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ACP 智能体注册表已上线:在 JetBrains IDE 中查找并连接 AI 编码智能体

AI 编码智能体正在迅速增多。一些最常见的 AI 编码智能体包括 Gemini CLI、Claude Code、Auggie、OpenCode 和 Copilot,而且每天都有新的智能体发布。 每个智能体都有其独特优势、特定设置,以及对编辑器不同程度的支持。想要弄清市面上有哪些智能体就已经很不容易了,更不用说在 IDE 中运行这些智能体了。 不过,从现在开始,情况将有所改观。 我们与 Zed(Zed 公告)联合推出了官方 ACP 智能体注册表:一个直接集成到 JetBrains IDE 和 Zed 中的 AI 编码智能体目录。浏览可用智能体、点击 Install(安装),即可立即开始使用。这次…

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扩展 Qodana:添加自定义代码检查

Qodana 是一款静态代码分析工具,将 JetBrains IDE 中的代码检查和快速修复功能引入持续集成领域。它可以在云端运行、通过 Docker 容器执行、集成到 CI/CD 管道中,也可以通过 JetBrains IDE 调用。 Qodana 已提供一套完善的检查,但它并不局限于内置检查。您可以添加自定义检查,以强制实施项目特定规范和约定。 例如,假设一个项目采用特定的代码约定: service 软件包中的每个 Kotlin 类都必须有 Service 后缀。 在这种情况下,com.jetbrains.service.JetComponent 不符合此约定,…

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如何将 Qodana 集成到 TeamCity 中 

将 Qodana 集成到 TeamCity 中 有诸多令人信服的理由让您使用 TeamCity 作为 CI 服务器。得益于其开箱即用的功能、智能测试管理能力,以及面向企业的出色可扩缩性,TeamCity 提供了强大且可靠的 CI 解决方案。但如果您真正希望提升合规性、改善代码质量和安全性,可以将它与 Qodana 配合使用。  集成 Qodana 的静态代码分析功能可以显著提升代码库质量,并帮助您在 CI/CD 管道中实施更好的标准。借助专用 Qodana 构建运行程序提供的内置支持,将代码质量检查直接嵌入开发工作流正变得越来越简单。 在这篇博文中,我们将探讨 Qodana 与 TeamCi…

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Qodana 的公共 API 现已上线!

Qodana 公共 API 现已上线,并提供了完整的文档、示例和 OpenAPI 规范。在此版本中,所有 Qodana Cloud 用户都可以将 Qodana 直接集成到自有系统中、自动执行关键工作流,并以编程方式访问核心功能。 查看文档 最新变化? 在此之前,某些 API 端点仅对所选帐户开放。在此版本中,我们扩展、细化并记录了这些端点,使所有人都可以使用它们。 使用公共 API,您现在可以: 直接通过 API 创建和管理团队和项目 要创建新团队(如适用)和项目,并获得项目令牌,请向 https://{qodana_cloud_url}/api/…

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Qodana 新增的“洞察”仪表板可以提供跨项目代码分析数据

跨项目代码分析 目录 目标用户 新增的“洞察”仪表板如何增强团队对自身代码的信心? 新增的“洞察”仪表板包含的数据和功能 可用微件 项目 扫描 平均代码覆盖率 平均许可证审核率 按严重性分组的问题数 特定时间段内的问题数 项目排序 跨项目代码分析 – 问题排序 加入 Qodana 社区了解跨项目代码分析的更多信息 即便没有多个项目带来的复杂工作,管理代码质量本身也是一项挑战。得益于我们新增的洞察仪表板,您现在无需频繁在各个项目之间切换,即可根据需要随时快速获取所有项目的代码质量和性能概览。 获取 Qodana 目标用户 对于每位需要快速了解项…

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使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 5 部分:让智能体学会忘记

本系列的前几篇文章: 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 1 部分:极简编码智能体 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 2 部分:深入探讨工具 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 3 部分:受到密切观察 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 4 部分:委托和子智能体 智能体最终会耗尽上下文。这种情况发生时,智能体会崩溃,你会在任务进行到一半时丢失所有数据。 从第 1 部分以来,我们运行的都是 GPT-5 Codex 。它在 SWE-bench Verified 上的得分为 0.58。接下来我们尝试了 Claude Sonnet 4.5,它的得分…

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使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 1 部分:极简编码智能体 

