通义灵码智能问答需以项目形式打开工程才能感知上下文：intellij需显示完整project面板，vs code需识别workspace；否则降级为纯语言模型响应。
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通义灵码智能问答要真正理解你正在写的代码、报错信息或配置文件内容，必须让AI“看到”当前工程的上下文——不是只读取光标所在行，而是感知整个项目结构、依赖关系和自定义逻辑。这一步不做对，提问就会变成泛泛而谈的通用答案。
确认工程已正确加载到IDE中
打开 IntelliJ IDEA 或 VS Code，确保你的项目是以标准方式打开的：IntelliJ 中应显示完整的 Project 面板，包含 src、pom.xml 或 build.gradle；VS Code 中应能正常识别 .vscode/settings.json 和 workspace 文件夹。如果只打开了单个 .java 文件而没加载整个文件夹，通义灵码将无法访问类路径或模块依赖。
这一步是前提，【未以项目形式打开工程，智能问答会降级为纯语言模型响应，不感知任何本地代码】。
触发带上下文的智能问答
方法一：选中代码块后右键 → 选择「Ask Lingma」
方法二：快捷键触发（Windows/Linux 默认 Ctrl+Shift+L，macOS 默认 Cmd+Shift+L）→ 输入问题 → 回车
方法三：在编辑器任意位置按下 Alt+P（手动唤起建议），再输入自然语言问题，如“这个 FeignClient 调用为什么超时？”
只要光标位于工程内文件中，且项目结构已加载，通义灵码就会自动注入当前文件 AST、相邻类引用、Spring Boot 配置片段等上下文数据。它不是截图识别，而是深度解析源码语义。
通义灵码 Linux版是阿里云推出的一款AI智能编码助手，专为Linux开发者设计。它支持在Linux操作系统下的JetBrains IDEs、Visual Studio Code等主流集成开发环境中运行。该工具基于通义大模型，提供代码智能生成、实时续写、单元测试生成、代码优化以及研发智能问答等功能，旨在帮助Linux用户在编码过程中提升效率。
验证上下文是否生效
第一步：在 Spring Boot Controller 中写一个带 @GetMapping 的方法，故意漏掉 @ResponseBody
第二步：选中该方法 → 右键 → Ask Lingma → 输入：“为什么返回 JSON 时出现 406 错误？”
第三步：观察回答是否提及 “@RestController 缺失或 @ResponseBody 未标注”，并给出修复建议代码。若回答只说“检查 Accept 头”，说明上下文未注入成功，需检查项目是否被 IDE 正确索引。
第四步：点击回答中的「插入代码」按钮，确认生成的修复代码能直接写入当前文件对应位置。
排除常见干扰项
关闭其他插件的代码分析功能（如 SonarLint 实时扫描），避免其占用 AST 解析资源导致 Lingma 上下文提取失败。
确保 .lingma/ignore 文件中未误加 src/main/java/** 模式——该文件会阻止灵码读取指定路径下的源码。
【.lingma/ignore 是全局生效的，一旦写错，所有智能问答都将失去工程感知能力】。
