文章摘要(AI生成)
为了提升博客的浏览量和用户粘性，笔者开发了一个名为“博客助手插件”（orange-tech）的IntelliJ IDEA插件。该插件提供了结构化的博客内容查看功能，并整合了AI聊天样式，方便用户在工作中轻松浏览文章。文中详细记录了从零开始开发插件、构建自动化打包流程到发布到GitHub的全过程，分享了在开发中遇到的各种挑战及解决方案，包括文章列表和详情的展示、UI渲染的美化、以及大型语言模型（LLM）的搭建等。此外，笔者总结了Gradle打包与发布的演进过程，并介绍了如何使用GitHub Actions实现自动化构建与发布。整个开发过程中，AI的辅助被充分利用，助力高效排错和优化设计。综上所述，这一插件的开发不仅是对多项技术的实践，也展示了AI在开发过程中的重要作用。
为了增加博客浏览量并提高用户粘性，方便我的读者们在工作之中摸鱼看文章。因此，我开发了一个 IntelliJ IDEA 插件 —— 博客助手插件（orange-tech），它不仅支持博客内容的结构化查看，还集成了AI气聊天样式等功能辅助预览。
这篇文章将完整记录我从 0 到 1 开发该插件、构建自动化打包流程、发布到 GitHub 的实战经验，包括中间遇到的种种坑，以及解决的思路。
✨ 插件功能概览
博客助手插件主要解决两个痛点：
- 结构化预览：通过调用博客服务端接口，异步获取并展示文章列表，结合
JList列表组件进行快速导航。 - 文章阅读器：基于
JBCefBrowser组件加载文章详情，直接在 IDEA 中浏览网页，模拟真实博客阅读体验。 - **AI对话 **：支持将特定格式的评论转换为“气泡式对话”样式，模仿朋友圈动态的展示方式，适合博主发布图文内容或教程合集。
配图示意：
| 模块 | 功能点 | 截图 |
|---|---|---|
| 博客文章 | 文章列表 |  |
| |_______________________ | 文章搜索 |  |
| |_______________________ | 文章查看 |  |
| AI | 对话展示 |  |
| |_______________________ | 快捷功能 |  |
最终我设计的插件功能组件图如下：
🛠 功能开发中的挑战
1. 文章列表和详情
不同于简单的本地文件分析，博客列表是通过 HTTP API 获取后进行展示的，遇到了下列问题：
- 列表添加后需要再给
JList刷新，我通过加签访问服务端后对返回数据进行解析，通过 Swing 做了列表可视化； - 文章详情页展示，因为我的博客文章都为 HTML 页，所以在 IDEA 插件中使用
JBCefBrowser来实现文章页展示； - 无法在开发模式下展示 localhost 路径，必须输入全部 URL 路径，还通过
CefLoadHandlerAdapter执行 JS 来调整文章页展示样式。
2. 气泡 UI 渲染
- AI 聊天需要手动控制 UI 布局，重点问题：
- UI 不美观，聊天气泡和气泡尖角需自己控制圆角、边距、背景；
- UI 与 Swing 系统不符，需进行跨系统符合处理；
- AI 返回的 Markdown 结果需要用
Flexmark转为 HTML，再通过自定义标签展示。
3. LLM 搭建
既然是AI对话，那能少的了搭LLM呢，免费的flowise搞一个：
这个工作量主要就是调试prompt了，可以参考我写的这篇文章：引导AI，探索无限可能：深入了解prompt, flowise我之前也讲过，可以下载插件后直接搜索关键字看相应文章
⚙ Gradle 打包与发布流程演进
最开始的打包方式遇到多个问题，逐步演进如下：
❌ 起初使用 build 直接 JAR 打包
第一次尝试构建后，得到的 plugin.jar 文件在本地测试时无法被 IDE 正确识别或安装。
- 原因：缺失依赖，或者未打入
plugin.xml、资源文件等
⚠ 使用 shadow 插件打包 fat jar
引入 com.github.johnrengelman.shadow 将所有依赖合并打包，但实际测试发现：
- 插件上传到 Marketplace 后运行时报错
- IDEA 插件平台对 JAR 内重复类资源较为敏感，容易触发
ClassNotFoundException
✅ 最终改用 Gradle 官方 distribution 插件
通过配置 distribution 插件，明确打包路径和 zip 名称：
distributions {
main {
distributionBaseName.set("orange-tech-${project.version}")
contents {
from("build/libs") {
include("*.jar")
}
from("src/main/resources") // 如有额外资源
}
}
}
优点：
- 控制打包结构
- ZIP 命名清晰
- 发布到 GitHub Release 不依赖额外插件
🚀 自动化构建与发布（GitHub Actions）
为了实现一套完整的自动构建与部署流程，我们配置了两套工作流：
🧪 Snapshot 发布（feature 分支）
触发时机：
on:
push:
branches:
- 'feature-**'
核心逻辑：
- 检查版本是否为
-SNAPSHOT - 执行
buildPlugin+distZip - 使用
gradlew publish发布到 GitHub Packages（需配置 credentials）
常见问题：
- 发布失败：未指定 ZIP 位置
- 版本号错误：非
*-SNAPSHOT版本被误推送，Action 失败导致无法合并
📦 正式发布（Release）
触发时机：
on:
release:
types: [published]
上传 ZIP 文件：
- name: Upload ZIP asset
uses: actions/upload-release-asset@v1
with:
upload_url: ${{ github.event.release.upload_url }}
asset_path: build/distributions/orange-tech-${{ env.VERSION }}.zip
asset_name: orange-tech-${{ env.VERSION }}.zip
asset_content_type: application/zip
env:
VERSION: 1.0.4
GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
注意：
env.VERSION需在脚本前注入（使用echo "VERSION=$VERSION" >> $GITHUB_ENV）upload_url仅在 Release 事件中存在，其他事件无效
💡 AI 助力开发：从助手到加速器
整个插件开发过程，我也充分借助了 AI （chat gpt、 豆包）的能力，成为提升效率、排雷避坑的重要方式。
| chat gpt | 豆包 |
|---|---|
 |
 |
- 配置调试助手：在 Gradle 构建、GitHub Actions 配置等流程中，通过 AI 快速定位错误点并生成可执行的 YAML、Groovy 脚本。
- 设计优化建议：在插件 UI 渲染、架构模块划分等方向，AI 提供了多种实现思路，节省大量试错时间。
- 文档与发布辅助：包括
plugin.xml的编写、Release Notes 的组织，甚至这篇技术总结文章的结构和逻辑，也参考了 AI 的建议。
AI 不再只是一个搜索引擎替代者，而是插件开发旅程中的“对话式编程伙伴”。它帮助我从“能做”更快走向“做得优雅”，未来我也将继续探索 AI 与本地开发工具的结合方式。
🔚 总结与建议
插件开发是对 Java Swing、Gradle 构建、GitHub Actions 自动化的综合实践。在这个博客助手插件项目中，我收获了以下几点：
- 🚧 插件功能设计要小而美，聚焦实际使用场景
- 📦 Gradle 多种打包方式需权衡，最终选用 distribution
- ⚙ 自动化流程必须分阶段（snapshot vs release），避免合并阻塞
- 🧪 插件打包结构需真实测试，发布后再修复代价大
本项目完整源码与构建流程详见：
👉 GitHub 项目地址：https://github.com/shiker1996/orange-assistant
👉 插件地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/27463-orange-assistant
如有任何问题或建议，欢迎评论或 Issue，我会持续优化插件功能，并考虑未来提供便签等能力，关注我，一起变得更强！
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