构建智能体很奇妙。你不是在编写执行任务的代码, 而是在编写让 LLM 有能力执行任务的代码,LLM 决定该做什么。 什么是智能体? 智能体就是一个 LLM,它会循环调用你的函数,直至确定任务已完成。 这种转变需要一些时间来适应。你赋予智能体读取文件的能力,智能体决定要读取的文件和读取时间。你可能预计智能体会最先读取主文件, 但智能体却先读取三个测试文件,以了解相关模式。你没有告诉智能体这样做, 但它就是这样做了。 那么,你应该赋予智能体哪些能力呢? 赋予智能体的能力过多,它将无法做出正确选择。赋予智能体的能力过少,它将无法完成任务。找到平衡点意味着不断尝试,观察哪里出了问题,然后再进行调整…

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使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 2 部分:深入探讨工具 

在上一篇文章中,我们了解了如何构建具有列表、读取、写入和编辑能力的基本编码智能体。今天,我们将深入探讨如何通过在 Koog 框架内创建附加工具来扩展智能体的能力。我们将以构建 ExecuteShellCommandTool 为例,教会智能体运行代码,并形成实际工程所依赖的反馈回路:运行代码、观察失败,并根据实际输出改进代码。 尽管 LLM 通常擅长避免语法错误,但在处理集成问题时仍存在困难。例如,它们有可能会调用不存在的方法、遗漏导入,或仅部分实现接口。编译和运行代码的传统方式会立即暴露这些问题。但有了少量的额外提示,我们可以促使 LLM 运行小规模测试来验证此类行为。 那么,我们如何构建这类…

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使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 3 部分:密切观察

本系列的前几篇文章: 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 1 部分:极简编码智能体 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 2 部分:深入探讨工具 读完两篇文章,我们知道,我们的编码智能体已经能做很多事情了。它可以探索项目、读写代码、执行 shell 命令和运行测试。我们在上一篇文章中添加了一个完成定义 (DoD),使其拥有所需的反馈循环,现在,智能体会进行迭代,直至所有测试都通过,而不是由它自己决定何时完成。 我们应该庆祝一下,对吧? 是,也不是。 随着智能体能力越来越强,调试变得更具挑战性。每个工具都会增加难度。DoD 循环增加了更多的调用和 token。可能需要…

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在 Kotlin 中构建 AI 智能体 – 第 4 部分:委托和子智能体

本系列的前几篇文章: 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 1 部分:极简编码智能体 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 2 部分:深入探讨工具 使用 Kotlin 构建 AI 智能体 – 第 3 部分:密切观察 在上一篇文章中,我们了解了如何设置跟踪,这给我们提出了两个新问题:根据此工具提供的信息,我们应该进行哪些尝试? 我们可以利用智能体的观察结果改进智能体的哪些部分? 我们最初的想法是试验子智能体,或者更具体地说,使用 find 子智能体。这将让我们有机会了解,Koog 如何使实现子智能体等常见模式变得更加容易。我们的假设是,find 子智能体可以在保持甚至提升…

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隆重推出“全局项目配置”:在一个地方管理所有 Qodana 规则

“全局项目配置”是一项新功能,可以帮助 Qodana 用户在一个地方管理整个组织或团队的 linter 设置。以前,要想保持一致的代码质量规则,必须更新每个仓库中的配置文件。  无论是审批新许可证、调整规则严重性,还是为硬编码的密码定义自定义模式,都必须在多个项目中手动重复进行更改。不过,随着组织规模的不断扩大,这种方式变得缓慢、容易出错而且难以审核。 “全局项目配置”解决了这个问题。它提供了一种简化、可重用的组织范围机制,可以定义并实施代码质量标准,而不会限制灵活性,这对个别项目来说必不可少。 预订演示 “全局项目配置”为什么重要 使用这个新功能,您可以: 一次性确立组织范围内的标准,并将…

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在 Kubernetes 上部署 Qodana:更高的可扩缩性,更多控制

随着工程团队不断扩大,他们对工具的要求也越来越高。随着开发生态系统的发展,针对某个仓库或服务有效的代码质量检查往往需要更具弹性、自动化和基础架构原生的设置。 正因如此,我们很高兴为 Qodana 引入一流的 Kubernetes 支持,为运行现代云原生堆栈的团队带来完全自动化的部署、生命周期管理和面向未来的架构。 查看 Kubernetes 部署文档 为什么使用 Kubernetes? 为什么是现在? 许多组织依赖 Kubernetes 管理其生产工作负载、内部开发者平台或 CI/CD 基础架构。这有助于: 大规模运行代码质量分析 确保部署可预测、可重复 自动执行更新、配置和恢复 更好地…

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