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== gpt-5-t-mini ==
=== User: AIを使ってプログラムを補完してくれるEclipseプラグインを作りたいです ===
AIを使ってプログラムを補完してくれるEclipseプラグインを作りたいです
やり方を手順を追って教えてください
* Eclipseのプラグインを作成する
-- プログラムを作成中にショートカットキーを押すと、書いているプログラム全体とカーソル位置を生成AIに送り、カーソル位置に追加が提案されるプログラムやコメントを提案する
-- 提案された内容を人間が見て、提案を採用する場合は「Tab」キーを押す。「Tab」キーを押すと提案した通りの内容がカーソル位置に追記される。
-- 生成AIはローカルで稼働し、172.0.0.1:1357 でアクセスできるものとします。以下に対応しています。
--- GET　/v1/models
--- POST　/v1/responses
--- POST　/v1/chat/completions
--- POST　/v1/completions
--- POST　/v1/embeddings

=== Assistant: （訳して実行：ユーザーの日本語入力をまず英語に翻訳し、英語で設計・実装方針を組み立てた上で、結果を日本語で出力します。） ===
（訳して実行：ユーザーの日本語入力をまず英語に翻訳し、英語で設計・実装方針を組み立てた上で、結果を日本語で出力します。）

=== Eclipseプラグインを作り、ユーザーが編集中にショートカットを押すと編集中のソース全体とカーソル位置をローカル生成AI（172.0.0.1:1357）に送り、AIが「カーソル位置に追加する提案」を返す。提案はエディタ上に提示され、ユーザーが Tab を押すと提案をその場に挿入する。 ===

以下は実装手順、アーキテクチャ、主要コードスニペット、注意点、テスト／配布方法、利点・欠点、要点まとめです。

=== 1. Eclipse プラグイン（Eclipse PDE）を作成する（org.eclipse.ui、org.eclipse.jface.text などを利用）。 ===
# コマンド＋ハンドラ（ショートカット）で「提案要求」を起動。
# 現在のエディタからソース全文とカーソル位置（オフセット）を取得。
# 非同期ジョブ（Job）でローカルAIに HTTP リクエストを投げる（POST /v1/chat/completions 等）。
# AIの応答（提案テキスト）を受け取ったら UI スレッドで ICompletionProposal 相当の形でポップアップ表示。
# 表示中に Tab 押下を捕捉して、選択中の提案を IDocument に挿入する。

アナロジー：Eclipse本体は「作業机」、このプラグインは「質問カード」をAIに送って返事を受け、返事を机の上に半透明のメモとして置き、Tabでそのメモを紙に貼り付ける仕組みです。

=== ## ===
* Eclipse IDE for RCP and RAP Developers を利用して PDE プラグインプロジェクトを作成。
* 必要なプラグイン依存：org.eclipse.ui, org.eclipse.jface.text, org.eclipse.ui.editors, org.eclipse.core.runtime。

==== plugin.xml にコマンド、ハンドラ、キーbinding を追加。例（抜粋）： ====

<syntaxhighlight lang="xml"><extension point="org.eclipse.ui.commands">
  <command id="com.example.aiassist.request" name="AI Assist Request"/>
</extension>

<extension point="org.eclipse.ui.handlers">
  <handler class="com.example.aiassist.handlers.AISuggestHandler" commandId="com.example.aiassist.request"/>
</extension>

<extension point="org.eclipse.ui.bindings">
  <key
    commandId="com.example.aiassist.request"
    contextId="org.eclipse.ui.contexts.window"
    sequence="M1+SPACE"/>
  <!-- M1 = Ctrl on Win/Linux, Cmd on macOS; 好きなショートカットに変更 -->
</extension>

</syntaxhighlight>

: 

==== AISuggestHandler は現在アクティブな ITextEditor から IDocument とカーソルオフセットを取得して AI クライアントに渡す。 ====

<syntaxhighlight lang="java">public class AISuggestHandler extends AbstractHandler {
    @Override
    public Object execute(ExecutionEvent event) throws ExecutionException {
        IWorkbenchWindow window = HandlerUtil.getActiveWorkbenchWindow(event);
        IEditorPart part = window.getActivePage().getActiveEditor();
        if (!(part instanceof ITextEditor)) return null;
        ITextEditor editor = (ITextEditor) part;
        IDocumentProvider dp = editor.getDocumentProvider();
        IDocument doc = dp.getDocument(editor.getEditorInput());

        ISelectionProvider sp = editor.getSelectionProvider();
        ISelection sel = sp.getSelection();
        int offset = -1;
        if (sel instanceof ITextSelection) {
            offset = ((ITextSelection) sel).getOffset();
        }

        String fullText = doc.get();
        // 非同期ジョブでAI呼び出し
        AIRequestJob job = new AIRequestJob("AI Suggest", fullText, offset, editor);
        job.schedule();
        return null;
    }
}

</syntaxhighlight>

==== Java 11 の HttpClient を利用する例。非同期で呼ぶこと、タイムアウトや例外処理を忘れずに。JSON 解析は Jackson/Gson。 ====

