IDE调试程序仓颉程序报错。控制台显示构建并允许成功，可最后弹出如下弹出如下错误并卡主。 

 我有一个工程，运行的时候都已经构建完成了，但是提示【操作暂不可用：工程正在建立索引中，请稍后再试】，页面建立索引的过程已经结束了的 

npm warn deprecated querystring@0.2.0: The querystring API is considered Legacy. new code should use the URLSearchParams API instead.npm error code EPERMnpm error syscall symlinknpm error path ../@babel/parser/bin/babel-parser.jsnpm error dest /storage/Users/currentUser/Documents/Workspace/my-tauri-app/node_modules/.bin/parsernpm error errno -1npm error Error: EPERM: operation not permitted, symlink '../@babel/parser/bin/babel-parser.js' -> '/storage/Users/currentUser/Documents/Workspace/my-tauri-app/node_modules/.bin/parser'npm error     at async symlink (node:internal/fs/promises:1001:10)npm error     at async Promise.all (index 0)npm error     at async Promise.all (index 0)npm error     at async #createBinLinks (/data/app/node.org/node_22.7.0/lib/node_modules/npm/node_modules/@npmcli/arborist/lib/arborist/rebuild.js:394:5)npm error     at async Promise.allSettled (index 0)npm error     at async #linkAllBins (/data/app/node.org/node_22.7.0/lib/node_modules/npm/node_modules/@npmcli/arborist/lib/arborist/rebuild.js:375:5)npm error     at async #build (/data/app/node.org/node_22.7.0/lib/node_modules/npm/node_modules/@npmcli/arborist/lib/arborist/rebuild.js:160:7)npm error     at async Arborist.rebuild (/data/app/node.org/node_22.7.0/lib/node_modules/npm/node_modules/@npmcli/arborist/lib/arborist/rebuild.js:62:5)npm error     at async [reifyPackages] (/data/app/node.org/node_22.7.0/lib/node_modules/npm/node_modules/@npmcli/arborist/lib/arborist/reify.js:325:11)npm error     at async Arborist.reify (/data/app/node.org/node_22.7.0/lib/node_modules/npm/node_modules/@npmcli/arborist/lib/arborist/reify.js:142:5) {npm error   errno: -1,npm error   code: 'EPERM',npm error   syscall: 'symlink',npm error   path: '../@babel/parser/bin/babel-parser.js',npm error   dest: '/storage/Users/currentUser/Documents/Workspace/my-tauri-app/node_modules/.bin/parser'npm error }npm errornpm error The operation was rejected by your operating system.npm error It is likely you do not have the permissions to access this file as the current usernpm errornpm error If you believe this might be a permissions issue, please double-check thenpm error permissions of the file and its containing directories, or try runningnpm error the command again as root/Administrator.npm error A complete log of this run can be found in: /storage/Users/currentUser/.npm/_logs/2025-07-17T23_42_11_151Z-debug-0.log$ 

AI Agent应用开发AI Agent应用开发 - 利用AI创建一个Slogan生成大师的小助手案例介绍基于华为云MaaS提供的免费DeepSeek-V3-32k大模型生成一个快速生成吸引人注意事项力的宣传口号，拥有广告营销的理论知识以及丰富的实践经验，擅长理解产品特性，定位用户群体，抓住用户的注意事项的Slogan生成工具。案例内容1 概述1.1 案例介绍Slogan生成大师是一款基于华为DeepSeek-V3-32k大模型的市场营销类AI智能体，专为企业主、营销人员及创意工作者设计，能够根据用户需求快速生成高质量、个性化、符合品牌定位的各类宣传标语与口号。该智能体具备强大的自然语言理解与生成能力，能够精准适配不同行业、场景和目标受众要求，并提供创意灵感与优化建议，有效提升品牌传播效率和营销效果。1.2 适用对象企业主营销人员创意工作者1.3 案例时间本案例总时长预计60分钟。1.4 案例流程1、进入华为开发者空间的AI Agent集成Versatile空间2、创建相关Agent3、创建示例问题4、发布智能体会要求输入APIKEY到 我的凭证-》平台API KEY 下新增加一个KEY5、进行测试用户输入：“给一个新锐奶茶品牌生成一组秋季限定宣传标语”1.5 资源总览本案例预计花费0元。资源名称规格单价（元）时长（分钟）开发者空间–云主机4vCPUs8GB armUbuntu 22.04 Server定制版2 环境配置2.1 开发者空间配置面向广大开发者群体，华为开发者空间提供一个随时访问的“开发桌面云主机”、丰富的“预配置工具集合”和灵活使用的“场景化资源池”，开发者开箱即用，快速体验华为根技术和资源。如果还没有领取开发者空间云主机，可以参考免费领取云主机文档领取。领取云主机后可以直接进入华为开发者空间工作台界面，点击进入桌面连接云主机。2.2 浏览器登录华为云开发者2.3 打开相关Versatile 页面3 项目构建为进入智能体界面填写名称、介绍、提示词基础信息：Slogan生成大师 / Slogan生成大师，助力品牌更精准地传递核心价值开场白：你好，我是一个专业的Slogan生成大师，不要犹豫来找我生成口号吧！问题推荐：推荐一个新消费品牌的标语/推荐一个传统企业的转型口号/给科技产品生成一组传播标语/给新锐奶茶品牌生成一组秋季限定宣传标语角色设定提示词：你是一个Slogan生成大师，能够快速生成吸引人注意的宣传口号，拥有广告营销的理论知识以及丰富的实践经验，擅长理解产品特性，定位用户群体，抓住用户的注意力，用词精练而有力。• Slogan 是一个短小精悍的宣传标语，它需要紧扣产品特性和目标用户群体，同时具有吸引力和感染力。##目标 :• 理解产品特性• 分析定位用户群体• 快速生成宣传口号限制 :• 口号必须与产品相关• 口号必须简洁明了，用词讲究，简单有力量• 不用询问用户，基于拿到的基本信息，进行思考和输出技能 :• 广告营销知识• 用户心理分析• 文字创作示例 :• 产品：一款健身应用。口号：“自律，才能自由”• 产品：一款专注于隐私保护的即时通信软件。口号：“你的私密，我们守护！”工作流程 :• 输入：用户输入产品基本信息• 思考：一步步分析理解产品特性，思考产品受众用户的特点和心理特征• 回答：根据产品特性和用户群体特征，结合自己的行业知识与经验，输出五个Slogan，供用户选择##注意事项：• 只有在用户提问的时候你才开始回答，用户不提问时，请不要回答初始语句：“我是一个Slogan生成大师，喊出让人心动的口号是我的独门绝技，请说下你想为什么产品生成Slogan！”发布程序：发布完成至此，基于华为开发者空间云主机创建Slogan生成大师智能体服务到此结束。我正在参加【案例共创】第5期 开发者空间 AI Agent 开发https://developer.huaweicloud.com/signup/0e966198e87a4210b5f88c0d759d4f3b

