Feature/2026 05 29

DOCUMENTATION.md

@@ -0,0 +1,257 @@
+# Code Quality Assistant (CQA) — 功能文档
+
+## 快速开始
+
+### 第一步：导入远程配置
+
+1. **File → Settings → Tools → Code Quality Improver → Login 标签页**
+2. 在 **Bitbucket Prompt Repo** 区域填写：
+   - **Repository URL**：如 `https://bitbucket.org/your-org/prompt-repo`
+   - **Branch**：默认 `main`
+   - **Token**：Bitbucket App Password 或 Personal Access Token
+3. 点击 **Import Repo Config** 按钮
+4. 等待导入完成，提示 "Config imported successfully"
+
+这会将远程仓库中的 Prompt、Skill 模板和 UI 配置同步到本地 `~/.codeimprover/` 目录。
+
+### 第二步：配置 LLM 登录
+
+1. **File → Settings → Tools → Code Quality Improver → LLM 标签页**
+2. **Provider**：选择 `openai-compatible`（兼容 OpenAI API 的端点，如 DeepSeek、OpenRouter 等）
+3. **Model**：填入模型名，如 `deepseek-chat`
+4. **Endpoint**：填入 API 端点，如 `https://api.deepseek.com/v1/chat/completions`
+5. **API Key**：填入你的 API Key（或设置 **API Key Env** 环境变量名，如 `DEEPSEEK_API_KEY`）
+
+#### 备选：使用 Template Login 自动获取 Key
+
+如果 API Key 需要每次登录获取：
+1. 在 **LLM → Login Template** 区域配置：
+   - **Method**：`POST`
+   - **URL**：登录端点
+   - **Headers**：请求头（JSON 格式）
+   - **Body**：请求体模板，使用 `{{username}}` `{{password}}` `{{model}}` 变量
+   - **Response Path**：JSONPath 表达式提取响应中的 API Key，如 `$.access_token`
+2. 首次调用 LLM 时会弹出登录对话框，输入用户名和密码
+3. 勾选 **Remember** 保存凭证到 IntelliJ PasswordSafe
+
+---
+
+## 功能详解
+
+### 1. Test Generation（测试生成）
+
+**入口**：
+- 在编辑器中打开 `.yaml` / `.yml`（OpenAPI 合约）或 `.java`（Java 源文件）
+- 编辑器顶部出现通知栏：`[OpenAPI contract / Java source] detected`
+- 点击 **"Generate Tests By AI"** 打开配置对话框
+
+**对话框参数**：
+
+| 参数 | 说明 |
+|------|------|
+| **Framework** | `JUnit 5 + Rest Assured`（Java API 测试）或 `Karate`（Feature 文件） |
+| **Prompt Profile** | 从 Prompt Manager 中选择预设的生成模板，影响生成风格和质量 |
+| **Output Location** | 测试文件输出目录，默认自动推导（`src/main/java` → `src/test/java`） |
+| **Class Name** | 生成的测试类名，默认 `<源类名>Test` |
+| **Package Name** | Java package 名，Rest Assured 模式下自动从源文件路径推导 |
+| **Base URL** | API 基础地址，用于 Rest Assured 的 `baseURI` |
+| **Extra Notes** | 额外的生成指令，如 "包含边界测试"、"mock PaymentValidator" |
+
+**生成内容**：
+- 自动收集被测试方法调用的外部依赖方法签名，发送给 LLM 以便正确 mock
+- 生成完整的 JUnit 5 测试类，包含 `@BeforeAll` 公共设置和每个操作的测试方法
+- 结果写入项目文件系统，Context Box 中显示生成代码并支持跟进修改
+
+---
+
+### 2. Commit Message Generation（提交信息生成）
+
+**入口**：
+- VCS Commit 窗口 → 工具栏 **"Generate Commit Message"** 下拉菜单
+- 选择一个 Prompt 配置文件
+
+**所需上下文**：
+- 自动收集当前暂存 + 未暂存的 git diff
+- 如果分支名包含 JIRA Key 格式（如 `ABC-123`），自动作为前缀
+
+**参数**（通过 Prompt Manager 配置）：
+- Prompt 模板决定生成风格（Conventional Commits、详细描述等）
+
+**输出**：
+- 生成的 commit message 直接填充到 VCS Commit 输入框中
+
+---
+
+### 3. Branch Diff Analysis（分支差异分析）
+
+**入口**：
+- 打开 **Git Log**（VCS → Log）
+- 右键点击要比较的目标分支或 commit
+- 菜单顶部选择 **"Analyze Branch Diff"** → 选择一个 Prompt 配置文件
+
+**自动解析**：
+- `sourceBranch`：当前所在分支
+- `targetBranch`：右键选中的分支（从 VCS Log 数据上下文中通过 `VCS_LOG_BRANCHES` 获取）
+- 使用 `git diff target...source` 收集差异
+
+**参数**（通过 Prompt Manager 配置）：
+- Prompt 模板决定分析重点（安全审查、性能影响、架构风险等）
+
+**输出**：
+- Context Box 自动弹出，显示 USER 泡泡 `"Analyze changes on feature/A → main"`
+- AI 回复以 "Branch Analysis" 标签显示分析摘要
+- 底部 **"Create PR →"** 按钮，可直接基于分析结果创建 PR
+
+---
+
+### 4. Push & Create PR（推送并创建 PR）
+
+**入口**：
