IDEA 2025.1更新升级!AI新特性

就在前几天,IntelliJ IDEA 2025.1 正式发布了!这次真的更不动了!!

这次更新的核心亮点包括:对 Java 24 的全面支持、Kotlin K2 模式成为默认、JetBrains AI 重大升级。此外,调试功能也得到增强,新增了对观察表达式(Watches)求值的暂停与恢复功能。

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下面,简单带大家看看这次更新。

AI 功能重大升级

JetBrains AI 迎来了重大升级,将 AI Assistant 和 Junie 集成到一个统一的订阅计划中。在此次更新中,JetBrains AI 的所有功能在 IDE 中免费开放,其中部分功能如无限制的代码补全和本地模型支持可以无限使用,而其他功能则基于额度限制提供。

此次更新带来了多项生产力提升和重复工作减少的改进。新功能包括更智能的代码补全、对新一代云模型(如即将推出的 OpenAI GPT-4.1Claude 3.7 Sonnet 和 Gemini 2.0 Flash)的支持、基于 RAG 技术的高级上下文感知,以及支持直接从聊天窗口进行多文件编辑的新模式。

从 2025.1 IDE 版本开始,在 IDE 的右上角菜单中找到 JetBrains AI 图标,然后单击即可开始使用 JetBrains AI Free

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Java 24 全面支持和 Kotlin K2 模式成为默认

IntelliJ IDEA 2025.1 提供了对最新 Java 24 版本所有特性的完整支持。

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IntelliJ IDEA 2025.1 默认启用了 K2 模式,这标志着在提升 Kotlin 代码分析能力、内存效率和整体性能方面取得了重大进展。

用户体验优化

引入了基于稳定、标准兼容核心的重构版终端,并使用 IDE 编辑器渲染 UI,旨在提升跨平台(本地或远程)的兼容性、性能和未来功能扩展性。

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对于 Windows 和 Linux 用户,IDE 现在提供了一个新选项,将主菜单与主工具栏合并,从而创建更加简化的界面。

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现在可以在渲染后的 Markdown 预览窗口内直接搜索内容,快速定位关键信息。

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调试体验增强

现在可以在调试期间暂停和恢复对单个观察表达式的求值。右键单击正在求值的 Watch,选择“Pause Watch”即可暂停,避免其计算可能产生的副作用或错误报告;选择“Resume Watch”则可恢复。

调试时检查包含标记文本(如 XML)的值时,现在会以格式化形式显示,而不是冗长的纯字符串。

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框架和技术支持优化

  • Spring: IDE 能自动为您创建尚不存在的 Spring Data 存储库。

  • HTTP Client: 从代码生成的 HTTP 请求现在默认在右侧编辑器拆分窗口中打开,无需切换标签页查看。

  • Liquibase: 逻辑代码结构视图 (Logical code structure view) 现已支持 Liquibase 变更集,提供更直观的导航和管理。

  • Kafka: 允许将 Kafka 记录直接导出为 JSON、CSV 和 TSV 文件,便于数据分析、共享和问题诊断。

  • 容器技术:

    • 原生支持 Containerfile,提供语法高亮、检查和代码片段建议,方便在 Docker、Podman、Buildah 间切换。

    • 允许在 Dockerfile 中使用小写指令(如 from, run)。

    • 新增 Dockerfile 检查,确保 ENTRYPOINT 使用 exec 正确初始化,提升容器生命周期管理的可靠性。

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可将 Kafka 记录直接导出为 JSON、CSV 和 TSV

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Containerfile 支持

构建工具优化

从 Gradle 8.13 开始,可以像为项目配置 JVM 一样,使用原生工具链为 Gradle Daemon 定义精确的 JVM。IntelliJ IDEA 会与 Gradle 的配置保持同步,并在需要时允许 Gradle 自动下载所需的 JVM。可以在 Preferences/Settings | Build Tools | Gradle 中轻松管理这些设置,IDE 将与 Gradle 的配置完全一致。

