一款人工智能代码助手,已经支持集成市面上常见的大模型,我们通过它接入 DeepSeek。

2.1 安装 CodeGPT 插件

  1. 在 IDEA 插件市场 搜索 CodeGPT
  2. 安装插件并重启。

2.2 配置 API Key 或本地部署

如果使用本地部署,需要运行本地模型,并配置请求地址(具体步骤可参考【DeepSeek + Ollama 本地部署全流程】),下面主要演示 API Key 配置场景。

1.进入 Settings > Tools > CodeGPT > Providers,选择 Custom OpenAI

在这里插入图片描述


2.配置 Custom OpenAI,选择 OpenAI(DeepSeek接口有考虑 OpenAI 兼容,所有大致参数可不变),输入DeepSeek的 API Key(可从 DeepSeek API 官网获取)。

在这里插入图片描述


填写 DeepSeek 上创建的 API Key。

在这里插入图片描述


3.通过 Custom OpenAI 这种方式需要手动填写 DeepSeek API 地址,可以参考官方文档:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

在这里插入图片描述


按照官网对应的URL进行填写:https://api.deepseek.com/chat/completions

在这里插入图片描述


注意请求的 Headers 可不用变更,需要将 Body 中的 model 修改为:deepseek-reasoner,保存即可。
deepseek-chat 模型已全面升级为 DeepSeek-V3,接口不变。 通过指定 model=‘deepseek-chat’ 即可调用 DeepSeek-V3。
deepseek-reasoner 是 DeepSeek 最新推出的推理模型 DeepSeek-R1。通过指定 model=‘deepseek-reasoner’,即可调用 DeepSeek-R1。

在这里插入图片描述


注意由于当前DeepSeek现在已经停止API接口服务充值,新用户需要等待后续恢复之后再尝试使用。(现在已经恢复充值,大家可以去体验了)
📢 IntelliJ IDEA 接入 DeepSeek R1/V3 安装部署操作详细视频已更新

🛠️ 3. GPT-4o Mini 集成

GPT-4o Mini 是 OpenAI 推出的轻量级 GPT-4o 版本,通过 CodeGPT 插件接入 IntelliJ IDEA,并且是 免费 使用的(每月有次数限制)。

3.1 安装 CodeGPT 插件

  1. 在 IDEA 插件市场 搜索 CodeGPT
  2. 安装插件并重启。

3.2 配置 GPT-4o Mini

  1. 进入 Settings > Tools > CodeGPT > Providers,选择 CodeGPT。
  2. 填写 CodeGPT 的 API Key (CodeGPT官网)

Chat 模型选择 GPT-4o Mini 。启用 Enable Code AssistantEnable code completions 选项。

在这里插入图片描述

3.3 GPT-4o Mini 智能分析代码示例

使用后觉得效果很不错。

在这里插入图片描述

🔄 4. AI 代码助手对比分析

工具特点适用场景
GitHub Copilot云端 AI 代码补全适合日常开发,智能推荐代码
DeepSeek强中文理解能力,需 API适合国内开发者,支持 API 调用
GPT-4o Mini免费使用,通过 CodeGPT 插件接入适合初学者或轻量 AI 辅助
Ollama + DeepSeek本地模型运行适合私有部署,保护代码隐私

📈 总结

本文介绍了 IntelliJ IDEA 接入 AI 编程助手 的多种方式,包括 GitHub Copilot、DeepSeek、GPT-4o Mini,以及 本地 AI 部署方案。开发者可根据 需求、安全性、网络环境 选择合适的 AI 助手。

如果你有更好的 AI 代码助手推荐,欢迎在评论区交流!


🌟 你的支持是我持续创作的动力,欢迎点赞、收藏、分享!

