要实现在IDE中实时调用千问AI API进行代码补全、解释或生成单元测试，需先在DashScope控制台创建并安全配置API密钥，再根据任务类型选择qwen-coder、qwen-plus或qwen-max模型，构造含上下文的JSON请求体，通过Spring Boot集成Spring AI完成调用，并封装为IDEA插件，注意超长上下文截断与HTTP客户端复用。
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你想让千问AI API在IDE里实时帮你补全代码、解释逻辑或生成单元测试，而不是每次打开网页复制粘贴再手动校验。
获取并配置API密钥
登录阿里云DashScope控制台 → 进入「API密钥管理」→ 点击「创建API-KEY」→ 复制生成的密钥字符串（形如 sk-xxxxx）。
【必须保存好该密钥，一旦关闭页面将无法再次查看】
把密钥存进项目配置文件，例如 Spring Boot 的 application.properties 中写成：ai.api-key=sk-xxxxx；不要硬编码在 Java 类里，否则提交 Git 会泄露凭证。
选择适合代码任务的模型
通义千问提供多个专用于编程的模型：
方法一：qwen-coder —— 专为代码生成优化，支持函数签名推断、错误修复、单元测试生成，响应快，适合 IDE 插件高频调用。
方法二：qwen-plus —— 平衡能力与速度，能处理中等复杂度的代码重构和文档生成，适合后端服务批量调用。
方法三：qwen-max —— 全能型，支持超长上下文（1M tokens），适合分析整类文件或跨文件逻辑推理，但延迟略高，慎用于实时编辑场景。
构造带上下文的请求体
第一步：提取当前编辑器光标所在位置的代码片段、所在文件路径、语言类型（如 Java/Python）、以及前后若干行代码作为 context。
第二步：拼接 prompt，格式示例："根据以下Java方法，生成对应的JUnit 5单元测试，覆盖空输入、边界值和正常流程：\n" + context。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
第三步：组装标准 JSON 请求体，确保包含 model、input.messages（含 role=user 和 content 字段）、parameters（可设 temperature=0.3 提高确定性）。
注意：若未传 messages 数组或 content 为空，API 将直接返回错误码 400，不会兜底猜测意图。
集成到Java项目（Spring Boot + Spring AI）
在 pom.xml 中添加依赖：<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-starter</artifactId><version>1.0.0-M6</version></dependency>。
配置 application.yml：
spring:
ai:
dashscope:
api-key: ${ai.api-key}
model: qwen-coder
编写服务类，注入 ChatClient，调用时传入 Prompt 对象，其中 user 内容即上一步构造好的 prompt + context 组合字符串。
这一步操作起来很简单，直接把 Prompt 对象丢给 chatClient.prompt().user(...).call() 就行，返回结果是纯文本，无需手动解析 JSON。
封装成IDEA插件的调用链路
监听用户右键菜单事件 → 获取 Editor 实例 → 提取选中文本及周边上下文 → 构建 QwenCodeAssistant 实例 → 调用 getCodeSuggestion(prompt, context) 方法 → 将返回字符串插入光标位置。
关键点在于 OkHttpClient 必须复用单例，避免频繁创建连接导致线程耗尽；同时设置 connectTimeout 和 readTimeout 均为 15 秒，防止卡死 UI 线程。
如果 context 超过 8000 字符，需截断并保留关键函数签名和报错堆栈，否则 API 会拒绝请求并返回 413 错误。
