🔥 全球首个 AI 原生集成开发环境（AI-First IDE）
📅 2025 年 12 月正式发布（Early Access 计划已启动）
当"AI 辅助编程"从附加功能 变为底层架构哲学，IDE 会发生什么变化？
JetBrains 给出了答案：不再是在 IDE 里加 AI，而是用 AI 重构 IDE 本身 ------ 这就是 AIR（AI IDE from JetBrains）。
🧬 AIR 是什么？一图看懂定位
📌 AIR ≠ IntelliJ + Copilot
它是 JetBrains 从零构建的独立 IDE ，核心原则：
✅ AI 为默认工作流 （非可选增强）
✅ 确定性 + 可解释性 （拒绝"黑箱魔法"）
✅ 开发者始终掌控代码主权
🧭 快速上手：三步体验 AIR 的 AI 原生流
JetBrains Air 快速入门：你的第一个 AI 编码任务
JetBrains Air 是 JetBrains 推出的智能代理开发环境（ADE），支持开发者将编码任务委托给 AI 代理（当前仅支持 Claude Agent，需 Anthropic 订阅），同时保持对工作的全程控制。其核心设计围绕「定义任务」和「审查结果」两大流程，适合混合人机协作的开发场景。
一、快速开始：安装与首次运行
1. 下载与系统支持
- 下载地址 ：JetBrains Air 官方页面（目前仅支持 macOS，Windows/Linux 计划 2026 年推出）。
- 首次运行：启动后会提示登录 Claude 账户（需有效 Anthropic 订阅），登录后进入欢迎页。
二、项目准备：打开本地或远程代码
1. 打开本地项目
点击 Open，导航至本地项目文件夹即可。
2. 克隆 Git 项目
- 点击 Clone from Git，输入仓库 URL 和本地存储路径。
- 信任代码 ：首次打开时，Air 会询问是否信任项目代码（执行代码可能存在风险，仅信任可信来源）。
- 点击 Preview：功能受限（无法执行代码）。
- 点击 Trust ：允许执行代码（推荐仅对可信项目操作）。
三、定义任务：与 AI 代理交互
1. 交互式任务定义
通过 聊天模式 逐步明确任务需求（非单次提问）：
- 输入清晰的任务描述（如："为订单模块添加分页查询功能，要求支持每页 10 条数据"）。
- 可补充上下文（如："现有代码结构参考
src/orders/service.py文件"）。 - 支持 计划模式 ：让 AI 先生成详细执行计划（再逐步细化任务）。
2. 选择模型
点击任务配置选项，设置以下参数：
3. 选择权限模式
选择权限模式以控制智能体在编辑文件或运行命令前如何请求批准。
询问权限（Ask Permission）：首次使用每个工具时提示请求许可。
自动编辑（Auto-Edit）：自动接受文件编辑权限。
规划模式（Plan）：分析代码但不编辑文件或运行命令。
完全访问（Full Access）：跳过所有权限提示。
3. 给任务添加上下文
可以通过以下几种方式为任务提示添加上下文：
点击"添加上下文"按钮来附加特定项目。你可以添加：
• 文件和文件夹：引用工作区中的文件和文件夹
• Git分支：引用特定的分支
• Git提交：引用特定的提交
• 本地更改：引用Git工具窗口中已更改的文件
• MCP服务器：连接MCP服务器以提供额外工具
• 终端：引用特定的终端标签页
• 从计算机上传：从你的计算机上传文件
这些选项能帮助AI代理更好地理解任务背景，从而生成更准确的结果。
也支持选择部分内容，直接添加到任务
四、运行任务与异步管理
- 任务状态
• Running：AI 正在执行（可随时补充输入）。
• Waiting for user action：AI 暂停，需人工提供信息或决策。
• Finished：任务完成，可审查变更。
• Canceled/Archived：手动停止或应用退出后自动归档。
- 多任务并行
支持同时运行多个任务（如：一个任务写测试，另一个修 Bug），互不干扰。
查看任务列表
五、审查与提交变更
- 查看变更
任务完成后，切换到 Review 标签页，通过差异面板（diff）查看 AI 修改内容：
• 统一差异（Unified Diff）：新旧代码在同一页面对比。
• 拆分差异（Split Diff）：左右分栏显示旧版/新版。
• 添加评论：点击行号旁的图标，直接反馈意见（类似代码审查）。
六、进阶功能扩展
- MCP 服务器集成
通过 Model Context Protocol (MCP) 连接外部工具（如数据库、API 服务）：
• 配置：Settings → AI → MCP Servers，粘贴 JSON 配置（示例：连接 Alpha Vantage API）。
• 管理：启用/禁用服务器，查看可用工具列表。
// 示例：Alpha Vantage API 配置
{
"mcpServers": {
"alphavantage": {
"command": "uvx",
"args": ["av-mcp", "YOUR_API_KEY"]
}
}
}
总结
JetBrains Air 通过智能代理与可视化交互，降低了开发者与 AI 协作的门槛。核心流程：
- 定义清晰任务（结合上下文与逐步引导）；
- 配置执行环境与权限（平衡效率与安全）；
- 审查并提交变更（确保代码质量可控）。
通过多任务并行、MCP 扩展和本地快照等功能，进一步提升了复杂项目的协作效率。
📌 提示：首次使用建议从简单任务开始（如生成单元测试），逐步熟悉 AI 代理的响应逻辑。