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导航到库文件时,IDE 会自动下载其源代码,无需手动操作,即时获得格式化源码和文档。

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版本控制系统优化

可以直接在差异视图中查看提交详情。差异对话框会显示提交信息、作者、日期时间以及完整的提交哈希值。这使您能够更清晰地了解文件的历史记录,加速对代码修改的理解。

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可将任何自定义工具配置为运行配置,在提交前的检查阶段(与 IDE 内置检查、格式化并行)执行。

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当新增或修改 Git 远程仓库时,IntelliJ IDEA 会自动拉取最新的更改,从而确保您拥有最新的分支列表和提交历史,而无需手动执行拉取操作。新拉取的分支会立即出现在 Git 分支树中,可以直接开始使用,同时保证代码库始终保持最新状态。

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新增设置,允许指示 IDE 在执行提交操作时跳过运行 Git 钩子。

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### PyCharm与AI的相关性及其集成方法 PyCharm 是 JetBrains 开发的一款强大的 Python 集成开发环境 (IDE),它提供了丰富的功能来支持开发者进行高效的编程工作。随着人工智能技术的发展,JetBrains 推出了名为 JetBrains Junie 的工具[^1],这是一个基于 AI 的编码辅助工具,旨在通过智能化的方式提升开发者的生产力。 #### 一、PyCharm 中的内置 AI 功能 尽管目前 JetBrais Junie 尚未完全集成到 PyCharm 中,但 PyCharm 已经具备了一些类似于 AI 辅助的功能: - **代码补全**:PyCharm 提供了上下文感知的代码补全功能,能够根据当前代码语境推荐变量名、函数名以及类名等。 - **错误检测**:利用静态代码分析技术,PyCharm 可以实时发现潜在的语法错误和逻辑问题[^4]。 - **重构建议**:当代码存在冗余或者不规范的地方时,PyCharm 能够自动提示并帮助完成重构操作。 为了进一步增强这些特性,可以考虑引入第三方插件或服务: #### 二、如何在 PyCharm 中实现更深层次的 AI 整合? 以下是几种常见的途径用于加强 PyCharm 对于 AI 开发的支持能力: 1. **安装 Anaconda 并配置虚拟环境** 安装 Anaconda 后可方便地管理依赖库及创建隔离的工作空间[^2]。接着可以在 PyCharm 设置里指定该虚拟环境中作为解释器选项之一,从而确保所有必要的科学计算框架均已加载完毕。 2. **启用 GitHub Copilot 或其他 LLM 插件** 如果希望获得更加个性化的指导,则可通过安装像 GitHub Copilot 这样的大型语言模型(LLM)驱动型扩展程序来达成目标。这类工具有效结合自然语言理解和生成的能力,使得用户只需简单描述需求就能快速得到高质量解决方案片段。 3. **自定义脚本调用外部 API** 当前市面上还有许多专注于特定领域应用的人工智能服务平台可供选用;比如 TensorFlow Serving, Hugging Face Transformers 等。如果某些特殊场景下现有方案无法满足实际需要的话,也可以尝试编写小型接口连接至远程服务器上的高级算法实例执行任务后再返回结果展示给前端界面显示出来。 ```python import requests def call_ai_api(prompt): url = "https://your-ai-service.com/api" payload = {"input": prompt} response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code == 200: return response.json()["output"] else: raise Exception(f"Error calling AI service: {response.text}") ``` 上述例子展示了怎样构建一个基本 HTTP 请求发送机制去访问假定存在的在线推理引擎端点地址,并接收其反馈信息加以处理呈现最终效果。 --- ### 总结 综上所述,虽然现阶段直接嵌入式的全面 AI 支持尚未成为现实,但是借助多种手段完全可以大幅度提高 PyCharm 用户从事 AI 方向研究工作的便利程度与发展潜力。未来伴随着相关技术研发不断深入推进,相信这一趋势将会愈发明显起来。
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