Java 项目 VS Code / Qoder 插件配置指南
适用场景：Spring Boot 多模块项目、基于 Git worktree 的多分支并行开发 核心原则：Pack 装一次到位，子扩展不重复安装；通用效率插件按需取舍；插件不在多，在闭环。
一、核心套件（2 个 Pack 即完整）
| 插件 | 说明 |
|---|---|
| Extension Pack for Java | 微软官方 Java 套件，装它等于安装齐下表中的 6 个 Java 成员 |
| Spring Boot Extension Pack | Spring 官方套件，装它等于安装齐下表中的 3 个 Spring 成员 |
装完这两个包后，Java 编写、调试、测试、构建和 Spring 配置提示的完整流程即可打通，不需要再逐个挑选组件。
二、包内成员（已被包含，不要单独再装）
Java 成员
| 插件 | 作用 |
|---|---|
| Language Support for Java(TM) by Red Hat | JDT LS 语言服务器：补全、跳转、重构、语法与编译诊断 |
| Debugger for Java | 断点调试、启动配置、变量查看、单步与热替换 |
| Test Runner for Java | JUnit / TestNG 用例运行与调试 |
| Maven for Java | 执行 goal、跑生命周期、生成工程原型 |
| Gradle for Java | Gradle 任务视图与构建执行，替代命令行 ./gradlew |
| Project Manager for Java | 项目结构与依赖视图、classpath 管理、导出 jar |
Spring 成员
| 插件 | 作用 |
|---|---|
| Spring Boot Tools | application.yml/properties 补全校验、Bean 与配置项跳转、运行时信息 |
| Spring Boot Dashboard | 本地应用一键启停、查看端点与运行状态 |
| Spring Initializr Java Support | 向导式生成新的 Spring Boot 工程 |
DeepSeek Harness（dsh）安装与使用指南
本文基于官方仓库 tag
dsh-v0.1.7-rc.2的 README、CLI 说明、模型配置、网络代理与安全文档整理，并补充 CC Switch 的协作方案。 整理时间：2026-10-23。DSH 仍处于开发者预览阶段，官方明确会有破坏兼容性的变更；执行前请以dsh --help、dsh web --help和官方文档为准。
1. 简介
DeepSeek Harness（命令名 dsh）是 DeepSeek AI 开源的 agent harness（智能体框架），采用「一切皆插件」的架构，由 Cordis 驱动。模型、工具、技能、会话、沙箱、存储等能力都通过插件组合，无需改框架源码即可替换或扩展。
- 官网文档：https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/
- 仓库：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
- 许可证：MIT
- 设计论文：A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability（arXiv:2608.25512）
它能做什么：
- 读取和编辑工作区文件、运行命令；
- 委派子任务、维护计划；
- 按权限策略在执行敏感操作前请求审批；
- 以 Web UI、无头（headless）、SDK、ACP 等多种形态运行。
简介
核心定位与设计初衷
XERJ 是一款基于 Rust 构建的本地优先搜索引擎，专为 AI Agent 与编码智能体设计。在大型语言模型能力快速迭代的背景下，智能体在处理大规模代码库、技术文档与非结构化数据时，面临的核心瓶颈并非生成能力，而是上下文窗口的稀缺性与 Token 消耗的不可控。
传统方案往往依赖 grep、sed 或纯记忆机制，导致智能体必须将整文件加载至上下文中。这不仅造成严重的计算资源浪费，还极易引入无关噪声并推高幻觉率。XERJ 的出现旨在解决这一痛点，通过提供精准的片段检索而非全量读取，实现从“读取”到“检索”的范式转移。