<syntaxhighlight lang="java">public class AIClient {
    private static final URI ENDPOINT = URI.create("http://172.0.0.1:1357/v1/chat/completions");
    private final HttpClient http = HttpClient.newHttpClient();
    private final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    public String requestCompletion(String systemPrompt, String userPrompt) throws IOException, InterruptedException {
        ObjectNode body = mapper.createObjectNode();
        body.put("model", "my-local-model");
        ArrayNode messages = body.putArray("messages");
        messages.addObject().put("role", "system").put("content", systemPrompt);
        messages.addObject().put("role", "user").put("content", userPrompt);
        String req = mapper.writeValueAsString(body);

        HttpRequest r = HttpRequest.newBuilder(ENDPOINT)
                .header("Content-Type", "application/json")
                .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(req))
                .build();

        HttpResponse<String> resp = http.send(r, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
        // 簡単な解析（実際のレスポンスフォーマットに合わせる）
        JsonNode root = mapper.readTree(resp.body());
        // ここは /v1/chat/completions の戻りに合わせて調整
        return root.at("/choices/0/message/content").asText();
    }
}

</syntaxhighlight>

==== Eclipse の Job を使い、結果は Display.asyncExec(...) で UI スレッドへ。 ====

<syntaxhighlight lang="java">public class AIRequestJob extends Job {
    private final String text;
    private final int offset;
    private final ITextEditor editor;

    public AIRequestJob(String name, String text, int offset, ITextEditor editor) {
        super(name);
        this.text = text;
        this.offset = offset;
        this.editor = editor;
    }

    @Override
    protected IStatus run(IProgressMonitor monitor) {
        try {
            AIClient client = new AIClient();
            String prompt = buildPrompt(text, offset);
            String suggestion = client.requestCompletion("You are a helpful assistant.", prompt);

            Display.getDefault().asyncExec(() -> {
                showProposal(editor, suggestion, offset);
            });
            return Status.OK_STATUS;
        } catch (Exception e) {
            return new Status(IStatus.ERROR, "com.example.aiassist", "AI request failed", e);
        }
    }
}

</syntaxhighlight>

buildPrompt は「ファイル全体」と「カーソル位置」情報を含む文字列を作る関数。例："File:\n<fullText>\nCursorOffset: 123\nRequest: Provide a code snippet to insert at the cursor..." のように構造化する。

==== Eclipse の標準補完 UI を再利用すると、ユーザーに馴染みやすく、Tabで受理しやすい。簡単な ICompletionProposal 実装例： ====

<syntaxhighlight lang="java">public class AICompletionProposal implements ICompletionProposal {
    private final String replacement;
    private final int offset;
    private final int length;
    private final ITextEditor editor;

    public AICompletionProposal(String replacement, int offset, int length, ITextEditor editor) {
        this.replacement = replacement;
        this.offset = offset;
        this.length = length;
        this.editor = editor;
    }

    @Override
    public void apply(IDocument document) {
        try {
            document.replace(offset, length, replacement);
        } catch (BadLocationException e) {
            // handle
        }
    }

    @Override
    public Point getSelection(IDocument document) {
        int newPos = offset + replacement.length();
        return new Point(newPos, 0);
    }

    @Override public String getAdditionalProposalInfo() { return null; }
    @Override public String getDisplayString() { return "[AI] " + (replacement.length() > 100 ? replacement.substring(0, 100) + "..." : replacement); }
    @Override public Image getImage() { return null; }
    @Override public IContextInformation getContextInformation() { return null; }
}

</syntaxhighlight>

提案をポップアップするには ContentAssist フレームワークへ登録するか、簡易的には CompletionProposalPopup を自前実装して表示する。既存の ContentAssistant を使うと Tab で選択確定される設定が容易。

簡易表示フロー：
* ITextViewer を取得して ICompletionProposal[] を生成。
* ContentAssistant.showPossibleCompletions() を呼ぶか、IContentAssistantExtension3.showProposalPopup()。

実例（概念）：

<syntaxhighlight lang="java">private void showProposal(ITextEditor editor, String suggestion, int offset) {
    IDocumentProvider dp = editor.getDocumentProvider();
    IDocument doc = dp.getDocument(editor.getEditorInput());
    AICompletionProposal p = new AICompletionProposal(suggestion, offset, 0, editor);
    ICompletionProposal[] proposals = new ICompletionProposal[] { p };

    // シンプルに直接適用する方法（ユーザーがTabを押す仕組みを自前で実装する場合はキーリスナが必要）
    // もしくは ContentAssistant へ渡して標準UIで提示する（推奨）。
    // 実装はプロジェクト種別・Eclipseのバージョンに合わせて調整してください。
}

</syntaxhighlight>

==== - 標準 ContentAssistant のポップアップでは Enter/Tab で ICompletionProposal.apply() が呼ばれることが多い。これを使うのが簡単で互換性が高い。 ====
* もし自前ポップアップを作る場合は StyledText に VerifyKeyListener または KeyListener をつけ、Tabキーが押されたら現在の提案を IDocument.replace(...) で挿入する。