smartassist.additionalSettings这个有什么属性可以自己设置的。

【案例共创】基于仓颉编程语言+DeepSeek实现模拟课堂讨论助手项目概述本项目旨在通过华为开发者空间云主机，结合仓颉编程语言和DeepSeek API，开发一个简单的模拟课堂讨论助手。用户可以通过命令行输入相关知识点或问题，应用会返回该知识点的详细解释和记忆方法。这个助手可以用诙谐幽默的方式学习各种知识。适用对象喜欢用诙谐幽默的方式学习知识的爱好者。案例流程说明：① 使用CodeArts IDE for Cangjie编辑器开发仓颉程序调用;② 领取免费 DeepSeeK Tokens;③ 仓颉对接DeepSeek接口。开发步骤1. 环境准备注册并登录华为开发者空间：访问华为开发者空间官网，注册并登录账户。创建云主机实例：在华为开发者空间中创建一个新的云主机实例，选择默认的配置。使用开箱即用的云主机实例开发，点击 打开云主机 再点击打开远程桌面。图示即可看出是开箱即用的CodeArts IDE for Cangjie编辑器2. 项目初始化创建新项目：首先我们进入到开发者空间后，双击打开CodeArts IDE for Cangjie，在CodeArts IDE for Cangjie中创建一个新的项目，命名为“demo”（随便你怎么命名）。名称和位置可以自定义，产物类型选择executable。产物类型说明： executable，可执行文件；static，静态库，是一组预先编译好的目标文件的集合；dynamic，动态库，是一种在程序运行时才被加载到内存中的库文件，多个程序共享一个动态库副本，而不是像静态库那样每个程序都包含一份完整的副本。配置项目结构：设置项目的基本目录结构，包括源代码文件、配置文件等。创建项目后，打开src目录下main.cj文件，在预置代码中增加函数和函数调用代码（没有的话可以自己新建一份,代码内容下文我有附上）。然后点击右上的运行按钮运行项目，在终端中查看输出内容。如果遇到弹窗提示运行/调试配置，点击确定继续操作。修改后的main.cj文件代码：package demo func println_add(a: Int64, b:Int64): Int64 { let number: Int64 = a+b println(number) return number } main(): Int64 { println("hello world") println_add(3,4) println("hello Cangjie") return 0 } 调试项目：点击右上调试按钮，首次会提示配置调试，点击新增配置项，选择Cangjie（cjdb）Debug——launch。调试模式说明：Launch模式，启动调试器的同时加载被调程序；Attach，针对正在运行的程序，附加到已启动的程序。然后可以在main.cj代码中设置断点，再次点击调试按钮。可以在顶部看到调试按钮，在左侧看到调试过程中的变量、监视、调用堆栈、断点信息。2.1 版本管理 可选 （链接到gitcode）点完之后会要求你填入访问密钥先登录gitcode 然后点访问令牌 新建访问令牌 一直下一步即可 会得到一串令牌 然后将令牌输入即可。然后新建一个仓库 名字你自己取当前项目代码仓是空仓库你可以通过克隆仓库开始或使用以下方式为你的项目添加文件：或为你的项目添加以下文件： 添加 README.md添加 LICENSE添加 .gitignore命令行指引你还可以按照以下说明从你的电脑中上传现有文件或项目。Git 全局设置git config --global [user.name](http://user.name/) "weixin_41024010" git config --global user.email "[weixin_41024010@noreply.gitcode.com](mailto:weixin_41024010@noreply.gitcode.com)" 创建一个新仓库git clone [https://gitcode.com/weixin_41024010/test.git](https://gitcode.com/weixin_41024010/test.git) cd test echo "# test" >> [README.md](http://readme.md/) git add [README.md](http://readme.md/) git commit -m "add README" git branch -m main git push -u origin main推送现有的文件cd existing_folder git init git remote add origin [https://gitcode.com/weixin_41024010/test.git](https://gitcode.com/weixin_41024010/test.git) git add . git commit -m "Initial commit" git branch -m main git push -u origin main推送现有的 Git 仓库cd existing_repo git remote rename origin old-origin git remote add origin [https://gitcode.com/weixin_41024010/test.git](https://gitcode.com/weixin_41024010/test.git) git push -u origin --all git push -u origin --tags � 配置好git 就可以使用了 ，但是有个地方要先设置一下：提交文件限制改大一些 ，不然如果没有配置好GIT忽略文件的话 ，会推送不上去。改动可以从这里提交 ，这样就完成了代码的版本控制3. Cangjie对接DeepSeek接口华为云提供了单模型200万免费Tokens，包含DeepSeek-R1&V3满血版，我们可以登录华为云ModelArts Studio(MaaS)控制台领取免费额度，这里我们选择DeepSeek-R1满血版来搭建我们的工程。在云主机桌面底部菜单栏，点击打开火狐浏览器。用火狐浏览器访问ModelArts Studio首页：https://www.huaweicloud.com/product/modelarts/studio.html，点击ModelArts Studio控制台跳转到登录界面，按照登录界面提示登录，即可进入ModelArts Studio控制台。你也可以在本地浏览器打开进行相关操作。领取后点击调用说明，可以获取到对应的API地址、模型名称。当然API Key也要创建下，这里创建很简单，按提示跳转过去就成，我这里就不介绍了。记录对应的API地址、模型名称、API Key留作下面步骤使用。4. Cangjie对接DeepSeek编写代码进入云主机桌面，右键选择Open Terminal Here打开终端命令窗口，克隆仓颉示例代码仓库。git clone https://gitcode.com/CaseDeveloper/Cangjie-Examples.git 使用CodeArts IDE for Cangjie打开AIChat示例项目。左上点击文件—打开项目，选择前面克隆的示例代码目录Cangjie-Examples下的AIChat打开。修改配置config.json配置文件，配置DeepSeek的API信息。配置项：model、model、base_url{ "model": "DeepSeek-V3", "api_key": "Your KEY", "base_url": "[https://maas-cn-southwest-2.modelarts-maas.com/v1/infers/8a062fd4-7367-4ab4-a936-5eeb8c4/v1/chat/completions](https://maas-cn-southwest-2.modelarts-maas.com/v1/infers/8a062fd4-7367-4ab4-a936-5eeb8fb821c4/v1/chat/completions)", "system_prompt": "模拟课堂讨论 - Simulated Classroom Discussion,I need you to help me memorize the noun explanation, after I type a noun, you will simulate 5 students in the class to generate their speeches about the noun. The discussion must be humorous, and easy to understand. The entire conversation and instructions should be provided in Chinese. The first term is: 主题是" } 打开main.cj，运行项目，我们就可跟AI助手进行聊天了。