一、为什么选择ProxyAI？

在琳琅满目的编程插件市场中，ProxyAI 凭借三大核心优势脱颖而出。​

1. 丰富的模型支持​

它打破了单一模型的限制，支持市面上主流的大模型。无论是擅长多轮对话交互，能提供流畅沟通体验的 Claude；还是在自然语言处理领域堪称标杆，广泛应用于各类文本生成任务的 GPT 系列；亦或是新兴崛起，在代码理解与生成方面表现出色的 DeepSeek，都能轻松接入。开发者可以根据不同的开发场景和需求，灵活切换使用最合适的模型。

2. 强大的适配能力​

从个人开发者手中的小型项目，到企业级复杂应用的开发，ProxyAI 都能无缝适配。无论你是在开发简单的 Python 脚本，还是构建庞大的 Java 企业级系统，它都能稳定运行，为不同规模、不同类型的项目提供智能编程支持。

3. 可靠的安全保障​

在数据安全和隐私保护备受关注的当下，ProxyAI 充分考虑开发者的担忧。它支持将 API key 存储在系统的 Keychain（Mac 系统）或 Keepa（Windows 系统）中，这种加密存储方式有效避免了 API key 以明文形式暴露的风险。同时，在数据传输过程中，严格遵循行业标准的数据加密协议，确保用户数据在传输和使用过程中的安全性，让开发者可以放心使用。

二、安装ProxyAI插件

以 PyCharm 为例，其他 JetBrains 系列产品（如 IntelliJ IDEA、WebStorm 等）的安装流程基本相同。具体操作步骤如下：

1. 打开 PyCharm，在菜单栏中，Windows 系统点击 “File” - “Settings”，Mac 系统点击 “PyCharm” - “Preferences”，进入设置界面。​
2. 在设置界面中找到 “Plugins” 选项，点击进入插件管理页面。​
3. 在插件搜索框中输入 “ProxyAI”，系统会自动检索相关插件。​
4. 找到 ProxyAI 插件后，点击 “Install” 按钮开始安装。​
5. 安装完成后，点击 “Restart IDE” 重启 PyCharm，使插件生效。

三、初次打开与基本设置

重启 PyCharm 后，在界面右侧的工具栏中，你会看到 ProxyAI 的图标，点击该图标即可打开插件界面。首次打开时，界面会提示尚未配置 API key，此时需要进行配置才能正常使用大模型功能。别担心，配置过程并不复杂，只需按照以下步骤操作即可。

四、配置ProxyAI，连接大模型

4.1 自定义模型配置

如果你需要接入特定的大模型，或者使用一些未在插件预设列表中的模型版本，可以选择自定义模型配置：

1. 点击插件界面中的 “ProxyAI settings” 进入设置页面。
2. 在设置页面中选择 “Providers” - “Custom OpenAI”。
3. 填写数据模型名称：根据你使用的模型，自定义一个便于识别的名称，例如 “Claude Custom Model”。
4. 填写 API key：为了保障安全，强烈建议将 API key 存储在系统的 Keychain 或 Keepa 中。如果直接填写，务必确保系统环境安全。
5. 设置 base_url：不同模型的 base_url 各不相同，你可以通过模型官方文档、技术论坛，或者向模型提供商咨询获取准确信息。

4.2 指定模型配置

若你想使用插件预设的模型，可按以下步骤进行配置：

1. 同样在设置页面，选择 “Providers” - “ProxyAI”。
2. 在模型列表中，选择你需要的模型，例如想使用 Claude AI 进行对话交互，可以选择 “claude-3-opus-20240229”。
3. 配置 API key：你可以在专门的 API 服务平台（如 https://yizhanapi.com）注册账号，创建并获取 API key。
4. 对于部分模型，还需要设置 API 版本和 Base host 等信息。这些信息通常可以在模型提供商的官方文档中找到，按照实际要求填写即可。

常见问题及解决

在配置过程中，可能会遇到一些问题：

• API key 无效：检查输入的 API key 是否准确，是否在 API 服务平台正确创建和激活。
• base_url 连接失败：确认 base_url 地址无误，同时检查网络连接是否正常，模型服务是否处于可用状态。若问题仍未解决，可前往 ProxyAI 官方社区，查看其他用户是否有类似问题及解决方案，也可以在社区中发帖提问，获取官方技术支持和其他开发者的帮助。

五、开启智能编程之旅

完成配置后，ProxyAI 就能成为你编程过程中的得力助手，以下是一些常见的使用场景：

• 代码解释：在编写代码时，如果遇到难以理解的代码段，只需选中该代码，在 ProxyAI 的聊天框中输入 “Explain the selected code”，它会迅速从语法、功能、逻辑等方面详细解释代码的含义。例如，在编写 Python 的 Web 爬虫程序时，对于复杂的 BeautifulSoup 页面解析代码，通过这一指令，就能快速理解代码的执行过程和作用。
• 单元测试生成：当需要为代码编写单元测试时，在聊天框中输入 “Write unit tests for this code”，ProxyAI 会根据代码逻辑，自动生成测试用例框架。在开发 Java 后端接口时，利用这一功能，可以大幅减少测试代码编写时间，提高开发效率。
• 代码漏洞查找：如果你怀疑代码存在潜在漏洞，输入 “Find bugs in this code”，ProxyAI 会对代码进行分析，尝试找出可能存在的问题，如逻辑错误、安全隐患等。

不过，需要明确的是，尽管 ProxyAI 功能强大，但大模型基于算法训练，输出结果并非绝对准确。在涉及关键业务逻辑、安全敏感代码等重要部分时，一定要进行人工仔细检查和验证。同时，不同大模型在性能、擅长领域上存在差异，建议开发者在使用过程中，根据具体编程需求灵活切换模型，以达到最佳的使用效果。​
ProxyAI 为 JetBrains 全家桶用户搭建了一座通往智能编程的桥梁，让接入热门大模型变得简单便捷。希望通过这份详细的指南，你能快速上手使用 ProxyAI，在编程之路上享受更高效、智能的开发体验。