概览
Verdent AI 驱动的开发能力概览
Verdent for VS Code 将先进的 AI 能力与专业开发工作流相结合。本指南介绍支撑 AI 辅助编码的核心功能，涵盖从需求工程到自动化质量保障的全过程。
你将学到什么
- 核心工作流能力（Professional Plan、Code Diff、Verify）
- 上下文感知与专业子智能体
- 协作模式与可扩展性
Verdent 的工作流围绕三个核心阶段构建：
- Plan（计划） - 使用 Plan Mode 厘清需求
- Code（编码） - 通过 Code Diff 审查与优化，实现可靠交付
- Verify（验证） - 使用 Verify 工具自动化测试，尽早发现问题
这些功能协同工作，确保你在整个开发过程中保持精确与可控。
核心工作流功能
Plan-Code-Verify 工作流
通过验证子智能体和浏览器工具，对需求、实现和验证实现精确控制
Professional Plan
通过智能需求厘清，将想法转化为可投入生产的实现计划
Code Diff
企业级代码审查，提供自然语言摘要和资深工程师水平的分析
澄清循环
通过对需求的持续讨论和优化，实现更智能的规划
计划规则
根据你的角色和专业背景，自定义澄清和计划的呈现方式
更多能力
上下文感知：深度理解代码库
Verdent 的上下文管理系统支持全面理解项目：
超大上下文窗口
- 100 万 Token 容量 - 可摄入整个中型代码库（约 750,000 词或 3,000 多个文件）
- 智能上下文加载 - 根据任务上下文自动优先加载相关文件
- 子智能体上下文优化 - 将专业任务委派给专注的子智能体
自适应学习
- 约定检测 - 学习项目特定的模式（命名、文件组织、错误处理）
- 风格模仿 - 生成与现有风格匹配的代码（缩进、花括号位置、注释）
- 库感知 - 识别正在使用的框架，优先选用它们而非引入新依赖
跨文件一致性
- 依赖追踪 - 理解 import、export 和模块关系
- 影响预测 - 识别拟议改动会影响的组件
- 一致性保障 - 确保修改与现有架构保持一致
专业子智能体：分工协作
Verdent 编排针对特定开发任务优化的专业 AI 智能体：
用途： 快速、基于证据的代码库导航与分析
能力：
- 模式匹配 - 使用 glob 模式定位文件（例如所有 TypeScript 文件、后端 API 文件）
- 语义搜索 - 按功能查找代码（例如"认证中间件在哪里实现？"）
- 多位置综合 - 聚合来自多个文件的信息
彻底程度级别：
- 快速： 基本模式匹配，快速给出答案
- 中等： 更广泛的搜索，并进行上下文确认
- 非常彻底： 详尽扫描，进行变体检查和交叉引用
使用场景： "查找所有数据库查询函数"、"定位配置加载逻辑"、"应用如何处理错误？"
用途： 快速代码质量检查与验证
能力：
- Lint 检查 - ESLint、Pylint、Rubocop 等
- 类型验证 - TypeScript、mypy、Flow 类型检查
- 快速测试执行 - 针对性单元测试，预算在 30 秒以内
- 聚焦 Diff 的验证 - 主要验证改动的代码以提升效率
快速失败理念： 在出现第一个真实问题时返回结构化错误报告，避免浪费时间
使用场景： 提交前检查、修复后验证、快速健全性测试
用途： 全面的代码质量、安全性和可维护性审计
能力：
- 安全分析 - 漏洞扫描、凭证泄露检测、注入风险评估
- 架构审查 - 设计模式验证、SOLID 原则遵循、反模式检测
- 性能分析 - 算法复杂度、资源泄漏、优化机会
- 文档审查（针对改动文件） - 标记不清晰的注释或明显的文档不一致
审查深度： 比 Verifier 更彻底，适用于合并前的 PR 审查
