飞算 JavaAI 插件实战：从安装到智能编码全流程体验

在 Java 开发中引入 AI 辅助工具已成趋势。本文基于实际使用经验，梳理飞算 JavaAI 的核心功能与集成流程，重点探讨其如何适配 Spring Boot、MyBatis 等主流框架及国产化中间件。

在 IntelliJ IDEA 中通过插件市场搜索'飞算'即可找到对应插件（CaIEx-JavaAI）。

该插件主打全链路辅助。首先是智能引导，支持自然语言描述需求，自动拆解为接口设计与表结构，最终生成工程源码。这一过程贴合人脑思维，先设计后写逻辑，最后一键产出工程，有效解决代码与文档割裂的问题。

智能引导界面

Java Chat 模块强调人机协同。工程师新建会话结构化描述需求，AI 智能关联上下文，经任务拆解和多文件关联修改后生成代码。开发者查看确认后接受变更，若不满意则可通过多轮对话更新需求。这种交互方式能显著提升开发效率。

Java Chat 流程图

智能问答支持实体与上下文的多模式关联，结合历史交互和代码库精准理解需求。覆盖代码健康检查、故障定位、性能优化等场景。交互结果可生成文件并支持版本回溯，提交信息也能通过结构化说明清晰展示功能、优化和风险维度。

智能问答界面

内置 SQL Chat 支持 Oracle、MySQL 等多类主流数据库，统一接入复杂多源异构场景。它通过表字段配置和计算逻辑解读业务需求，将自然语言转化为可执行 SQL，降低编写成本。同时具备智能纠错能力，对语法或逻辑错误输出整改方案。

SQL Chat 界面

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