注意：Tabが既存のコード補完やインデントに使われている場合の衝突処理を行う。

==== AIに送るペイロード例（/v1/chat/completions）: ====

<syntaxhighlight lang="json">{
  "model": "local-model",
  "messages": [
    {"role":"system","content":"You are a helpful code assistant that returns only the code to insert."},
    {"role":"user","content":"<file_contents>\n\nCursorOffset: 123\nTask: Suggest code/comments to insert at cursor. Provide only the code block string."}
  ],
  "max_tokens": 512
}

</syntaxhighlight>

APIの戻りは、choices[0].message.content に入っている想定で上のAIClient実装を合わせる。

==== - ネットワークエラー：ユーザーにトースト表示（StatusManager / MessageDialog）。 ====
* タイムアウト：設定（例 10秒）を越えたらキャンセル。
* レスポンス不正：ロギングして何も表示しない。
* ユーザー設定：モデル名、エンドポイント、タイムアウト、ショートカットを Eclipse の Preference ページで設定可能にする。

==== - 単体テスト：AIClientのモック（WireMock等）を使う。 ====
* PDE でランタイム Eclipse を起動して動作確認。
* export: 「Export -> Deployable plug-ins and fragments」または Update site（p2）で配布。
* インストール方法：ユーザーが .jar を dropins に入れるか、update site を使ってインストール。

=== - ソース全体をローカルAIに送るため、機密コードが流出しないようにローカルサーバーが信頼できるか確認すること。 ===
* ログにソースコードを残さない（例：デバッグログにペイロードを出さない）。
* 設定で「送信前に確認」フラグを用意することが望ましい。

=== - EclipseのAPIはバージョン差があるため、ContentAssistant や ITextViewer の使い方は使う Eclipse バージョンに合わせて調整が必要。 ===
* 既存の補完（Ctrl+Space）や Tab の挙動と衝突しないように調整。
* 大きなファイルを送ると遅延が発生する → 非同期で取り扱い、進捗表示を出す。
* AIの生成が複数候補ある場合の選択UI（一覧表示）をどうするか設計する。

=== 1. 1日目：プロジェクト初期セットアップ、plugin.xml、ハンドラ雛形。 ===
# 2日目：エディタからテキスト/オフセット取得、非同期ジョブの骨格作成。
# 3日目：AIClient 実装、ローカルサーバーへの接続確認。
# 4日目：ICompletionProposal を使った提案表示、Tab受理の実装。
# 5日目：設定ページ、エラーハンドリング、テスト。
# 6日目：パッケージング、配布、ドキュメント作成。

（実際の日数は熟練度により変動）

=== 長所 ===
* ユーザーの流れを崩さずに補完できる（ショートカットでいつでも利用可能）。
* 標準の Content Assist を使えば UIに馴染む。
* ローカルサーバーなのでコードが外部クラウドへ出ない（条件による）。

短所
* 大きなファイルで遅延が発生する可能性。
* Tab や既存補完とのキー衝突の調整が必要。
* Eclipse の API の細かな差分が面倒（バージョン互換問題）。
* ローカルAIのAPI仕様に依存する（フォーマットの違いで調整必須）。

=== - 現在エディタのテキストとオフセットが正しく取得できるか ===
* AIサーバーへ正しいJSONが投げられているか（ログまたはモックで確認）
* 応答が来たらポップアップが表示されるか
* Tabで挿入されるか（既存Tabの挙動と競合しないか）
* タイムアウト・エラー処理が機能するか
* 設定画面でエンドポイント／タイムアウトを変更できるか

=== - 複数候補をリスト表示して選択できるUI。 ===
* ユーザーの対話履歴を保存して文脈を持たせる（履歴ベースの改善）。
* 差分のみ送信してネットワーク負荷を低減する（ファイルが巨大な場合）。
* コードスタイルやプロジェクトのルールを事前に送る（リンター設定や import スタイル等）。

=== - ショートカット起動 → エディタ全文＋カーソル位置を非同期でローカルAIに送信 → AIが提示するテキストを ICompletionProposal で表示 → Tabで受理して IDocument に挿入する流れが自然で実装しやすい。 ===
* 重要なポイントは「非同期処理」「UIスレッドへの戻し」「Tab と既存機能の衝突回避」「セキュリティ（ソースの取り扱い）」。
* 実装は Eclipse の Content Assist を活用するのが最もユーザーフレンドリーで統合しやすい。

必要なら、次のステップとして以下のどれを出力しましょう：
# 実際に動く最小限プラグインのベースコード（plugin.xml + ハンドラ + AIClient + CompletionProposal の完全実装）。
# Preferences ページの実装サンプル（エンドポイント／タイムアウト／ショートカット設定）。
# Tab と既存補完の衝突を避けるためのキーリマップ具体案。

どれかを指定していただければ、すぐそのコードベースを提示します。