IntelliJ IDEA 插件:一键生成所有setter方法教程
1. 项目目录结构及介绍
本开源项目名为 intellij-generateAllSetMethod,位于 GitHub 地址 https://github.com/gejun123456/intellij-generateAllSetMethod.git。其主要目的是提供一个IntelliJ IDEA的插件,以简化Java开发者的编码工作流程,通过该插件,开发者可以快速为Bean类生成所有的setter方法。
目录结构概览:
├── src # 源码目录
│ ├── main # 主要代码逻辑存放区
│ │ └── java
│ │ └── com # 开发者包名,通常包含项目的核心类
│ │ └── gejun # 示例中作者的命名空间
│ │ └── generateallsetmethod # 插件核心逻辑模块
│ └── resources # 资源文件夹,可能包括配置文件或静态资源
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── pom.xml # Maven构建配置文件
├── README.md # 项目说明文档
└── ...
- src/main/java: 存放项目的主要Java源代码,包含插件的核心实现逻辑。
- pom.xml: Maven项目的构建配置文件,定义了项目依赖、构建过程等。
- README.md: 项目简介、安装与使用指南等信息。
2. 项目的启动文件介绍
对于这种类型的插件项目,启动并非传统意义上的运行一个独立应用程序,而是指在IntelliJ IDEA环境中激活并测试插件。启动和调试主要是通过IDE本身的功能进行,具体步骤涉及导入Maven项目到IDEA,然后使用IDEA的插件开发工具进行。
没有特定的启动文件如main.java来直接运行整个插件;插件的激活是基于IntelliJ IDEA的插件开发环境配置和部署的。开发者会在IDE内配置并编译插件,之后通过IntelliJ IDEA的插件管理器加载进行测试。
3. 项目的配置文件介绍
在这个特定的开源项目中,配置信息主要存在于pom.xml文件中。
pom.xml
pom.xml是Maven项目的核心配置文件,它定义了项目的基本信息,以及项目的依赖关系、构建生命周期、插件配置等。对于插件开发来说,特别重要的是声明对IntelliJ Platform SDK的依赖,这确保了插件可以在IntelliJ IDEA上正确运行。示例中的关键部分可能会包括指定IntelliJ IDEA的SDK版本、插件元数据(如<plugin>标签)等。
<!-- 简化示例 -->
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.intellij</groupId>
<artifactId>com.intellij.core</artifactId>
<version>${idea.version}</version>
<!-- 这里${idea.version}应替换为实际使用的IntelliJ IDEA版本号 -->
</dependency>
<!-- 其他必要的依赖 -->
</dependencies>
<build>
<!-- 插件打包相关配置 -->
</build>
请注意,具体的配置项会依据项目需求有所不同,上述展示是为了说明目的进行了简化处理。
此教程简要介绍了intellij-generateAllSetMethod项目的关键组成部分,提供了理解其结构、启动方式和配置管理的基础。开发者在进一步探索时,需深入阅读项目文档及源码,以掌握更详细的信息和开发技巧。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00