飞算 JavaAI：解决 AI 生成代码不可用与逻辑混乱问题

3.3 示例：冒泡排序

指令： 帮我写个冒泡排序，并写个 main 方法控制台打印

生成代码：

// 冒泡排序方法
public void bubbleSort(int[] array) {
    if (array == null || array.length < 2) {
        return;
    }
    for (int end = array.length - 1; end > 0; end--) {
        for (int i = 0; i < end; i++) {
            if (array[i] > array[i + 1]) {
                int temp = array[i];
                array[i] = array[i + 1];
                array[i + 1] = temp;
            }
        }
    }
}

// 主方法
public static void main(String[] args) {
    TestFeiSuan sorter = new TestFeiSuan();
    int[] array = {5, 3, 8, 4, 2};
    System.out.println("原始数组:");
    for (int num : array) {
        System.out.print(num + " ");
    }
    System.out.println();
    sorter.bubbleSort(array);
    System.out.println("\n排序后的数组:");
    for (int num : array) {
        System.out.print(num + " ");
    }
    System.out.println();
}

3.4 老项目翻新与重构

3.4.1 场景背景

随着业务规模扩大，部分系统架构逐渐臃肿，代码风格不一，维护困难。例如电商系统的商品管理模块，因冗余代码和不合理逻辑嵌套导致性能下降。

3.4.2 合并项目

借助工具的'合并项目'功能，开发者可配置参数选择需要合并的模块。AI 能识别类、方法和变量的依赖关系，将相关代码整合到新包下，并自动调整引用关系。

3.4.3 智能分析与优化

完成合并后，利用'智能分析'功能扫描代码。例如，发现线性搜索算法在数据量大时效率低下，工具会建议替换为二分查找算法，并提供代码示例。

// 原线性搜索算法代码示例
public int linearSearch(int[] arr, int target) {
    for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] == target) {
            return i;
        }
    }
    return -1;
}

// 飞算 JavaAI 建议的二分查找算法代码示例
public int binarySearch(int[] arr, int target) {
    int left = 0, right = arr.length - 1;
    while (left <= right) {
        int mid = left + (right - left) / 2;
        if (arr[mid] == target) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    return -1;
}

此外，工具还能检测并发安全问题，提供基于 synchronized 关键字和 Lock 接口的解决方案。

3.5 六步创建新项目

1. 创建一个空的项目。
2. 选择关联当前项目，配置登录注册功能。
3. 设计接口，根据提示说明修改调整。
4. 进行表结构设计，AI 自动设计或手动调整。
5. 处理逻辑（接口）。
6. 生成项目代码，选中代码并合并。

完整的项目说明文档包含项目结构和数据库相关 SQL 语句。配置好数据库连接串并接入前端内容后，即可完成项目搭建。

四、与国内外 AI 开发助手对比

4.1 与 Cursor 对比

Cursor 支持多种编程语言，但在 Java 领域，飞算 JavaAI 展现出更专业的能力。

以 Spring Boot 微服务项目为例，飞算 JavaAI 能正确配置注解和依赖包，并在分布式事务场景中准确运用 Seata 等框架。

4.2 与通义灵码 AI 程序员对比

在代码生成速度上，飞算 JavaAI 的一键生成完整工程源码功能表现优异。在代码质量方面，生成的代码可读性和可维护性较高，自动添加详细注释，模块划分清晰。

五、总结评价

飞算 JavaAI 能够有效解决 AI 生成代码可用性低的问题。它支持需求描述转源码，协助老项目重构，并能快速创建新项目。相比通用 AI 助手，它在 Java 生态理解和代码规范上更具优势，能显著提升开发效率与信心。

使用飞算 JavaAI 后，开发者可将更多精力集中在核心创新而非纠错上。