+- VCS Commit 窗口 → 工具栏 **"Push and Create PR"**
+
+**对话框参数**：
+
+| 参数 | 说明 |
+|------|------|
+| **Create Pull Request after push** | 勾选后推送并自动创建 PR |
+| **Target Branch** | PR 要合入的分支，默认 `main` |
+
+**自动流程**：
+1. `git push origin <current-branch>`
+2. 收集分支差异
+3. AI 生成 PR 标题 + 描述
+4. 调用 Bitbucket 或 GitHub REST API 创建 PR
+5. Context Box 记录分析摘要
+6. 通知显示 PR URL
+
+**前置条件**：
+- Git 远程仓库已配置
+- 远程 URL 需为 Bitbucket 或 GitHub（自动识别）
+
+---
+
+### 5. Code Generate & Review（代码生成与审查）
+
+**入口**：
+- 在编辑器中选中代码 → 右键 → **"Code Generate & Review"**
+
+**对话框内容**：
+- 列出 Prompt Manager 中所有 Code Generate 和 Code Review 分类下的 prompt
+- 选择一个 prompt，可选填额外需求文本
+
+**参数**（通过 Prompt Manager 配置）：
+- Prompt 模板定义生成/审查的目标和风格
+- 额外需求：用户自由填写的补充指令
+
+**输出**：
+- Context Box 中以对应分类标签显示 LLM 的回应
+
+---
+
+### 6. SonarQube Coverage（SonarQube 覆盖率）
+
+**入口**：
+- **Tools 菜单 → SonarQube Coverage**
+
+**对话框参数**：
+
+| 参数 | 说明 |
+|------|------|
+| **Server URL** | SonarQube 服务器地址 |
+| **Project Key** | SonarQube 项目标识 |
+| **Token / Username / Password** | SonarQube 认证信息 |
+| **Target Coverage %** | 目标覆盖率（用于筛选未达标的文件） |
+| **Max Files** | 最多处理的文件数 |
+| **Generate missing tests with AI** | 是否自动为未覆盖文件生成测试 |
+
+**功能**：
+1. 从 SonarQube API 获取项目覆盖率数据
+2. 展示文件级覆盖率表格
+3. 本地扫描模式（不依赖 SonarQube 服务器）：检测 TODO/FIXME、printStackTrace、空 catch、硬编码密钥
+4. 右键 Issue：**Go to Line**、**AI Fix**、**Mark as fixed**
+
+**输出**：
+- Context Box 中以 "SonarQube Coverage" 标签显示报告
+- Sonar Cube 标签页中可视化展示指标卡片和 Issue 列表
+
+---
+
+### 7. Context Box Chat（上下文盒子聊天）
+
+**入口**：
+- 右侧边栏 → **AI Context Box** 工具窗口 → **Context 标签页**
+
+**功能**：
+- 像正常 LLM 聊天一样输入消息
+- 输入框文本 + Enter 发送
+- 对话历史以气泡形式展示（绿色 = 用户，深色 = AI）
+- 历史自动保存 10 条上下文，支持多轮对话
+- 测试生成后可在聊天中追加 "增加边界测试" 等指令来重新生成
+- 重新生成的代码带 **"Generate Tests →"** 按钮，点击直接覆写文件
+
+**参数**：无（纯文本输入）
+
+---
+
+### 8. Prompt Manager（提示词管理器）
+
+**入口**：
+- AI Context Box 侧边栏 → **Prompt Manager 标签页**
+
+**功能**：
+- 管理 5 个分类下的 Prompt 模板：Test Generate、Commit Generate、Branch Compare、Code Generate、Code Review
+- 创建 / 编辑 / 复制 / 删除 Prompt
+- 从远程 Bitbucket/GitHub 仓库同步 Prompt
+- 搜索、排序、按分类筛选
+- 全局 Prompt（蓝色地球图标）vs 本地 Prompt（灰色文件夹图标）
+
+**Prompt 模板语法**：
+- 使用 `{{variable}}` 占位符注入上下文变量
+
+---
+
+### 9. Skill Manager（技能管理器）
+
+**入口**：
+- AI Context Box 侧边栏 → **Skill Manager 标签页**
+
+**功能**：
+- 管理 Skill 定义（YAML + Markdown 模板）
+- 全局 Skill 和本地 `.md` 文件 Skill
+- 创建 / 编辑 / 复制 / 删除 Skill
+- 从远程仓库同步 Skill
+
+---
+
+### 10. Settings（设置）
+
+**入口**：
+- **File → Settings → Tools → Code Quality Improver**
+
+**标签页**：
+
+| 标签 | 配置项 |
+|------|--------|
+| **Login** | Bitbucket 仓库 URL、Token、登录模板配置 |
+| **LLM** | Provider、Model、Endpoint、API Key、Timeout、Max Tokens、TLS 设置 |
+| **Sonar Cube** | 服务器 URL、项目 Key、Token、覆盖率目标、本地/在线扫描模式 |
+| **Prompts** | 各类 Prompt 默认模板、Prompt Profiles YAML 配置 |
+
+---
+
+## 配置目录
+
+所有配置存储在 `~/.codeimprover/` 下：
+
+```
+~/.codeimprover/
+├── .ai-test.yaml          # 主配置文件
+├── usage.yaml             # 使用统计
+├── prompts/               # 本地 Prompt 模板
+├── skills/                # 本地 Skill 模板
+└── projects/              # 项目级 SonarQube 配置
+```
+
+## 在线文档
+
+最新文档和 Prompt/Skill 模板托管在 Bitbucket 仓库中，通过 Settings → Login → Import Repo Config 同步。