（* 注意：打开main.cj可能提示Console标红，不影响程序运行，可以忽略。亦可以删除import std.console.Console重新编写该导入语句）至此，基于仓颉编程语言+DeepSeek实现模拟课堂讨论助手开发就完成了。接下来我们在聊天项目基础上，改编成“模拟课堂讨论助手”助手，有时候英文提示词会更有效其实超级简单，我们只需要再修改 “system_prompt” 即可。修改内容如下："system_prompt": "模拟课堂讨论 - Simulated Classroom Discussion,I need you to help me memorize the noun explanation, after I type a noun, you will simulate 5 students in the class to generate their speeches about the noun. The discussion must be humorous, and easy to understand. The entire conversation and instructions should be provided in Chinese. The first term is: 主题是" 运行程序：最后我把代码完整的给大家呈现下（chat.cj）：所有代码开源在git clone [https://gitcode.com/weixin_41024010/HUAWEIDEMO.git](https://gitcode.com/weixin_41024010/HUAWEIDEMO.git) 大家可以克隆我的代码使用。使用时要根目录是CHATDEEPSEEK （就是如图所示）不然编译会有问题。具体代码如下：package openai_chat import encoding.json.stream.* import net.http.ClientBuilder import net.http.HttpHeaders import net.http.HttpRequestBuilder import net.tls.TlsClientConfig import net.tls.CertificateVerifyMode import std.collection.ArrayList import std.io.ByteArrayStream import std.time.Duration public struct FunctionCall <: JsonDeserializable<FunctionCall> & JsonSerializable { public let name: String public let arguments: String public init(name: String, arguments: String) { this.name = name this.arguments = arguments } public static func fromJson(r: JsonReader): FunctionCall { var temp_name: String = "" var temp_arguments: String = "" while (let Some(v) <- r.peek()) { match(v) { case BeginObject => r.startObject() while(r.peek() != EndObject) { let n = r.readName() match (n) { case "name" => temp_name = r.readValue<String>() case "arguments" => temp_arguments = r.readValue<String>() case _ => r.skip() } } r.endObject() break case _ => throw Exception("can't deserialize for FunctionCall") } } return FunctionCall(temp_name, temp_arguments) } public func toJson(w: JsonWriter) { w.startObject() w.writeName("name").writeValue<String>(this.name) w.writeName("arguments").writeValue<String>(this.arguments) w.endObject() w.flush() } } public enum RoleType { User | Assistant | System | Function | NULL } public func role_type_to_str(role: RoleType): Option<String> { return match(role) { case RoleType.User => Some("user") case RoleType.Assistant => Some("assistant") case RoleType.System => Some("system") case RoleType.Function => Some("function") case RoleType.NULL => None } } public func str_to_role_type(role_option_str: Option<String>): RoleType { return match(role_option_str) { case Some(role_option) => match (role_option) { case "user" => RoleType.User case "assistant" => RoleType.Assistant case "system" => RoleType.System case "function" => RoleType.Function case x => throw Exception("unknow enum ${x} for RoleType") } case None => RoleType.NULL } } public struct Message<: JsonDeserializable<Message> & JsonSerializable { public let role: RoleType public var content: String public let function_call: Option<FunctionCall> public init(role: RoleType, content: String) { this.role = role this.content = content this.function_call = None } public init(role: RoleType, content: String, function_call: Option<FunctionCall>) { this.role = role this.content = content this.function_call = function_call } public static func fromJson(r: JsonReader): Message { var temp_role: Option<String> = None // role may null in stream chat var temp_content: String = "" var temp_functional_call: Option<FunctionCall> = None while (let Some(v) <- r.peek()) { match(v) { case BeginObject => r.startObject() while(r.peek() != EndObject) { let n = r.readName() match (n) { case "role" => temp_role = r.readValue<Option<String>>() case "content" => temp_content = r.readValue<String>() case "function_call" => temp_functional_call = r.readValue<Option<FunctionCall>>() case _ => r.skip() } } r.endObject() break case _ => throw Exception("can't deserialize for Message") } } let role_type: RoleType = str_to_role_type(temp_role) return