Junie入门包：AI编码代理详解

本指南面向哪些用户（以及您将获得哪些内容）

您刚刚在 JetBrains IDE 中安装了AI 编码助手Junie，现在它就像一位非常智能的助手一样在看着您。如果您想要快速获得实际成果，又不想浪费积分或耐心，并且想要掌控全局、提高效率，那么本指南正是为您准备的。
本文将介绍如何安全设置、如何编写有效的初始提示以及一个简单的循环：计划、审查、运行、重复。您还将了解如何将计划保存到文件、如何仅接受所需的更改以及如何降低成本。

首次试跑，安全至上：注意右侧护栏

首先，您需要选择模式。“询问模式”主要用于阅读和解释，但代理程序仍可能修改文件。Junie 可以浏览您的项目、追踪依赖关系并制定计划，但它无法修改任何文件。

当你遇到新的代码库，或者想要在不产生副作用的情况下进行思考时，可以使用它。它能确保你的代码库安全，让你可以安心地决定哪些地方需要修改。

代码模式用于执行操作。Junie 会提出修改建议、运行命令并显示差异供您审核。一切尽在您的掌控之中：接受好的修改，拒绝不好的修改，然后继续前进。如果您已经制定了计划，并且希望稳步推进，设置检查点而不是出现意外情况，那么代码模式最适合您。

勇敢模式会跳过所有确认步骤，直接开始执行。请将此模式用于全新分支、快速迭代和全新代码库。

第一个有效的提示

第一个提示务必简短、清晰且可测试。你需要的是可以采取行动的答案。务必跟进代理，但请记住，跟进会消耗你的额度，而且在七八次之后效果会降低。
一旦任务交给 Junie，它就会扫描系统结构和集成，并识别瓶颈。然后，它会强制任务执行，根据改进措施的影响和所需投入进行排序。

Junie 会起草一份分步骤的计划，并将其写入仓库根目录下的 PLAN.md 文件。请像对待代码一样对待该文件：提交它、审查它，如有必要，可以通过 pull request 进行讨论。公开的计划可以降低风险，因为每个人都可以看到步骤，而不仅仅是最终的差异。

为已批准的改进创建分步实施计划。将步骤分组（准备、实施、测试、验证、回滚）。每个任务应包含：目标、需要修改的文件（路径）、要运行的命令/测试以及验收检查。保持任务的原子性（1-3 个操作）。将完整的计划保存到仓库根目录下的 PLAN.md 文件中。如果范围过大，请先关注 /server 和 /ui 目录。暂时不要修改代码——仅进行计划。

在代码模式下运行此提示，以在项目中创建 PLAN.md 文件。

掌控全局：像专业人士一样执行任务

当计划看起来合理且你使用的是干净的分支时，启用代码模式。将 Junie 指向 PLAN.md 文件的第一部分，然后让它运行。你会看到执行日志，它会读取文件、提出修改建议并执行命令。你可以把它想象成受监督的自动化：Junie 负责驱动，而你则坐在副驾驶座上，随时准备踩下刹车。

请参考提示文件中的相关章节。

当出现变更时，打开差异文件，像编辑一样进行操作。接受符合计划中概述的目标和验收检查的文件，拒绝其余文件。对于风险较高的变更，运行小批量提交；对于繁琐的重构，运行较大批量提交。Junie 会在处理完一部分后暂停并进行总结；如果计划偏离，则在继续之前重写后续​​步骤。干净的提交，小的检查点，冷静的节奏。

把这份总结当作一份进度报告来看：工作是否按计划进行？还是实际情况与计划有所偏差？如果计划偏离了轨道，请在继续之前重写 PLAN.md 文件中的后续步骤。现在进行小幅调整总比以后进行大刀阔斧的补救要好得多。

模型与“多思考”：为工作选择合适的组合

Junie 的聊天窗口下方有个小按钮，点击它就能改变一切。“深入思考”会指示模型进行更深入的推理。它通常会编写出更优质的代码，减少绕路，但也会消耗更多积分和时间。把它用在难题上，而不是重命名变量或调整日志行这种小事。把强大的计算能力留给真正重要的决策。

启用该开关后，模型的行为会有所不同。对于 GPT-5 而言，“多思考”功能通常能带来显著的收益：更清晰的计划、更少的重试次数、更强的测试结果。

避免信用浪费：明智的任务管理

冗长的讨论会降低你的积分。每次后续回复都会把整个对话拉回到之前的语境中。如果你的下一个请求与当前目标没有直接关联，请创建一个新的任务。明确目标，指出具体文件，然后继续进行下一步。

提示要简短明了，范围要明确。说明要修改什么以及你将如何检查。在开始新工作时，请使用 PLAN.md 作为参考；当讨论偏离主题时，请使用新任务来重置方向。不要把半个代码库都粘贴到聊天中；让Junie阅读代码库。

精准永远胜过数量。如果某项任务成本过高且结果不明确，请先缩小范围，然后再调整模型或进行其他设置。这样既能节省开支，又能让你省心省力。