使用场景： 功能完成审查、安全审计、重构验证
灵活的协作模式
选择适合你工作流的自主程度：
- Auto Run 模式 - 自主执行任务，同时就潜在风险操作通知你
- Manual Accept 模式 - 每次改动执行前都需要你批准
- Skip Permissions 模式 - 完全自主执行，包括有风险的操作（仅限高级用户）
详细的模式说明请参阅执行模式与权限。
MCP（Model Context Protocol）集成
实现与外部工具和服务的互操作：
- 通过现有工具链和自定义插件扩展功能
- 与子智能体无缝协作，支持分布式任务执行
- 支持与外部 API、数据库和开发工具集成
MCP 的设置与配置请参阅集成与扩展。
更多功能
智能模型优化：
Verdent 会根据复杂度、性能要求和成本考量，自动为每个任务选择最合适的 AI 模型。
特性：
- 任务分析 - 评估任务复杂度以确定最优模型
- 性能平衡 - 权衡速度、准确性和成本之间的取舍
- 上下文感知选择 - 根据项目规模和需求调整模型选择
- 成本优化 - 简单任务使用轻量模型，复杂操作保留强大模型
优势： 在最大化效率的同时尽量降低积分消耗，确保你在不超支的情况下获得最佳结果。
精确的上下文控制：
使用 @ 提及，在聊天中直接附加特定文件、文件夹或代码片段，为 AI 辅助提供针对性的上下文。
工作原理：
- 在聊天中输入
@即可查看可用的文件和文件夹列表 - 选择要纳入对话上下文的特定文件
- 引用整个目录以提供更广泛的上下文
- 提及特定代码片段或文档页面
使用场景：
- 调试时让 AI 聚焦于特定模块
- 讨论配置时纳入配置文件
- 实现功能时引用相关组件
- 提供文档上下文以获得准确的指导
多模态输入：
直接在聊天中上传或粘贴图片，以传达视觉需求、UI 设计或调试场景。
支持的使用场景：
- UI/UX 设计 - 上传原型图、线框图或设计截图，实现像素级精准实现
- 缺陷报告 - 分享错误截图或视觉故障，加快诊断
- 前端开发 - 提供设计参考，实现准确的样式和布局
- 文档 - 包含示意图、流程图或架构可视化
技术规格：
- 支持格式： PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP
- 最大分辨率： 2000×2000 像素
- 文件大小限制： 5MB（超出时自动压缩；压缩后仍 >5MB 则报错）
优势： 消除视觉需求中的歧义，加速前端开发工作流。
会话管理：
访问和管理你的对话历史，回顾过往的交互、决策和实现细节。
特性：
- 会话日志 - 所有对话和 AI 回复的完整记录
- 仓库存储 - 日志与项目一同保存，便于访问和版本控制
- 会话清除 - 重新开始或切换上下文时清除历史
- 决策轨迹 - 回顾过往实现选择背后的推理
优势： 在多次会话间保持连续性，审计 AI 建议，并随时间追踪项目演进。
账户管理：
管理 Verdent 账户、积分和插件设置的集中中心。
可用控制项：
- 积分追踪 - 监控每日积分使用量和剩余余额
- 账户信息 - 查看当前套餐和个人资料详情
- 退出登录管理 - 安全退出插件或切换账户
- 使用监控 - 追踪积分消耗模式
访问方式： 通过 VS Code 中的 Verdent 侧边栏访问。
产品改进：
直接从 VS Code 提交反馈、缺陷报告和功能请求，帮助改进 Verdent。
反馈选项：
- 文本备注 - 在简单的文本框中描述问题、建议或体验
- 直接提交 - 无需离开开发环境即可发送反馈
- 邮件回复 - 通过电子邮件接收后续沟通
该报告什么：
- 缺陷或意外行为
- 功能请求或工作流改进
- 文档缺失或说明不清晰
- 性能问题或错误
影响： 你的反馈将直接影响 Verdent 的开发路线图，并帮助为所有用户打造更好的体验。