Message(role_type, temp_content) } public func toJson(w: JsonWriter) { w.startObject() w.writeName("role").writeValue<Option<String>>(role_type_to_str(this.role)) w.writeName("content").writeValue<String>(this.content) w.endObject() w.flush() } } public struct ChatRequest <: JsonSerializable { private let model: String private let messages: ArrayList<Message> private let max_tokens: Int64 private let temperature: Float64 private let top_p: Float64 private let n: Int32 private let stream: Bool public init( model: String, messages: ArrayList<Message>, max_tokens: Int64, temperature: Float64, top_p: Float64, n: Int32, stream: Bool ) { // construction function with messages this.model = model this.messages = messages this.max_tokens = max_tokens this.temperature = temperature this.top_p = top_p this.n = n this.stream = stream } public init( model: String, prompt: String, history: ArrayList<(String, String)>, system_prompt: String, max_tokens: Int64, temperature: Float64, top_p: Float64, n: Int32, stream: Bool ){ // construction function with prompt and system_prompt this.model = model this.messages = ArrayList<Message>([ Message(RoleType.System, system_prompt) ]) for ((use_msg, bot_msg) in history) { this.messages.append(Message(RoleType.User, use_msg)) this.messages.append(Message(RoleType.Assistant, bot_msg)) } this.messages.append(Message(RoleType.User, prompt)) this.max_tokens = max_tokens this.temperature = temperature this.top_p = top_p this.n = n this.stream = stream } public init( model: String, prompt: String, history: ArrayList<(String, String)>, system_prompt: String, stream: Bool ){ // construction function with prompt and default arguments this.model = model this.messages = ArrayList<Message>([ Message(RoleType.System, system_prompt) ]) for ((use_msg, bot_msg) in history) { this.messages.append(Message(RoleType.User, use_msg)) this.messages.append(Message(RoleType.Assistant, bot_msg)) } this.messages.append(Message(RoleType.User, prompt)) this.max_tokens = 2000 this.temperature = 0.7 this.top_p = 1.0 this.n = 1 this.stream = stream } public func toJson(w: JsonWriter) { w.startObject() w.writeName("model").writeValue<String>(this.model) w.writeName("messages").writeValue<ArrayList<Message>>(this.messages) w.writeName("max_tokens").writeValue<Int64>(this.max_tokens) w.writeName("temperature").writeValue<Float64>(this.temperature) w.writeName("top_p").writeValue<Float64>(this.top_p) w.writeName("n").writeValue<Int32>(this.n) w.writeName("stream").writeValue<Bool>(this.stream) w.endObject() w.flush() } } public struct Choice <: JsonDeserializable<Choice> & JsonSerializable { public let index: Int32 public let message: Option<Message> public let delta: Option<Message> public let finish_reason: Option<String> public let logprobs: Option<Float64> // dashscope for qwen need public init( index: Int32, message: Option<Message>, delta: Option<Message>, finish_reason: Option<String>, logprobs: Option<Float64> ) { this.index = index this.message = message this.delta = delta this.finish_reason = finish_reason this.logprobs = logprobs } public static func fromJson(r: JsonReader): Choice { var temp_index: Int32 = -1 var temp_message: Option<Message> = None var temp_delta: Option<Message> = None var temp_finish_reason: Option<String> = None var temp_logprobs: Option<Float64> = None while (let Some(v) <- r.peek()) { match(v) { case BeginObject => r.startObject() while(r.peek() != EndObject) { let n = r.readName() match (n) { case "index" => temp_index = r.readValue<Int32>() case "message" => temp_message = r.readValue<Option<Message>>() case "delta" => temp_delta = r.readValue<Option<Message>>() case "finish_reason" => temp_finish_reason = r.readValue<Option<String>>() case "logprobs" => temp_logprobs = r.readValue<Option<Float64>>() case _ => r.skip() } } r.endObject() break case _ => throw Exception("can't deserialize for Choice") } } return Choice(temp_index, temp_message, temp_delta, temp_finish_reason, temp_logprobs) } public func toJson(w: