2026-03-12 21:13:18 +08:00
|
|
|
|
<application>
|
|
|
|
|
|
<component name="ee.carlrobert.codegpt.state.conversations.ConversationsState">
|
2026-07-21 17:33:38 +08:00
|
|
|
|
<option name="currentConversation" value="{"id":"43739ce5-6076-4e0c-99bb-3be3c7410bdc","title":null,"messages":[{"prompt":"这里改成返回json数组给flutter层，wifi 内容至少包含：ssid、信号强度RSSI、加密方式\n\n```kt:/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace/apps/aim_master_control_a3/android/app/src/main/kotlin/com/agibot/aim_master_control_a3/MainActivity.kt\n\"getWifiScanResult\" -> {\n try {\n val scanResults = TaskManager.getWifiScanResults()\n } catch (e: Exception) {\n println(e)\n }\n result.success(null)\n }\n```","id":"8ac61bab-dde1-4367-b6f4-0e48a13c5d23","response":"已了解。这里属于对现有 [MainActivity](psi_element://com.agibot.aim_master_control_a3.MainActivity) 的编辑，建议把 `\"getWifiScanResult\"` 分支改为把扫描结果转换成 Flutter 可直接接收的 `List<Map<String, Any?>>`，这在 Flutter 侧等价于 JSON 数组，至少包含 `ssid`、`rssi`、`capabilities`。\n\n实现计划：\n1. 在 [MainActivity](psi_element://com.agibot.aim_master_control_a3.MainActivity) 的 `\"getWifiScanResult\"` 分支中获取 [TaskManager](psi_element://com.handheld.systemservice.task.TaskManager) 返回的扫描结果。\n2. 遍历每个 Wi‑Fi 结果对象，提取 `SSID`、`level`、`capabilities` 字段，组装为 `Map`。\n3. 将整体 `List<Map<String, Any?>>` 通过 [MethodChannel](psi_element://io.flutter.plugin.common.MethodChannel) 的回调返回给 Flutter。\n4. 出现异常时返回空数组，避免 Flutter 侧收到 `null` 后还要额外判空。\n\n下面是完整修改后的文件，其中 `\"getWifiScanResult\"` 已按步骤 1~4 处理。\n\n```kt:/home/debuggerx/StudioProjects/aim_master_workspace/apps/aim_master_control_a3/android/app/src/main/kotlin/com/agibot/aim_master_control_a3/MainActivity.kt\npackage com.agibot.aim_master_control_a3\n\nimport android.content.ComponentName\nimport android.content.Intent\nimport android.content.ServiceConnection\nimport android.hardware.input.InputManager\nimport android.net.wifi.ScanResult\nimport android.os.Bundle\nimport android.os.Handler\nimport android.os.IBinder\nimport android.os.PowerManager\nimport android.provider.Settings\nimport android.view.KeyEvent\nimport android.view.MotionEvent\nimport androidx.core.content.ContextCompat.getSystemService\nimport com.handheld.systemservice.fan.FanManager\nimport com.handheld.systemservice.light.LightManager\nimport com.handheld.systemservice.task.TaskManager\nimport com.thundercomm.hgwifi.IHgWifiService\nimport io.flutter.embedding.android.FlutterActivity\nimport io.flutter.embedding.engine.FlutterEngine\nimport io.flutter.plugin.common.MethodChannel\nimport org.flame_engine.gamepads_android.GamepadsCompatibleActivity\nimport java.util.Locale\n\nclass MainActivity : FlutterActivity(), GamepadsCompatibleActivity {\n private val channelName = \"com.agibot.aimmaster.control.a3/system_services\"\n\n private var hgWifiService: IHgWifiService? = null\n\n private val connection = object : ServiceConnection {\n override fun