飞算 JavaAI 2.0.0 评测：自然语言编程实战与效率分析

2. 自然语言生成代码：九九乘法表

我尝试用自然语言让 AI 生成代码，输入：'用 Java 写一个九九乘法表，要求格式对齐。'

飞算 AI 解析后，会提示即将创建的新文件及逻辑。生成的代码如下：

package com.example.demo;
public class NineNineMultiplicationTable {
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 1; i <= 9; i++) {
            for (int j = 1; j <= i; j++) {
                System.out.printf("%d*%d=%-4d", j, i, i * j);
            }
            System.out.println();
        }
    }
}

体验：代码符合预期，甚至优化了输出格式，比手动写更快。

3. 复杂逻辑生成：冒泡排序

输入：'写一个 Java 冒泡排序，支持整型数组。'

AI 不仅生成了 BubbleSort 类，还包含了测试用的 main 方法和辅助打印方法。这段代码定义了一个静态方法 bubbleSort 用于对整型数组进行排序，并包含去重优化逻辑。

package com.example.demo;
public class BubbleSort {
    // Method to perform bubble sort on an integer array
    public static void bubbleSort(int[] array) {
        int n = array.length;
        boolean swapped;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            swapped = false;
            for (int j = 0; j < n - 1 - i; j++) {
                if (array[j] > array[j + 1]) {
                    // Swap array[j] and array[j + 1]
                    int temp = array[j];
                    array[j] = array[j + 1];
                    array[j + 1] = temp;
                    swapped = true;
                }
            }
            // If no two elements were swapped by inner loop, then break
            if (!swapped) break;
        }
    }

    // Main method to test the bubble sort
    public static void main(String[] args) {
        int[] array = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        System.out.println("Unsorted array:");
        printArray(array);
        bubbleSort(array);
        System.out.println("Sorted array:");
        printArray(array);
    }

    // Utility method to print an array
    public static void printArray(int[] array) {
        for (int value : array) {
            System.out.print(value + " ");
        }
        System.out.println();
    }
}

体验：代码逻辑清晰，可直接运行，适合教学或快速开发。

4. 老项目翻新：某通信传输系统的'成长烦恼'

遗留系统困境

我测试了一个遗留的通信传输系统，让飞算分析一下代码存在的问题。AI 指出了协议选择器的局限性、客户端和服务器的编解码器配置不一致、缺少详细日志记录、缺乏单元测试等问题。

针对上述问题，AI 给出了具体的优化建议，例如统一编解码器配置、增加日志记录、编写单元测试等。

智能分析与重构

使用飞算 JavaAI 的智能分析功能，AI 自动扫描代码并给出优化建议，甚至直接修改相关文件。例如，它自动将冗余的订单处理逻辑封装成 OrderService，大幅提升可维护性。

5. 六步创建新项目

飞算 JavaAI 支持从 0 到 1 搭建项目。我测试了一个 Spring Boot 电商项目，包含用户、商品、订单模块。

1. 输入需求：'创建一个 Spring Boot 电商项目，包含用户、商品、订单模块。'
2. 生成源码，包括处理逻辑接口、表结构设计、设计接口等。

整个过程仅需 10 分钟，而传统方式可能需要数小时。

三、与国内外 AI 开发助手对比

1. 功能对比

2. 实测效率对比（以生成 Spring Boot 项目为例）

3. 核心优势总结

4. 选型建议

• 选飞算 JavaAI：适合需要高效完成 Java 项目开发与重构的团队或个人。
• 选 Cursor：适合多语言快速开发，但对 Java 深度支持不足。
• 选通义灵码：适合日常编码补全，但无法替代系统性优化工具。

四、总结

飞算 JavaAI 2.0.0 的推出，标志着 AI 编程助手在 Java 开发领域迈出了重要一步。通过本次深度测评，可以清晰地看到它在自然语言编程、老项目重构和开发效率提升方面的显著优势。

与传统开发方式相比，飞算 JavaAI 能够将繁琐的代码编写过程简化为自然语言交互，大幅降低开发门槛，尤其适合快速原型开发和教育场景。而在企业级应用中，其智能分析功能能够精准定位老项目中的架构问题，并提供优化方案，有效解决代码冗余、模块耦合等常见痛点，这是 Cursor、通义灵码等通用型 AI 工具难以企及的。

与 Cursor 相比，飞算 JavaAI 在 Java 生态的深度适配和本地化部署上更具优势，尤其适合注重数据安全的企业用户；而与通义灵码相比，飞算 JavaAI 不仅提供代码补全，还能系统性优化项目结构，更适合长期维护的复杂系统。当然，它也存在一定的局限性，例如对复杂业务逻辑的理解仍需人工干预，生成的代码偶尔需要微调。但总体而言，飞算 JavaAI 2.0.0 在效率和质量上的表现已经远超同类工具，尤其适合 Java 开发者、技术管理者和教育机构。

未来，随着 AI 技术的持续迭代，飞算 JavaAI 若能进一步加强对业务逻辑的语义理解，并扩展对更多框架的支持，有望成为 Java 开发者的'标配'工具。它的出现不仅改变了传统编程模式，也为企业降本增效提供了新思路。对于开发者而言，拥抱这类 AI 工具已不再是选择题，而是如何在实践中最大化其价值的必答题。飞算 JavaAI 的潜力值得期待，它或许正是下一代智能开发的起点。