JsonWriter) { w.startObject() w.writeName("index").writeValue<Int32>(this.index) w.writeName("message").writeValue<Option<Message>>(this.message) w.writeName("delta").writeValue<Option<Message>>(this.delta) w.writeName("finish_reason").writeValue<Option<String>>(this.finish_reason) w.writeName("logprobs").writeValue<Option<Float64>>(this.logprobs) w.endObject() w.flush() } } public struct Usage <: JsonDeserializable<Usage> & JsonSerializable { public let prompt_tokens: UInt64 public let completion_tokens: UInt64 public let total_tokens: UInt64 public init(prompt_tokens: UInt64, completion_tokens: UInt64, total_tokens: UInt64) { this.prompt_tokens = prompt_tokens this.completion_tokens = completion_tokens this.total_tokens = total_tokens } public static func fromJson(r: JsonReader): Usage { var temp_prompt_tokens: UInt64 = 0 var temp_completion_tokens: UInt64 = 0 var temp_total_tokens: UInt64 = 0 while (let Some(v) <- r.peek()) { match(v) { case BeginObject => r.startObject() while(r.peek() != EndObject) { let n = r.readName() match (n) { case "prompt_tokens" => temp_prompt_tokens = r.readValue<UInt64>() case "completion_tokens" => temp_completion_tokens = r.readValue<UInt64>() case "total_tokens" => temp_total_tokens = r.readValue<UInt64>() case _ => r.skip() } } r.endObject() break case _ => throw Exception("can't deserialize for Usage") } } return Usage(temp_prompt_tokens, temp_completion_tokens, temp_total_tokens) } public func toJson(w: JsonWriter) { w.startObject() w.writeName("prompt_tokens").writeValue<UInt64>(this.prompt_tokens) w.writeName("completion_tokens").writeValue<UInt64>(this.completion_tokens) w.writeName("total_tokens").writeValue<UInt64>(this.total_tokens) w.endObject() w.flush() } } public struct ChatResponse <: JsonDeserializable<ChatResponse> { // some api names `id`, and some names `request_id` public let id: Option<String> public let request_id: Option<String> public let system_fingerprint: Option<String> public let model: String public let object: String public let created: UInt64 public let choices: ArrayList<Choice> public let usage: Option<Usage> public init( id: Option<String>, request_id: Option<String>, system_fingerprint: Option<String>, model: String, object: String, created: UInt64, choices: ArrayList<Choice>, usage: Option<Usage> ) { this.id = id this.request_id = request_id this.system_fingerprint = system_fingerprint this.model = model this.object = object this.created = created this.choices = choices this.usage = usage } public static func fromJson(r: JsonReader): ChatResponse { var temp_id: Option<String> = None var temp_request_id: Option<String> = None var temp_system_fingerprint: Option<String> = None var temp_model: String = "" var temp_object: String = "" var temp_created: UInt64 = 0 var temp_choices: ArrayList<Choice> = ArrayList<Choice>([]) var temp_usage: Option<Usage> = None while (let Some(v) <- r.peek()) { match(v) { case BeginObject => r.startObject() while(r.peek() != EndObject) { let n = r.readName() match (n) { case "id" => temp_id = r.readValue<Option<String>>() case "request_id" => temp_request_id = r.readValue<Option<String>>() case "system_fingerprint" => temp_system_fingerprint = r.readValue<Option<String>>() case "model" => temp_model = r.readValue<String>() case "object" => temp_object = r.readValue<String>() case "created" => temp_created = r.readValue<UInt64>() case "choices" => temp_choices = r.readValue<ArrayList<Choice>>() case "usage" => temp_usage = r.readValue<Option<Usage>>() case _ => r.skip() } } r.endObject() break case _ => throw Exception("can't deserialize for ChatResponse") } } return ChatResponse( temp_id, temp_request_id, temp_system_fingerprint, temp_model, temp_object, temp_created, temp_choices, temp_usage ) } } public func get_domain( url: String ): String { var temp_url = url if (temp_url.startsWith("https://")) { temp_url = temp_url["https://".size..] } else if (temp_url.startsWith("http://")) { temp_url = temp_url["http://".size..] } let domain: String = temp_url.split("?")