从重复劳动到智能助手:我为什么要开发一个 JavaDoc 插件
从重复劳动到智能助手:我为什么要开发一个 JavaDoc 插件
dong4j写在前面
作为一个程序员,我相信你一定也经历过这样的场景:刚写完一个复杂的业务方法,满心欢喜地准备提交代码,却被 CI/CD 检查卡住——“缺少 JavaDoc 注释”
。于是你不得不回到代码里,机械地补充那些看起来千篇一律的文档。
这不仅仅是我的痛点,我相信这也是每个追求代码质量的开发者共同的烦恼。今天,我想和大家分享我是如何从一个实际的问题出发,最终开发出了一款能够自动生成高质量
JavaDoc 的 IntelliJ IDEA 插件的故事。
痛点的诞生
那个让人崩溃的下午
记得那是一个普通的周二下午,我正在处理一个紧急的项目迭代。代码写得飞起,功能实现得顺风顺水,直到最后提交代码时,CI/CD 系统无情地拒绝了:
1 | [ERROR] Missing JavaDoc for method 'calculateUserScore' in class 'UserService' |
看着屏幕上的错误信息,我陷入了沉思。这已经是我这个月第三次因为缺少 JavaDoc 而被迫返回去补充文档了。更让人沮丧的是,我发现自己在写 JavaDoc
的时候,基本上是在重复思考:
- 这个方法是做什么的?(刚刚写完逻辑,当然知道)
- 参数是什么意思?(参数名已经很清楚了)
- 返回值是什么?(看代码就知道了)
- 可能抛出什么异常?(大部分情况下都是标准异常)
现有解决方案的不足
我开始尝试寻找解决方案。市面上确实有一些自动生成 JavaDoc 的工具,但它们都有各种问题:
- 模板化生成:大部分工具只是简单地基于方法签名生成模板,内容空洞,没有实际意义
- 理解能力有限:无法理解代码的业务逻辑,生成的文档往往不准确
- 格式死板:生成的文档千篇一律,缺乏个性化和上下文信息
- 集成度低:需要切换工具或者使用命令行,打断了开发流程
更糟糕的是,有些工具生成的 JavaDoc 比不写还要糟糕——它们会在文档里写着明显的废话:
1 | /** |
这种文档除了占用代码行数,没有任何实际价值。
灵感的闪现:AI 时代的解决方案
一次偶然的尝试
就在我对这些工具感到绝望的时候,我正在使用 ChatGPT 帮我解决一个算法问题。让我惊讶的是,当我把一个复杂的方法贴给 AI
时,它不仅理解了代码的逻辑,还能用通俗易懂的语言解释它的功能。
那一刻,我脑子里闪过一个念头:如果我能把 AI 的理解能力整合到 IDE 里,不就能解决 JavaDoc 的问题了吗?
我开始思考这个问题:
- AI 能够理解代码的逻辑和业务含义
- AI 能够生成符合上下文的自然语言描述
- AI 能够根据代码结构生成规范的 JavaDoc 格式
- AI 能够处理各种编程语言和框架
这完美地解决了传统工具的所有痛点!
从想法到现实
兴奋之余,我开始调研实现的可能性:
- IntelliJ IDEA 插件开发:作为一个长期使用 IntelliJ IDEA 的开发者,我知道它有强大的插件生态
- AI 服务集成:现在有很多成熟的 AI 服务 API,可以直接调用
- 开发可行性:我之前有过一些插件开发经验,技术上应该是可行的
但是,当我真正开始着手的时候,发现事情并没有那么简单…
技术挑战与解决方案
第一个挑战:如何理解代码结构?
IntelliJ IDEA 插件开发最核心的就是要理解 IDE 的 PSI (Program Structure Interface) 机制。PSI 是 IntelliJ IDEA 用来表示代码结构的抽象语法树。
1 | // 需要理解这样的代码结构 |
我需要能够:
- 识别这是一个类定义
- 解析方法的签名信息(名称、参数、返回值)
- 提取方法的实现逻辑
- 理解可能抛出的异常
第二个挑战:如何与 AI 服务集成?
现在 AI 服务很多,但如何选择和集成呢?我调研了市面上主要的 AI 服务:
| 服务商 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|
| OpenAI | 理解能力强,支持中文 | 成本较高,有网络限制 |
| Anthropic | 逻辑推理强 | 中文支持一般 |
| Ollama | 本地部署,隐私保护好 | 配置复杂 |
| ModelScope | 中文优化好 | 生态相对新 |
我决定不局限于某一个服务商,而是设计一个灵活的架构,支持多个 AI 服务商,用户可以根据自己的需求选择。
第三个挑战:如何提供良好的用户体验?