Read more

【PX4+ROS完全指南】从零实现无人机Offboard控制:模式解析与实战

【PX4+ROS完全指南】从零实现无人机Offboard控制:模式解析与实战

引言 无人机自主飞行是机器人领域的热门方向,而PX4作为功能强大的开源飞控,配合ROS(机器人操作系统)的灵活性与生态,成为实现高级自主飞行的黄金组合。然而,许多初学者对PX4的飞行模式理解不清,更不知道如何通过ROS编写可靠的Offboard控制程序。 本文将带你彻底搞懂PX4 6大核心飞行模式,实现无人机的自动起飞、悬停、轨迹跟踪(圆形/方形/螺旋)与降落。 亮点一览: * ✅ 深度解析PX4飞行模式(稳定/定高/位置/自动/Offboard) * ✅ 明确ROS可控制的模式与指令接口 * ✅ 完整的ROS功能包(C++实现,状态机设计) * ✅ 支持位置控制与速度控制双模式 * ✅ 内置圆形、方形、螺旋轨迹生成器 * ✅ 详细的安全机制与失效保护配置 无论你是准备参加比赛、做科研,还是想入门无人机开发,这篇文章都将是你宝贵的参考资料。 第一部分:PX4飞行模式深度剖析 PX4的飞行模式可以看作一个控制权逐级递增的层级结构。理解这些模式是编写控制程序的前提。 1. 稳定模式(STABILIZED / MANUAL / ACRO) * 核心特点:

Java计算机毕设之基于springboot的智能推荐高考志愿辅助填报系统基于web的高考志愿填报系统的设计与实现基于Java + vue高考志愿填报系统(完整前后端代码+说明文档+LW,调试定制等)

Java计算机毕设之基于springboot的智能推荐高考志愿辅助填报系统基于web的高考志愿填报系统的设计与实现基于Java + vue高考志愿填报系统(完整前后端代码+说明文档+LW,调试定制等)

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。 主要内容:免费开题报告、任务书、全bao定制+中期检查PPT、代码编写、🚢文编写和辅导、🚢文降重、长期答辩答疑辅导、一对一专业代码讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。 特色服务内容:答辩必过班 (全程一对一技术交流,帮助大家顺利完成答辩,小白必选) 全网粉丝50W+,累计帮助2000+完成优秀毕设 🍅文末获取源码🍅 感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,

从被秒封到稳过Cloudflare!Canvas/WebGL/WebRTC多维度浏览器指纹隐身全实战

从被秒封到稳过Cloudflare!Canvas/WebGL/WebRTC多维度浏览器指纹隐身全实战

前阵子帮客户爬某跨境电商的商品数据,一开始信心满满:Puppeteer改了webdriver特征、UA池轮换、高匿代理池、行为模拟全拉满,结果30个节点一启动,访问首页直接被Cloudflare人机验证秒封,换IP、清Cookie全没用。 折腾了整整3天,抓包逆向了平台的反爬JS才发现,人家根本没看你那点基础伪装——直接拿Canvas、WebGL、WebRTC三个指纹做了关联校验,我30个节点的核心指纹完全一致,直接被标记成爬虫集群,封得明明白白。 后来我啃了几十篇反爬厂商的技术白皮书,踩穿了100+反爬平台的检测逻辑,终于摸出了一套多维度指纹隐身方案。现在这套方案跑了半年,稳过Cloudflare、Akamai、数美、顶象这些主流反爬,哪怕用同一台机器开100个实例,也不会被指纹关联识别。 今天把全流程掏出来,从原理、踩坑到代码实现,全是能直接落地的干货,网上90%的教程没讲透的核心细节,我全给你说明白。 一、先搞懂:为什么你的伪装永远被识破? 很多人对浏览器指纹的理解还停留在“改个UA、关了webdriver就完事”,但现在的反爬早就进入了多维度关联识别的时代。 1.

.js客户关系管理系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

.js客户关系管理系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

摘要 随着信息技术的飞速发展,企业对于客户关系管理和信息管理的需求日益增长。传统的管理方式效率低下,难以满足现代企业对数据整合、分析和实时处理的要求。客户关系管理系统(CRM)和信息管理系统(IMS)成为企业提升运营效率、优化客户服务的重要工具。通过数字化手段,企业能够更好地管理客户信息、跟踪业务进展,并实现数据的可视化分析。本系统旨在为企业提供一个高效、易用的管理平台,帮助其实现客户资源的集中管理和业务流程的自动化。关键词:客户关系管理、信息管理、数字化、业务流程、可视化分析。 本系统采用前后端分离的架构,后端基于SpringBoot框架开发,提供稳定的RESTful API接口;前端使用Vue.js框架,实现动态交互和响应式布局;数据库选用MySQL,确保数据的高效存储和查询。系统功能涵盖客户信息管理、订单跟踪、数据分析等模块,支持多角色权限控制,确保数据安全。通过该系统,企业可以快速录入和查询客户信息,实时监控业务状态,并生成多维度的数据报表。系统设计注重用户体验和可扩展性,能够根据企业需求灵活调整功能模块。关键词:SpringBoot、Vue.js、MySQL、