该工具的定位非常明确：让 AI 代理能够高效、低消耗地理解并检索本地数据集。它无需复杂的管道配置或手动定义 Schema，只需指向一个目录，即可自动推断数据类型并完成索引构建。
对于代码文件，XERJ 利用 tree-sitter 进行解析，确保数据以符号（symbols）和行号的结构化形式保留，而非扁平化的纯文本。这种设计使得智能体能够精准定位特定函数、类或日志条目，直接按需获取所需上下文，从而大幅降低 LLM 的输入与输出 Token 开销。项目采用单一静态二进制分发，不依赖 JVM 或外部运行时，兼顾了轻量级部署与高性能执行的需求。
架构与底层机制
XERJ 的底层架构围绕自动索引、混合检索与协议兼容三大支柱展开。
索引层：系统内置了强大的类型嗅探机制，能够识别代码、文档、日志、PDF、CSV、JSONL、XML、YAML、SQLite 等多种文件格式，并调用对应的解析器进行预处理。代码解析依赖 tree-sitter 提供的 AST 感知能力，提取语法树节点、作用域关系与行号信息，为后续的精确匹配奠定结构基础。非结构化数据则通过文本切分与特征提取转化为可检索的向量或倒排索引。
检索层：XERJ 同时支持 BM25 全文检索、向量 kNN 搜索以及两者的混合检索。BM25 负责处理关键词匹配与术语相关性排序，向量检索则通过语义嵌入捕捉上下文含义与意图相似性。混合检索策略允许查询请求同时触发两种算法，并通过加权融合返回综合得分最高的结果片段。引擎内部实现了统一的 Embedder 句柄，写入与查询路径不针对具体后端分支，确保了架构的扩展性与稳定性。所有检索操作均通过兼容 Elasticsearch REST API 的端口暴露，目前已通过 1363 个一致性测试用例中的 1360 个，这意味着现有的 ES 客户端、仪表板、查询 DSL 与第三方库可以直接连接使用，无需额外适配。
集成层：XERJ 原生内置了 MCP（Model Context Protocol）服务器，为 AI Agent 提供了标准化的工具调用接口。智能体可以通过 MCP 协议直接发起搜索请求、获取命中文本片段、执行字段投影或应用高亮标记，完全绕过繁琐的 HTTP 封装逻辑。整个系统以 Rust 编写，内存安全与并发性能得到保障，单二进制形态使其能够在 Linux、macOS 与 Windows 环境中无缝运行，适合本地开发、边缘计算与隐私敏感型工作流。
简介
T3 Code 是一个开源的编码代理（Coding Agent）统一控制台，定位为面向本机智能体的控制平面。它不替代具体的 AI 编程工具，而是作为架构中的胶水层，将多个命令行形态的 AI 助手集中管理。项目由 pingdotgg 团队开发（GitHub 仓库：pingdotgg/t3code，官网：t3.codes），采用 TypeScript 重写全链路协议与前端交互，遵循 MIT 许可证。其核心价值在于解决多代理环境下的上下文割裂、认证重复和交互分散问题，提供网页端、移动端（iOS/Android）和 Electron 桌面端的统一访问入口。开发者只需在本地运行一次服务，即可通过任意客户端远程或本地调度已配置的代理实例，实现从自然语言指令到代码提交的端到端可视化管理。
简介
crDroid 是一款基于 AOSP（Android Open Source Project）深度定制的第三方类原生安卓系统，其源码主要继承自老牌项目 LineageOS。该系统在保持安卓底层纯净与高效的同时，内置了极为丰富的自定义选项，旨在为老旧机型焕发新生，同时满足极客用户对界面与交互的深度掌控需求。
该系统的核心优势体现在三个维度。其一，体积精简且无冗余组件，完整固件包通常仅维持在 800MB 左右，默认不包含任何广告插件或厂商预装软件，首次开机仅需等待 2 到 3 分钟即可进入桌面。其二，高度可定制的系统设置面板覆盖了状态栏、锁屏样式、导航键布局、全局手势、通知栏折叠逻辑以及游戏模式等细节，用户无需依赖外部模块即可实现个性化调校。其三，由于剥离了重型厂商皮肤，系统调度更为直接，配合轻量级内核，能在中低端硬件上获得接近原生的流畅度与续航表现。
官方发布与构建页面位于 https://crdroid.net ，各机型的独立维护页会在此域名下按设备代号与安卓版本进行归档。
关于 crDroid 16 与 crDroid 17 的具体差异，现有素材未收录相关更新日志与功能对比。通常此类大版本迭代会伴随底层 Android 基座升级、分区结构调整与安全补丁同步，具体变更请以官方仓库发布的 Release Notes 为准。
