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一、项目背景与架构演进

在前篇完成插件基础框架构建后，本文重点突破AI能力集成关键技术。面向开发者日常场景，实现"选中即问AI"的轻量化交互模式，为后续打造智能编程助手奠定基础。通过结合自主研发的WinHttp封装库与Scintilla交互优化技术，实现以下目标架构：

注：项目已开源、镜像，欢迎使用及指正

二、核心开发流程

2.1 整体架构设计

2.2 配置管理实现

通过JSON配置实现参数解耦：

// PluginConf.h
class PlatformConf {
public:std::string _baseUrl;      // API基础地址std::string _apiSkey;      // 认证密钥std::string _modelName;    // 模型标识std::string _generateEndpoint; // 生成接口std::string _chatEndpoint; // 对话接口
};

配置加载流程：

2.3 流式交互实现

采用生产者-消费者模式处理异步响应

// 流式处理管道
class Typewriter {using FNRead = std::function<int(std::string&)>;using FNWrite = std::function<void(const std::string&)>;void Run() {std::string buffer;while(m_getter(buffer)) {m_writer(buffer);std::this_thread::sleep_for(50);}}
};

流式通信机制的异步处理模型

数据包处理流程

抗粘包策略

bool ParseStreamResponse(std::string& resp, std::string& content) {size_t pos = resp.find("\n\n");if (pos == string::npos) return false;string chunk = resp.substr(0, pos);resp.erase(0, pos + 2);if (chunk.find("data: ") == 0)chunk = chunk.substr(6);try {auto j = json::parse(chunk);content = j["choices"][0]["delta"]["content"];return true;} catch (...) {resp = chunk + resp;  // 回退异常数据return false;}
}

2.4 编码转换优化

实现多编码自动适配：

std::string ConvEncoding(const char* src, size_t len, UINT from, UINT to) {int required = MultiByteToWideChar(from, 0, src, len, nullptr, 0);std::wstring wstr(required, 0);MultiByteToWideChar(from, 0, src, len, &wstr[0], required);required = WideCharToMultiByte(to, 0, wstr.c_str(), wstr.size(), nullptr, 0, nullptr, nullptr);std::string result(required, 0);WideCharToMultiByte(to, 0, wstr.c_str(), wstr.size(), &result[0], required, nullptr, nullptr);return result;
}

三、关键技术解析

3.1 流式响应处理

3.2 多线程架构

3.3 异常处理机制

try {cli.Post(endpoint, payload, response);
} catch (const WinHttpException& e) {MessageBox(nullptr, e.what(), L"网络错误", MB_ICONERROR);
} catch (const std::exception& e) {OutputDebugStringA(e.what());
}

四、效果演示

五、总结与展望

5.1 技术总结

本文实现的核心技术点包括：

• 基于ScintillaCall的类型安全交互
• OpenAi模型接入
• 流式响应处理管道
• 多线程协同工作机制
• 跨编码文本处理方案

5.2 后续规划

可探索的进阶方向：

通过本实践，开发者可掌握AI插件开发的核心技术，可快速构建高响应、低延迟的AI增强型编辑器插件，为构建智能化开发环境奠定基础。

注：项目已开源、镜像，欢迎使用及指正