[0].split("/")[0] return domain } public func build_http_client( prompt: String, env_info: EnvInfo, history: ArrayList<(String, String)>, stream!: Bool ){ // prepare input data var array_stream = ByteArrayStream() let json_writer = JsonWriter(array_stream) let chat_res = ChatRequest( env_info.model, prompt, history, env_info.system_prompt, stream ) chat_res.toJson(json_writer) let post_data: Array<UInt8> = array_stream.readToEnd() var headers: HttpHeaders = HttpHeaders() headers.add("Authorization", "Bearer ${env_info.api_key}") headers.add("Content-Type", "application/json") if (stream) { headers.add("Accept", "text/event-stream") } let request = HttpRequestBuilder() .url(env_info.base_url) .method("POST") .body(post_data) .readTimeout(Duration.second * 120) .addHeaders(headers) .build() let client = if (env_info.base_url.startsWith("https")) { var tls_client_config = TlsClientConfig() tls_client_config.verifyMode = CertificateVerifyMode.TrustAll tls_client_config.domain = get_domain(env_info.base_url) ClientBuilder() .tlsConfig(tls_client_config) .build() } else { ClientBuilder().build() } return (request, client) } public func chat( prompt: String, env_info: EnvInfo, history: ArrayList<(String, String)> ): Option<String> { let (request, client) = build_http_client( prompt, env_info, history, stream: false ) var result_message: Option<String> = None var res_text = "" try { // call api let response = client.send( request ) // read result (support max revice 100k data) let buffer = Array<Byte>(102400, item: 0) let length = response.body.read(buffer) res_text = String.fromUtf8(buffer[..length]) // println("res_text: ${res_text}") var input_stream = ByteArrayStream() input_stream.write(res_text.toArray()) // convert text to ChatResponse object let json_reader = JsonReader(input_stream) let res_object = ChatResponse.fromJson(json_reader) let choices: ArrayList<Choice> = res_object.choices if (choices.size > 0) { let message = choices[0].message.getOrThrow() // println("message: ${message.content}") result_message = Some(message.content) } else { println("can't found any response") } } catch (e: Exception) { println("ERROR: ${e.message}, reviced text is ${res_text}") } client.close() return result_message } public func stream_chat( prompt: String, env_info: EnvInfo, history: ArrayList<(String, String)> ): Option<String> { let (request, client) = build_http_client( prompt, env_info, history, stream: true ) var result_response: String = "" var temp_text2 = "" try { // call api let response = client.send( request ) // read result let buffer = Array<Byte>(10240, item: 0) var finish_reason: Option<String> = None while(finish_reason.isNone() && temp_text2 != "[DONE]") { let length = response.body.read(buffer) let res_text = String.fromUtf8(buffer[..length]) for (temp_text in res_text.split("\n")) { temp_text2 = if (temp_text.startsWith("data: ")) { temp_text["data: ".size..] } else { temp_text } if (temp_text2.size == 0) { continue } if (temp_text2 == "[DONE]") { break } // println("========================") // println("temp_text: ${temp_text2}") // println("========================") var input_stream = ByteArrayStream() input_stream.write(temp_text2.toArray()) // convert text to ChatResponse object let json_reader = JsonReader(input_stream) let res_object = ChatResponse.fromJson(json_reader) let choices: ArrayList<Choice> = res_object.choices if (choices.size > 0) { finish_reason = choices[0].finish_reason if (finish_reason.isNone()) { let delta = choices[0].delta.getOrThrow() print("${delta.content}", flush: true) result_response += delta.content } } else { println("can't found any response") } } } } catch (e: Exception) { println("ERROR: ${e.message}, reviced text is ${temp_text2}") } client.close() if (result_response.size > 0) { return Some(result_response) } else { return None } } 5. 运行和测试最后我们测试下DeepSeek，如下图：到此整个项目案例创建完成，可见是非常简单且实用的，希望能给大家带来帮助。我正在参加【案例共创】第4期 基于华为开发者空间+仓颉/DeepSeek/MCP完成应用构建开发实践 cid:link_1参考链接https://gitcode.com/weixin_41024010/HUAWEIDEMOhttps://gitcode.com/Cangjie/Cangjie-Examples

