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本指南的适用对象（以及您将获得什么）
您刚刚安装了JetBrains IDE 中的 AI 编码代理Junie，现在它就像一个非常智能的助手一样注视着您。如果您想要获得真正的结果，又不想浪费积分或耐心，并且想要掌控全局并快速上手，那么本指南非常适合您。
在本指南中，您将了解安全的设置、强大的初始提示以及一个简单的循环：计划、审查、运行和重复。您将了解如何将计划保存到文件、仅接受所需的更改以及如何降低成本。
首次安全运行：正确的护栏
你首先要决定的是模式。“询问模式”主要用于阅读和解释，尽管代理仍可能更改文件。Junie 可以探索你的项目、跟踪依赖关系并概述计划，但它无法触及单个文件。
当你遇到新的代码库，或者想要在不产生副作用的情况下畅所欲言时，可以使用它。它可以在你决定实际需要修改哪些内容时保证你的代码库安全。
代码模式用于操作。Junie 会建议编辑、运行命令并显示差异以供您审阅。您可以掌控一切：接受好的，拒绝不好的，然后继续前进。如果您已经有计划，并且希望稳步推进，并设置检查点而不是意外情况，那么此模式最有效。
勇敢模式会跳过所有确认，直接开始。这适用于干净的分支、尖峰代码库和全新代码库。
第一个富有成效的提示
第一个提示要简短、清晰且易于测试。你需要的是可以付诸行动的答案。务必与客服人员保持跟进，但请记住，跟进会消耗你的积分，并且在第七次或第八次之后效率会降低。
一旦任务交给 Junie，它会扫描结构和集成，并识别瓶颈。然后，它会强制任务根据改进的影响和投入对改进进行排序。
Junie 起草了一份有序的计划，并将其写入仓库根目录下的 PLAN.md 文件。像对待代码一样对待该文件：提交、审核，必要时在拉取请求中进行修改。清晰可见的计划可以降低风险，因为每个人都能看到具体步骤，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。将步骤分为几个部分（准备、实施、测试、验证、回滚）。每个任务包括：目标、需要修改的文件（路径）、需要运行的命令/测试以及验收检查。保持任务的原子性（1-3 个操作）。将完整计划保存到仓库根目录的 PLAN.md 文件中。如果范围太广，请先关注 /server 和 /ui。暂时不要编辑代码——仅用于规划。
在代码模式下运行此提示以在项目中创建 PLAN.md 文件。
控制运行：像专业人士一样执行任务
当计划看起来合理且你位于一个干净的分支上时，打开代码模式。将 Junie 指向 PLAN.md 的第一部分并让它运行。你会看到执行日志，记录它读取文件、提出编辑建议和运行命令的过程。可以将其想象成一个监督式自动化：Junie 负责驾驶，你则坐在副驾驶座上，踩着一个大而友好的刹车踏板。
根据提示参考文件中的部分。
当出现变更时，打开差异并像编辑器一样操作。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。对有风险的变更运行小批量，对枯燥的重构运行大批量。Junie 在完成每个部分后暂停并进行总结；如果计划出现偏差，请在继续之前重写后续步骤。干净的提交、小型的检查点、平静的脉搏。
把这份总结当成一份状态报告来读：工作是否符合计划，还是现实情况有所偏差？如果计划出现偏差，请在继续之前重写 PLAN.md 中的后续步骤。现在小幅修正总比以后大刀阔斧地清理要好。
模特和“多思考”：选择合适的组合
Junie 聊天下方有一个小按钮，可以改变一切。“深入思考”会告诉模型进行更深入的推理。它通常能写出更好的代码，减少绕弯路，但也会花费更多积分和时间。把它用在难题上，而不是重命名变量或调整日志行。把大脑留着做重大决策吧。
启用该开关后，模型的行为会有所不同。对于 GPT-5 来说，“多思考”通常能带来回报：更清晰的计划、更少的重试、更强大的测试。
避免信用损失：智能任务卫生
长篇大论会损害你的信誉。每一次跟进都会把整个对话拉回到上下文中。如果你的下一个请求与当前目标不直接相关，那就重新开始一个任务。说明目标，指出具体的文件，然后继续下一步。
保持提示简短且明确范围。说明要修改哪些内容以及如何检查。在分支到新工作时，请使用 PLAN.md 作为锚点；当线程变得模糊时，请使用新任务重置偏差。不要将代码库的一半粘贴到聊天中；让Junie阅读代码库。
精度永远胜过数量。如果运行成本越来越高且结果不明确，请先缩小范围，然后再调整模型或切换开关。
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