onServiceConnected(name: ComponentName?, service: IBinder?) {\n hgWifiService = IHgWifiService.Stub.asInterface(service)\n println(\"HgWifi AIDL Service 绑定成功\")\n }\n\n override fun onServiceDisconnected(name: ComponentName?) {\n hgWifiService = null\n println(\"HgWifi AIDL Service 已断开\")\n }\n }\n\n var keyListener: ((KeyEvent) -> Boolean)? = null\n var motionListener: ((MotionEvent) -> Boolean)? = null\n\n override fun dispatchGenericMotionEvent(motionEvent: MotionEvent): Boolean {\n return motionListener?.invoke(motionEvent) ?: false\n }\n\n override fun dispatchKeyEvent(keyEvent:
|
|
|
|
|
|
<option name="conversations" value="[{"id":"2ea372bf-f79d-4805-a228-8cd51bf07dc9","title":null,"messages":[{"prompt":"我在适用ProxyAI这个Intellij插件，想要实现代码自动补全，gemini系列的哪个模型最适合？为什么？另外配置里有个“FIM”模板选项，我应该选什么？","id":"ab4b92a6-8055-4844-85d6-57ffd6339399","response":"对于在 IntelliJ IDEA 中使用 ProxyAI 插件实现**代码自动补全（Inline Code Completion）**，以下是针对 Gemini 系列模型的推荐及 FIM 配置指南：\n\n### 一、 最适合的模型：Gemini 1.5 Flash 或 Gemini 2.0 Flash\n\n在代码自动补全场景下，**强烈推荐使用 `gemini-1.5-flash` 或最新的 `gemini-2.0-flash`**（如果 API 支持）。\n\n**为什么不选 Pro 模型？**\n1. **响应速度（Latency）**：代码补全对延迟的要求极高（理想情况下需要在 300-500 毫秒内返回）。`gemini-1.5-pro` 虽然逻辑能力更强，但生成速度较慢，会导致你在敲代码时出现明显的卡顿和等待感，严重影响编码心流。Flash 模型专为低延迟、高并发任务设计，响应速度极快。\n2. **上下文窗口**：Flash 模型同样具备 1M 到 2M 的超大上下文窗口，完全足够 ProxyAI 将你当前文件甚至相关文件的代码作为背景信息发送给大模型。\n3. **成本**：代码补全会在你每次敲击键盘停顿时频繁触发（每小时可能触发数百次），Flash 模型的 API 成本远低于 Pro 模型。\n\n*注：如果你是在侧边栏进行“代码重构”、“解释代码”或“编写复杂测试用例”，请切换为 `gemini-1.5-pro`，但在**行内自动补全**场景，Flash 是唯一解。*\n\n---\n\n### 二、 FIM 模板选项应该选什么？\n\n**FIM (Fill-In-the-Middle)** 是一种让大模型同时看到光标“前面（Prefix）”和“后面（Suffix）”的代码，从而精准预测光标处“中间（Middle）”应该填什么代码的技术。\n\n**Gemini 的特殊性：**\n像 DeepSeek Coder、Qwen Coder 或 CodeLlama 这样的开源代码模型，在预训练时使用了特殊的 FIM Token（例如 `<|fim_prefix|>`、`<|fim_suffix|>`）。但 **Gemini 并没有公开支持这些特定的开源 FIM 标记**。如果你在 ProxyAI 中为 Gemini 选择了 `DeepSeek` 或 `Qwen` 的 FIM 模板，Gemini 可能会因为不认识这些特殊符号而输出乱码，或者把前后的代码又重复输出一遍。\n\n**配置建议：**\n\n1. **首选 Prompt / Instruction 模式**：\n 如果 ProxyAI 的 FIM 模板下拉列表中有 `Prompt`、`Instruction` 或专门针对 `Gemini/OpenAI` 的选项，请直接选择它。这种模式会用自然语言（而不是特殊符号）告诉模型：“请补全以下两段代码中间缺失的部分”。\n\n2. **自定义（Custom）FIM 模板**：\n 如果插件允许你自定义 FIM 模板，你可以使用类似以下的 XML 标签格式（Gemini 对 XML 标签的理解能力极强）：\n ```text\n You are an expert programmer. Please complete the missing code between <prefix> and <suffix>. \n Output ONLY the missing code, without any markdown formatting, explanations, or repeating the prefix/suffix.\n \n <prefix>\n {prefix}\n </prefix>\n <suffix>\n {suffix}\n </suffix>\n ```\n *(注：具体变量名 `{prefix}` 和 `{suffix}` 请参考 ProxyAI 插件的官方变量说明进行替换)*\n\n3. **关闭 FIM（如果补全效果很差）**：\n 如果你发现配置 FIM 后，Gemini 总是重复你已经写过的代码，建议在 ProxyAI 中**关闭 FIM 功能**（或将模板设为 None/Default）。关闭后，插件只会把光标前面的代码发给模型，退化为传统的“续写”模式，这对于 Gemini 来说是最稳定、最不容易出错的补全方式。","referencedFilePaths":null,"conversationsHistoryIds":null,"imageFilePath":null,"
|
2026-03-12 21:13:18 +08:00
|
|
|
|
</component>
|
|
|
|
|
|
</application>
|
