CA周记|跟我做一个可以聊天的 Visual Studio Code 插件 Azure|AI|visual|studio|code|开发工具

你每天有在用 Visual Studio Code 吗？根据面向程序开发人员的时间跟踪工具 WakeTime 统计，在 2020 年全球开发者使用 Visual Studio Code 的时间合共 1800 万小时。这是一个非常惊人的数字。你有想过开发一个 Visual Studio Code 插件吗？
Visual Studio Code 插件介绍

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Visual Studio Code 是一个免费，开源的编辑器，通过结合不同的插件，你可以完成不同应用场景的开发。在 Visual Studio Code 中有超过 3万个插件,涉及编程语言,调试/测试,数据科学,云计算等。通过 Visual Studio Code 提供的 API 你可以构建不同类型的插件。 Visual Studio Code 插件 AP包括了编程语言扩展 API (了解更多可以访问 Language Extensions Overview | Visual Studio Code ExtensionAPI )和应用场景扩展 API (了解更多可以访问 Extension Guides | Visual Studio Code ExtensionAPI )。
如何开发一个 Visual Studio Code 插件

环境安装
Visual Studio Code 开发需要 Node.js , 并通过 npm 安装好 Yeoman 和 Visual Studio Code 创建模版。以下是相关语句

npm install -g yo generator-code

一个小建议： Visual Studio Code 插件支持用 TypeScript 和 JavaScript 开发，我推荐使用 TypeScript 去进行开发。所以小伙伴也把 TypeScript 的环境安装好。
通过 Yoeman 创建一个简单的 Code 插件，执行以下命令创建一个 Visual Studio Code 项目

yo code

通过命令行的反馈你可以快速创建一个项目

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通过 Visual Studio Code 打开项目文件夹

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点击 Run and Debug 运行这个项目，可以看到 Visual Studio Code 会新开一个窗口，通过按 Ctrl+Shift+P ( Windows / Linux) 或 CMD+ Shift + P ( macOS ) 输入 Hello World ，可以看到右下角的显示

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Visual Studio Code 插件项目主要文件 1. package.json
这是基本配置文件，包含了开发该插件支持的 Visual Studio Code 版本，以及相关命令绑定等。
2. src/extension.ts
这是插件最主要的逻辑文件，你可以通过它对输入命令进行响应, 包括了 Language Server 的调用以及配置设定等 API 的调用。

以下是我画的基于这两个文件的一些要点和关联，希望可以帮助大家更好理解
【CA周记|跟我做一个可以聊天的 Visual Studio Code 插件】

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聊天Visual Studio 插件的思考和架构技术不断发展，开发人员会接触很多新的技术，新的应用场景。这个时候可能很多的开发者会选择在互联网上查找相关的信息，但我在想如果有一个插件放在 Visual Studio Code 是否更方便开发人员去查找和了解信息。我们之前了解了 Visual Studio Code 插件的构建方式，接下来我们想想如何做聊天部分？在 Microsoft Azure 就有非常的 Bot Service ，通过 Bot Service 结合 Language Studio 中的文本分析，问答设定，实体关联等就可以构建我们的聊天工具，然后利用 Web 的方式嵌入到 Visual Studio Code 插件中就可以了。

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搭建一个简单的问答机器人

去 Azure Portal 创建一个文本分析服务，记得选择自定义问题解答

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创建成功后，打开 Language Studio ( Loading ... ), 登陆绑定刚才创建的服务，就可以使用
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关于问答语料，Language Studio 可以在自定义问题解答服务里面把非结构文件，变成问答的预料，在这里我用一个 MSDN 公众号上关于 Daper 1.7 更新的文档保存为 docx 文件作为语料（分布式应用运行时 Dapr 1.7 发布）
在 Language Studio 中，创建一个自定义问题解答服务

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创建一个新项目，并上传上面生成的 docx 文件，生成关于 Dapr 问答的中文语料
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5. 选择“编辑知识库” 在选择“测试”，可以看看效果

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注意：你可以对相关问题的答案进行鉴别和调整
6. 如果你确认无误后，就可以选择部署知识库，发布你的自定义问题解答

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7. 部署成功后，你就可以点击“创建机器人”生成基于 Dapr 知识点的问答机器人了

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创建会跳转到 Azure Portal 你只需要按照提示把问答机器人的名字，关联的区域以及 App Service 就创建成功了
8. 选择刚创建好的问答机器人应用，选择在“Web 中测试聊天” 检查一下语料和机器人是否绑定成功

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把问答机器人加到 Visual Studio Code 插件中

通过Azure 创建的问答机器人有多种部署方式，最简单的方式是通过 Web 的方式部署，所以插件是通过 WebView 的方式绑定刚才创建的问答机器人。

从 Azure Portal 选择刚才创建的问答机器人资源，并选择“渠道”选择“ Web Chat ” 再选择 Default Web 获取 Key 和相关代码
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2. 在之前创建好的 VSCode 项目中修改 src/extension.ts 文件中的代码，替换一下如下代码

let disposable = vscode.commands.registerCommand('chatbotdemo.helloWorld', () => {const panel = vscode.window.createWebviewPanel("chatRoom", "VSCode Chat Room", vscode.ViewColumn.Two, { enableScripts: true, retainContextWhenHidden: true, }); panel.webview.html = ``; }); context.subscriptions.push(disposable);

3. 我们在运行一下我们的插件项目，就可以启动我们的聊天插件了

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后记
构建一个 Visual Studio Code 的插件并不难，关键要有多方面的技术知识，希望小伙伴能发挥更多的创意创建更多好玩的插件。和大家透露一下，我会完善这个基于技术知识问答机器人插件的开发，让更多的开发者遇到问题和学习技能的时候能通过该插件进行沟通。
相关资源

申请免费的 Azure 资源，请访问该链接 Create Your Azure Free Account Today | Microsoft Azure
申请学生版本的免费 Azure 资源，请访问该链接面向学生的 Azure - 免费帐户额度 | Microsoft Azure
Visual Studio Code API 相关文档，请访问该链接 Extension API | Visual Studio Code ExtensionAPI
关于 Language Studio 的相关知识，请访问该链接什么是 Language Studio - Azure Cognitive Services | Microsoft Docs
了解 Azure Bot Service 的相关知识，请访问该链接 Azure Bot Service documentation - Bot Service | Microsoft Docs