VoidMuse Logo
🚀 开源驱动的智能AI IDE插件 | 学习型AI工程化项目
适配 IntelliJ IDEA & Visual Studio Code
License Platform Language Open Source- Web 版本地址: https://voidmuse-dev.github.io/voidmuse/
不仅仅是一个AI插件,更是一个AI工程化学习平台
VoidMuse致力于通过开源组件整合的方式,以最低的开发成本构建高效智能的AI IDE插件。我们相信开源的力量,通过精心选择和整合优秀的开源组件,让每个开发者都能轻松构建自己的AI工具。
- 📚 学习导向: 提供完整的技术原理文档,让用户深度理解AI工程化
- 🔧 开源整合: 基于20+优秀开源组件,降低开发门槛
- 🧠 知识传递: 从Embedding到向量数据库,全面覆盖前沿AI概念
- 💡 实践驱动: 理论与实践结合,边学边用
直接使用插件
VS Code安装
- 打开VS Code扩展商店 (Ctrl+Shift+X)
- 搜索 "VoidMuse"
- 点击安装并重启编辑器 vscode-plugin
IntelliJ IDEA安装
- 打开 Settings → Plugins
- 搜索 "VoidMuse"
- 点击安装并重启IDE intellij-plugin
作为学习者 - 本地开发启动详见 开发指南
想要立即体验VoidMuse的强大功能?跟着我们的快速配置指南,三步搞定!
💡 只需配置AI模型API密钥,就能开始使用基础功能。搜索和代码理解功能可以后续按需配置。
如果你需要更详细的配置说明,可以查看以下文档:
VoidMuse采用模块化架构设计,支持多IDE平台,集成多种AI模型,提供完整的AI开发体验。
详细架构文档:技术架构说明
- Embedding技术: 从原理到实践的完整解析
- 向量数据库: 本地化索引与检索机制
- 上下文管理: 大模型对话的上下文优化策略
- MCP协议: 多模态对话协议的标准化实现
我们精心选择并整合了以下优秀开源组件:
- Ant Design 5.x - 企业级UI设计语言
- TipTap - 富文本编辑器
- Vercel的 ai-sdk - 多模型支持、agent框架
- 微软 AI Agents for Beginners:构建AI代理的基础知识,https://learn.microsoft.com/zh-cn/shows/ai-agents-for-beginners/
- 吴恩达 Agentic AI 课程:代理式AI的实际应用,https://deeplearning.ai
- Hugging Face AI Agents 课程:实用的AI智能体开发技能,https://huggingface.co/learn/agents-course/zh-CN/unit0/introduction
- Google 5天 AI Agent 培训课:实战项目经验,https://rsvp.withgoogle.com/events/google-ai-agents-intensive_2025/home
- Anthropic 官方课程:高级AI Agent技术,https://anthropic.skilljar.com
- Coursera AI Agents 专项课程:学术理论与实际应用结合,https://coursera.org/specializations/ai-agents
- Salesforce AI Agent Course:企业级AI Agent解决方案,https://salesforce.com/ap/agentforce/ai-agent-course/
- 技术原理: 基于上下文感知的智能补全算法
- 学习价值: 了解AI代码补全的实现机制
- 核心特性:
- 实时代码分析
- 上下文感知补全
- 多语言支持
- 技术原理: 向量化存储 + 语义检索
- 学习价值: 掌握向量数据库的构建与优化
- 核心特性:
- 本地化向量数据库
- 语义相似度检索
- 智能代码上下文提取
codebase-demo.mp4
- 技术原理: 多轮对话 + 工具调用 + 上下文管理
- 学习价值: 理解大模型应用的工程化实践
- 支持模型:
- OpenAI GPT系列
- Anthropic Claude系列
- DeepSeek系列
- 通过OpenRouter支持更多模型
chat-demo.mp4
- 技术原理: 标准化多模态对话协议
- 学习价值: 跨平台AI交互的设计模式
- 协议特性:
- 工具调用标准化
- 多模态数据处理
- 可扩展的插件架构
- 支持引擎: Google搜索、博查AI搜索
- 配置文档:
- 免费资源: 大模型厂商免费额度汇总
search-demo.mp4
- AI工程师想了解IDE插件开发
- 前端/后端开发者想学习AI集成
- 学生和研究者想理解AI工程化
- 开源爱好者想参与AI项目
- 什么是Embedding?
- 向量数据库基础
- 实现深度搜索
- Codebase功能实现
- 自定义Embedding模型集成
- 扩展MCP协议支持
- 实现自定义搜索引擎
| 功能模块 | 核心特性 | 技术原理 | 学习价值 |
|---|---|---|---|
| 🧠 上下文记忆 | 跨会话记忆、智能优先级、个性化学习 | 向量数据库 + 语义检索 | AI记忆系统设计 |
| 🗜️ 上下文压缩 | 动态长度管理、多级压缩、语义保持 | 智能摘要 + 分层压缩 | 大模型上下文优化 |
| 🤖 Agent代码生成 | 需求分析、架构设计、自动实现、测试验证 | 多Agent协作框架 | AI驱动软件开发 |
为了更好地了解用户使用情况并改进产品体验,VoidMuse在GUI界面中集成了极简化的埋点功能。我们承诺:
- ✅ 仅收集页面访问数据:只记录页面进入和离开时间,用于计算页面停留时长
- ✅ 无敏感信息收集:不收集任何代码内容、个人信息或操作细节
- ✅ 透明开源:所有埋点代码完全开源,可在
gui/src/services/AnalyticsService.ts中查看
我们的埋点实现也是一个很好的前端数据分析学习案例:
- 🎯 多平台支持:同时集成Google Analytics和百度统计
- ⏱️ 精确计时:页面停留时间的准确计算方法
- 🔄 生命周期管理:页面可见性变化的完整处理
- 🛡️ 异常处理:埋点失败时的优雅降级
我们欢迎各种形式的贡献!无论是Bug修复、功能开发、文档完善还是技术分享,都能让VoidMuse变得更好。
详细贡献指南:贡献指南
感谢所有为项目贡献代码、文档和想法的开发者们。你们的贡献让VoidMuse变得更好!
- 🐛 问题反馈: GitHub Issues
- 📧 邮箱联系: voidmuse@qq.com
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🚀 让我们一起构建更智能的开发体验!
本项目采用 Apache-2.0 许可证,我们相信开源的力量。