无法正常打开使用IDE

CodeArts IDE最新只能选择 17 的特性，什么时候支持 21

CCXML里面跳到VXML中科院带参数进去，但是VXML流程结束以后怎么返回参数呢

在本地选择 tamasfe.even-better-toml-0.19.2.vsix 进行安装能正常运行, 但是升级到v0.21.2就不能正常使用安装完Even Better TOML v0.21.2 扩展后会输出以下错误信息panicked at /Users/JounQin/.cargo/registry/src/index.crates.io-6f17d22bba15001f/ahash-0.8.3/src/random_state.rs:81:51: getrandom::getrandom() failed.: Error { internal_code: 2147483660, description: "Node.js crypto CommonJS module is unavailable" } Stack: Error at EA.G.wbg.__wbg_new_abda76e883ba8a5f (c:\Users\13409\.codearts-cangjie\extensions\tamasfe.even-better-toml-0.21.0-universal\dist\server.js:2:4187) at console_error_panic_hook::Error::new::hd83448d5e1a1b88a (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[40242]:0x1249bc2) at console_error_panic_hook::hook_impl::h24434d5d3a31a46a (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[10411]:0xcf17fe) at console_error_panic_hook::hook::hb562c91cafc2c895 (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[59765]:0x12e59c7) at core::ops::function::Fn::call::h46d6beedf89bee9d (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[42879]:0x1275769) at std::panicking::rust_panic_with_hook::h8e8556df5e46d2ff (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[20551]:0xfc8712) at std::panicking::begin_panic_handler::{{closure}}::h142b9f459ded72d9 (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[25954]:0x10c54f1) at std::sys_common::backtrace::__rust_end_short_backtrace::h1c0d3278570375be (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[61550]:0x12e9f20) at rust_begin_unwind (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[42801]:0x12744d7) at core::panicking::panic_fmt::hbea4287e435ed8a3 (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[43645]:0x1280e86)RuntimeError: unreachable at __rust_start_panic (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[63493]:0x12ec0f3) at rust_panic (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[56261]:0x12dbf09) at std::panicking::rust_panic_with_hook::h8e8556df5e46d2ff (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[20551]:0xfc8742) at std::panicking::begin_panic_handler::{{closure}}::h142b9f459ded72d9 (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[25954]:0x10c54f1) at std::sys_common::backtrace::__rust_end_short_backtrace::h1c0d3278570375be (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[61550]:0x12e9f20) at rust_begin_unwind (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[42801]:0x12744d7) at core::panicking::panic_fmt::hbea4287e435ed8a3 (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[43645]:0x1280e86) at core::result::unwrap_failed::hee432a5bb1c04b28 (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[29393]:0x1141e8c) at core::result::Result<T,E>::expect::hd2a41b23557f815c (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[29516]:0x1145cd9) at ahash::random_state::get_fixed_seeds::{{closure}}::hd3a5a3ca69a6d0bf (wasm://wasm/065ed00a:wasm-function[2050]:0x77cd28) Node.js v18.15.0 [Error - 15:11:57] Server process exited with code 1. [Error - 15:11:57] Server initialization failed. Message: Pending response rejected since connection got disposed Code: -32097 [Error - 15:11:57] The Even Better TOML LSP server crashed 5 times in the last 3 minutes. The server will not be restarted. See the output for more information. [Error - 15:11:57] Even Better TOML LSP client: couldn't create connection to server. Message: Pending response rejected since connection got disposed Code: -32097 [Error - 15:11:57] Restarting server failed Message: Pending response rejected since connection got disposed Code: -32097 在 https://github.com/tamasfe/taplo/issues/703 可以看到类似的问题, 应该是Node.js 版本问题还有就是通过Open VSX找到的Even Better TOML扩展是v0.21.2, 但是安装完后显示的是v0.21.0这些是我安装Even Better TOML扩展时遇到的问题,  CodeArts IDE for Cangjie其它从Open VSX安装的扩展是否也会类似的不兼容问题,  CodeArts IDE团队是否可以对Open VSX进行兼容测试, 或者提供一个用户选择安装版本的功能, 目前扩展安装是默认最新版, 以及出现不兼容的情况进行回退的功能. 