一个插件的好坏,很大程度上取决于用户体验。我希望用户能够:
- 多种触发方式:快捷键、右键菜单、Intention Action 等
- 实时反馈:生成过程中显示进度,避免用户焦虑
- 配置灵活:支持自定义 Prompt 模板、JavaDoc 标签等
- 性能优化:支持批量处理,减少等待时间
插件架构设计
整体架构
基于以上的分析,我设计了如下的插件架构:
1 | ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ |
核心组件详解
1. Actions - 多种触发方式
我设计了 5 种不同的触发方式,满足不同场景的需求:
1 | // Intention Action - 最自然的触发方式 |
2. Task System - 智能任务处理
这是插件的核心,负责识别需要生成文档的代码元素,并调用 AI 服务生成文档:
1 | public class TaskCollector { |
3. AI Integration - 灵活的 AI 集成
为了支持多个 AI 服务商,我设计了统一的 AI 接口:
1 | public interface AIProvider { |
4. Settings & Configuration - 丰富的配置选项
用户可以在设置页面配置各种选项:
- AI 提供商选择:支持多个服务商,可配置优先级
- 元素类型选择:可选择为类、方法、字段生成文档
- Prompt 模板:自定义生成文档的提示词
- JavaDoc 标签:自定义支持的标签(如 @author、@date 等)
- 性能模式:启用多服务商并行处理
功能详解
1. 智能识别,一键生成
插件能够智能识别光标位置的代码元素,自动选择合适的生成策略:
类级别的 JavaDoc:
1 | // 生成前 |
方法级别的 JavaDoc:
1 | // 生成前 |
2. 多种触发方式,适应不同习惯
每个开发者的使用习惯都不同,所以我提供了多种触发方式:
🎯 Intention Action (Alt+Enter)
这是最自然的方式,当你把光标放在某个类或方法上时,按下 Alt+Enter,插件会自动识别并提供生成 JavaDoc 的选项。
⌨️ 快捷键 (Cmd+Shift+D)
对于喜欢键盘操作的开发者,全局快捷键是最快的方式。无论你在编辑器的哪个位置,都可以快速触发。
🖱️ 右键菜单
传统的右键菜单方式,适合不常用快捷键的用户。在编辑器和项目视图中都有对应的菜单项。
📋 Generate Menu (Cmd+N)
与 IntelliJ IDEA 的生成菜单集成,保持与 IDE 的一致性体验。
🔗 Git 集成
在 Git 提交页面,如果发现缺少 JavaDoc,可以直接点击按钮快速生成,避免切换上下文。
3. 智能配置,个性化定制
插件提供了丰富的配置选项,让每个开发者都能根据自己的需求进行调整。
AI 提供商配置
支持多个 AI 服务商,你可以:
- 配置多个服务商的 API Key
- 设置服务商优先级
- 启用性能模式(多服务商并行)
- 切换不同的模型(GPT-4、Claude-3 等)
Prompt 模板自定义
不同的团队有不同的文档风格要求,插件支持自定义 Prompt 模板:
1 | // 方法级别的 Prompt 模板示例 |
自定义 JavaDoc 标签
很多团队有自己的文档规范,插件支持自定义 JavaDoc 标签:
1 | // 支持的标签配置 |
4. 性能优化,提升效率
批量处理支持
当你需要为整个项目生成 JavaDoc 时,性能就很重要了。插件支持批量处理:
1 | public class BatchProcessor { |
智能代码压缩
为了减少 AI 请求的 token 消耗,插件会智能压缩代码:
1 | // 原始代码 |
性能模式
如果你配置了多个 AI 服务商,可以启用性能模式,让多个服务商并行处理不同的任务:
1 | public class PerformanceModeExecutor { |
开发过程中的坑与解决方案
坑1:PSI 事件处理
刚开始开发时,我遇到了一个棘手的问题:当生成 JavaDoc 后,如何正确处理 PSI 事件,避免重复处理?
