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如何开发一个 IDEA 插件通过 Ollama 调用大模型为方法生成仙侠风格的注释

news 2025/10/22 8:18:31

如何开发一个 IDEA 插件通过 Ollama 调用大模型为方法生成仙侠风格的注释

本文将介绍如何创建一个 IntelliJ IDEA 插件，该插件可以通过 Ollama 调用大型语言模型为 Java 方法生成具有仙侠风格的注释。

项目结构与配置

首先我们需要建立一个基本的 IntelliJ Platform Plugin 项目，并在 plugin.xml中定义插件的基本信息：

<idea-plugin><id>cn.wubo.xianxiacomment</id><name>Xianxiacomment</name><vendor url="https://gitee.com/wb04307201/XianxiaComment">wubo</vendor><description><![CDATA[通过 Ollama 调用大模型为方法生成仙侠风格注释并自动插入<br><em>右键点击方法，选择生成修仙注释即可使用</em>]]></description><depends>com.intellij.modules.platform</depends><depends>com.intellij.modules.java</depends>
</idea-plugin>

实现核心功能

配置服务

为了使用户能够自定义 Ollama 地址和使用的模型名称，我们实现了 OllamaConfigService和 OllamaConfigurable类。这些类允许用户在设置中输入他们的 Ollama URL 和希望使用的大模型名称。

动作处理器

接下来是实现主要逻辑的部分 —— 创建一个动作处理器 GenerateXianXiaCommentAction来响应用户的操作请求。这个类继承自 AnAction 并重写了几个关键的方法：

actionPerformed: 处理实际的动作事件。
update: 控制菜单项何时可见以及是否启用。
getActionUpdateThread: 定义更新 UI 的线程。

当用户右键单击某个 Java 方法并选择“生成修仙注释”时，会触发 actionPerformed方法。此方法检查当前选中的元素是否为 PsiMethod 类型，如果是，则开始执行后台任务来获取注释。

if (element is PsiMethod) {val methodText = element.textval settings = OllamaConfigService.instanceobject : Task.Backgroundable(project, "正在生成仙侠注释...", true) {override fun run(indicator: ProgressIndicator) {indicator.text = "正在调用 Ollama 服务..."val comment = callOllama(settings.ollamaUrl, settings.modelName, methodText)WriteCommandAction.runWriteCommandAction(project) {insertComment(element, comment)}}override fun onThrowable(error: Throwable) {// Handle error}}.queue()
}

调用 Ollama API

核心部分在于 callOllama 函数，它负责构建请求体并向 Ollama 发送 POST 请求以获得生成的注释内容。这里使用了 OkHttp 库来进行网络通信。

private fun callOllama(url: String, model: String, methodText: String): String {val prompt = "请为以下方法生成仙侠风格的注释，只返回注释内容，不要包含任何其他内容：\n\n$methodText"val json = JSONObject()json.put("model", model)json.put("prompt", prompt)json.put("stream", false)val body = json.toString().toRequestBody("application/json; charset=utf-8".toMediaType())val request = Request.Builder().url("$url/api/generate").post(body).build()client.newBuilder().connectTimeout(600, java.util.concurrent.TimeUnit.SECONDS).build().newCall(request).execute().use { response ->val responseBody = response.body?.string()if (response.isSuccessful && responseBody != null) {val jsonResponse = JSONObject(responseBody)return jsonResponse.getString("response")}return "// 未能生成注释"}
}

最后，在收到返回的结果后，利用 insertComment将生成的注释放置到对应的方法上方。

private fun insertComment(method: PsiMethod, comment: String) {method.addCommentBefore(comment)
}

以上就是整个插件的核心流程。通过这种方式，我们可以轻松地扩展更多有趣的功能，例如支持不同的编程语言或者提供更多样式的注释模板等。

示例

我们用一段两数之和算法进行测试

    public int[] twoSum(int[] nums, int target) {if (nums == null || nums.length < 2) {return new int[0];}Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();for (int i = 0; i < nums.length; i++) {int temp = target - nums[i];if (map.containsKey(temp)) {return new int[]{map.get(temp), i};}map.put(nums[i], i);}return new int[0];}