CodeArts IDE for Cangjie 打开扩展后Open VSX提取扩展出错, 返回503错误.通过本地安装.vsix也无法正常安装扩展, 选择继续安装后无任何反馈且在已安装看不到扩展是否成功安装

各位小伙伴久等啦~感谢大家的参与，现公布获奖名单，请在5月14日前>点此反馈收货地址<，逾期视为放弃礼品，请耐心等待礼品发出哦~注：有奖问卷的礼品近期也会安排发出，请注意查收。期待小伙伴后续持续关注我们更多精彩活动！【活动原文】新年新气象，在这充满机遇与挑战的 2025 年开篇之际，我们为您筹备了一场PaaS 产品开年体验季，PaaS产品结合当下炙手可热的 DeepSeek，推出最新的体验案例，帮助您在开发道路上更上一层楼！>>活动报名入口<<【活动内容】一、资源准备，限时优惠套餐•         Astro Zero 5.99元套餐（仅面向新注册用户）•         免费领取200万Tokens，体验DeepSeek系列等模型•         创建CodeArts API示例项目•         CodeArts Repo15元套餐（仅面向新注册用户）•    免费开通CodeArts体验套餐•         免费领取开发者空间云主机二、免费课程学习，产品入门指导1、看视频，学CodeArts开发2、华为云Astro实操指导课程3、华为云Astro介绍与开发实战4、图解开发者空间三、DeepSeek实践体验案例1、 在华为开发者空间快速部署DeepSeek2、 基于Astro的校级就业指导应用接入DeepSeek智能分析实践体验有奖互动：分享实践体验案例成果+体验心得/建议到本活动贴评论区，筛选8名优质分享内容，随机送出华为半入耳式耳机、华为云云宝手办。四、有奖调研，反馈您的真实声音 有奖问卷：完成问卷填写，即可参与抽奖哦（奖品：华为云云宝手办、鼠标垫） 加入PaaS产品交流群，与大家共同进步。

CodeArts IDE For Java 什么时候才能更新下一个版本呢？现在已经停留在2.3.0很久了，现在如果只运行一个工程的话问题不大，只不过单元测试那里有点问题。但是我们公司是那种一个总的模块，然后下面一堆子模块来一起开发的，然后这些模块的最上级都是同一个父工程的。但是因为每个人的负责的模块不同，像我是负责几个模块开发的。但是我们是没有最上级模块的代码权限的。如果我要用这个IDE来进行开发的话，那么我要开很多个窗口，然后同时如果我是有引用另外模块的api的话，那么我要将那个模块用maven进行打包，然后我当前模块也要重新install才能用到那个模块api里面的内容。这样的话会大大的降低开发的效率。这种情况有没有办法解决的？我试过将这些模块都拉到同一个窗口里面，但是这样的话他就无法正确的识别我的工程了。

【问题来源】【必填】    【亿迅】    【问题简要】【必填】【问题类别】【必填】    【 IVR ( vxml2.1 ) 】【AICC解决方案版本】【必填】    【AICC可选择版本：AICC 24.200】    【CTI可选择版本：ICDV300R008C25SPC200】【期望解决时间】【选填】 【问题现象描述】【必填】         问题求助，在使用IVR IDE的时候，我在使用菜单cell后，如何记录下来客户的按键，用于后续流程的判断流转 【日志或错误截图】【可选】         【附件】【可选】        

直播简介【直播时间】2025年2月22日 15:00-16:30【直播专家】郭老师 仓颉虚拟机高级工程师李老师 仓颉三方库工程师郭老师 华为云DTSE技术布道师【直播简介】本期直播将与您一起探秘颉编程语言上线华为开发者空间后，显著提升开发效率，在智能化开发支持、全场景跨平台适配能力、工具链与生态完备性、语言简洁与高性能特性等方面展现出的独特优势。直播看点：1.Java转仓颉的小工具 （点击查看实操案例） 2.仓颉动画三方库Lottie  （点击查看实操案例）3.开发者空间介绍及如何在空间用仓颉编程语言开发（点击免费领取云主机）点击观看直播活动介绍【互动方式】直播前您可以在本帖留下您疑惑的问题，专家会在直播时为您解答。直播后您可以继续在本帖留言，与专家互动交流。我们会在全部活动结束后对参与互动的用户进行评选。【活动时间】2025年2月22日—2025年2月28日【奖励说明】评奖规则：活动期间在本帖提出与直播内容相关的问题，对专家评选为优质问题的开发者进行奖励。奖品：定制水杯 更多仓颉相关学习资料1. 仓颉官网（点击查看）2. 仓颉开发鸿蒙应用入门指南（鸿蒙文档）3. HarmonyOS Developer 终端鸿蒙开发者联盟仓颉主页4. Cangjie 社区主页（存放仓颉开发示例代码和仓颉鸿蒙原生应用示例代码）5. Cangjie-TPC 社区主页（存放仓颉三方库）【注意事项】1、所有参与活动的问题，如发现为复用他人内容，则取消获奖资格。2、为保证您顺利领取活动奖品，请您在活动公示奖项后2个工作日内私信提前填写奖品收货信息，如您没有填写，视为自动放弃奖励。3、活动奖项公示时间截止2025年3月5日，如未反馈邮寄信息视为弃奖。本次活动奖品将于奖项公示后30个工作日内统一发出，请您耐心等待。4、活动期间同类子活动每个ID（同一姓名/电话/收货地址）只能获奖一次，若重复则中奖资格顺延至下一位合格开发者，仅一次顺延。5、如活动奖品出现没有库存的情况，华为云工作人员将会替换等价值的奖品，获奖者不同意此规则视为放弃奖品。6、其他事宜请参考【华为云社区常规活动规则】。