1 | // 错误的做法 |
解决方案:使用 PSI 事务和标记机制:
1 | public class GoodJavaDocGenerator { |
坑2:流式响应处理
AI 服务的流式响应处理起来很复杂,特别是在 IntelliJ IDEA 的 UI 线程中:
1 | // 错误的做法:在 UI 线程中处理流式响应 |
解决方案:使用异步处理和批更新:
1 | public class GoodStreamingHandler { |
坑3:配置持久化
IntelliJ IDEA 的配置持久化机制虽然强大,但是有很多细节需要注意:
1 | // 错误的配置类定义 |
解决方案:正确使用 PersistentStateComponent:
1 |
|
使用体验和效果
真实场景测试
让我用几个真实的场景来展示插件的效果:
场景1:重构遗留代码
1 | // 重构前:一个没有任何文档的复杂方法 |
场景2:新功能开发
1 | // 开发新功能时快速生成文档 |
效率提升统计
使用插件后,我在文档编写上的效率有了显著提升:
| 任务类型 | 手动编写耗时 | 插件生成耗时 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 简单方法 JavaDoc | 3-5 分钟 | 10-20 秒 | 约 10x |
| 复杂方法 JavaDoc | 10-15 分钟 | 30-60 秒 | 约 12x |
| 类级别 JavaDoc | 20-30 分钟 | 1-2 分钟 | 约 15x |
| 批量处理 50 个文件 | 2-3 小时 | 10-15 分钟 | 约 12x |
更重要的是,生成的文档质量往往比我手动写的还要好,因为 AI 能够:
- 更全面地考虑各种边界情况
- 更准确地描述复杂的业务逻辑
- 保持文档风格的一致性
团队使用反馈
我把插件推荐给了团队的几个同事,他们的反馈也很积极:
“这个插件太强了!再也不用为了写文档而纠结了,生成的文档质量很高,基本上不用修改。” —— 前端开发同事
“最让我惊喜的是它能够理解我们项目的业务逻辑,生成的文档很专业,不像其他工具那样千篇一律。” —— 后端开发同事
“配置很灵活,我们团队可以根据自己的文档规范进行定制,这点做得很好。” —— 架构师同事
未来规划
虽然插件现在已经很好用了,但我还有很多改进计划:
近期计划
多语言支持
- 目前主要支持 Java,未来会扩展到 Kotlin、Python、JavaScript 等语言
- 每种语言都会有专门的解析和生成策略
团队协作功能
- 共享配置模板
- 统一的文档规范管理
- 团队使用统计
更智能的文档管理
- 文档更新提醒
- 过时文档检测
- 文档质量评分
长期规划
代码语义理解增强
- 结合项目的业务领域知识
- 学习团队的编码风格
- 生成更具上下文的文档
全生命周期文档管理
- 需求文档 → 代码 → 文档 → 测试用例的全链路打通
- 文档版本管理
- 文档变更追踪
IDE 集成增强
- 更多 IDE 支持(VS Code、Eclipse)
- 云端 IDE 集成
- 移动端文档查看
开源与社区
这个项目已经开源在 GitHub 上,我希望能有更多的开发者参与进来:
为什么选择开源?
- 回馈社区:我从开源社区中学到了很多,现在是时候回馈了
- 质量提升:更多的代码审查和测试,让插件更加稳定
- 功能完善:社区的贡献能让插件支持更多场景和语言
- 标准化:推动 JavaDoc 生成工具的标准化
如何参与?
- 使用和反馈:安装使用插件,提出使用体验和建议
- 代码贡献:修复 bug、添加新功能、完善文档
- 测试支持:在不同环境下测试,确保兼容性
- 推广分享:推荐给其他可能需要的开发者
贡献指南
我制定了详细的贡献指南,包括:
- 开发环境搭建
- 代码规范要求
- 测试编写指南
- Pull Request 流程
- Issue 报告模板
总结与感悟
开发这个插件的过程,让我收获了很多:
技术层面的成长
- IntelliJ IDEA 插件开发:深入了解了 IntelliJ IDEA 的插件体系、PSI 机制、UI 组件等
- AI 服务集成:学会了如何与多个 AI 服务商集成,处理流式响应,优化性能
- 软件架构设计:从单机工具到插件化架构,再到微服务化的演进
- 用户体验优化:学习了如何设计符合用户习惯的交互方式
思考方式的转变
- 从问题到解决方案:不再是简单地接受问题,而是深入思考如何从根本上解决问题
- 从功能到体验:不仅关注功能的实现,更注重用户的使用体验
- 从个人到团队:考虑的不再只是个人的需求,而是团队和社区的共同需求
- 从工具到平台:把一个简单的工具,逐步打造成一个可扩展的平台
对软件开发的思考
- 工具的重要性:好的工具能够极大地提升开发效率和质量
- AI 的价值:AI 不是要取代开发者,而是要成为开发者的智能助手
- 开源的力量:开源不仅仅是代码共享,更是一种协作和学习的文化
- 持续改进:软件开发没有终点,只有不断迭代和优化
致谢
最后,我要感谢所有帮助我完成这个项目的人和工具:
特别感谢
- IntelliJ IDEA 团队:感谢他们提供了如此强大的 IDE 和插件开发平台
- OpenAI、Anthropic 等服务商:感谢他们提供了强大的 AI 服务能力
- 开源社区:感谢所有开源项目的贡献者,让我学到了很多
工具感谢
- IntelliJ IDEA:最好的 Java IDE,没有之一
- Git:版本控制的神器
- Gradle:强大的构建工具
- GitHub:代码托管和协作平台
相关链接
插件地址
- **IntelliJ IDEA 插件市场
**: https://plugins.jetbrains.com/plugin/intelliai-javadoc - GitHub 仓库: https://github.com/dong4j/zeka-stack
相关项目
- **IntelliAI Engine
**: https://github.com/dong4j/zeka-stack/tree/main/intelli-ai-engine - 文档模板: https://github.com/dong4j/zeka-stack/tree/main/template
个人链接
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- GitHub Profile: https://github.com/dong4j
- Twitter: https://twitter.com/dong4j
参考资源
- IntelliJ IDEA 插件开发文档: https://plugins.jetbrains.com/docs/intellij/
- OpenAI API 文档: https://platform.openai.com/docs
- **JavaDoc 规范
**: https://www.oracle.com/technical-resources/articles/java/javadoc-tool.html
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