core/src/main/kotlin/org/openprojectx/ai/plugin/core/GenerationRequest.kt

@@ -14,5 +14,6 @@ data class GenerationRequest(
     val location: String? = null,
     val packageName: String? = null,
     val className: String,
-    val outputNotes: String?
+    val outputNotes: String?,
+    val dependentMethodSignatures: String = ""
 )

core/src/main/kotlin/org/openprojectx/ai/plugin/core/PromptBuilder.kt

@@ -37,11 +37,16 @@ object PromptBuilder {
         - Focus only on methods present in the provided source; do not invent methods.
         - Prioritize the method referenced by user notes when provided.
         - For each tested method, include meaningful assertions for behavior and edge cases.
-        - Mock external collaborators (HTTP/DB/remote dependencies) with Mockito or test doubles; do not call real external systems.
+        - Mock external collaborators with Mockito or test doubles; do not call real external systems.
+        - Use the provided dependent method signatures to correctly mock/stub return values and verify interactions.
         - Keep tests deterministic and runnable.
         - Output ONLY Java code, no markdown.
     """
 
+    const val DEFAULT_DEPENDENT_METHODS_SECTION = """
+        {{dependentMethodSignatures}}
+    """
+
     const val DEFAULT_WRAPPER_TEMPLATE = """
         You are a senior SDET. Generate high-quality automated API tests from the contract below.
 
@@ -83,14 +88,20 @@ object PromptBuilder {
             }
         }
 
+        val dependentMethodsBlock = if (req.dependentMethodSignatures.isNotBlank()) {
+            "\n" + render(DEFAULT_DEPENDENT_METHODS_SECTION, mapOf(
+                "dependentMethodSignatures" to req.dependentMethodSignatures
+            ))
+        } else ""
+
         return render(template.wrapper, mapOf(
             "contractType" to when (req.contractType) {
                 ContractType.OPENAPI -> "OpenAPI/REST API"
                 ContractType.JAVA -> "Java Source Methods"
             },
             "baseUrlHint" to (req.baseUrl ?: "not provided"),
             "outputNotes" to (req.outputNotes ?: "(none)"),
-            "frameworkRules" to frameworkRules,
+            "frameworkRules" to frameworkRules + dependentMethodsBlock,
             "contractText" to req.contractText
         ))
     }

llm-client/src/main/kotlin/org/openprojectx/ai/plugin/llm/LlmProvider.kt

@@ -2,4 +2,10 @@ package org.openprojectx.ai.plugin.llm
 
 interface LlmProvider {
     suspend fun generateCode(prompt: String): String
+
+    suspend fun generateCode(messages: List<OpenAiCompatibleProvider.Message>): String {
+        // Default: flatten structured messages into a single prompt for non-OpenAI providers
+        val prompt = messages.joinToString("\n") { "[${it.role}]: ${it.content}" }
+        return generateCode(prompt)
+    }
 }

llm-client/src/main/kotlin/org/openprojectx/ai/plugin/llm/LlmRuntimeLogger.kt

@@ -8,6 +8,10 @@ object LlmRuntimeLogger {
         sink?.invoke("LLM | INFO | $message")
     }
 
+    fun warn(message: String) {
+        sink?.invoke("LLM | WARN | $message")
+    }
+
     fun error(message: String) {
         sink?.invoke("LLM | ERROR | $message")
     }

llm-client/src/main/kotlin/org/openprojectx/ai/plugin/llm/LlmSettings.kt

@@ -9,7 +9,7 @@ data class LlmSettings(
     val template: TemplateRequestConfig? = null,
     val auth: LlmAuthConfig? = null,
     val httpDisableTlsVerification: Boolean = false,
-    val maxTokens: Int = 4096
+    val maxTokens: Int = 8192
 )
 
 data class TemplateRequestConfig(