引言
数字化浪潮下，软件开发面临需求迭代频次激增、人力成本高企及技术架构复杂化的挑战。传统开发模式从需求分析到代码落地链条冗长，常导致交付延期与质量参差。飞算 JavaAI 以'智能引导 + 工程化一键生成'为核心能力，推动行业从'人工编码主导'向'智能构造驱动'转型。
核心功能
飞算 AI 覆盖全流程开发环节，包括工程级理解（项目创建规范、现有项目分析）、开发任务拆解及编码辅助（解释、补全、优化等）。
- 技术优势：支持从工程级理解到编码辅助的全流程覆盖。
- 智能化深度：采用'全量代码语义索引 + 上下文强关联分析'，突破传统文本检索局限，实现代码逻辑级理解；将自然语言需求转化为可执行开发步骤。
- 工程化规范：强调技术栈、分层架构等规范定义，借助 AI 推动团队级/企业级开发标准落地。
快速接入指南
IDEA 插件集成
打开 IDEA 开发工具的插件市场，搜索'CalEx JavaAI'或'飞算'关键词，找到对应插件后点击安装，完成后重启 IDEA。
- 在 IDE 中点击 Plugins -> Marketplace。
- 搜索 飞算 AI 并安装。
工具支持本地化智能分析与自定义规范适配，无缝融入现有开发流程。
智能引导体系
项目合并场景
在复杂项目开发中，多模块依赖管理与接口适配常成为效率瓶颈。飞算 JavaAI 通过以下能力实现场景化整合：
- 模块化拆解与智能映射：将业务场景自动拆解为独立功能单元，识别模块间数据交互逻辑。
- 可视化编排与冲突检测：通过拖拽式界面定义模块调用流程，实时检测接口参数不匹配、数据格式冲突等问题。
- 行业场景模板复用：内置金融、电商、物流等领域的标准化场景模板，开发者可直接调用成熟模块组合。
全周期开发引导
引导能力贯穿开发全流程：
- 需求建模：通过问答式交互将自然语言需求转化为数据模型与接口定义。
- 架构设计：根据业务规模推荐微服务或单体架构，自动生成服务拆分方案。
- 测试验证：基于代码逻辑自动生成覆盖核心路径的测试用例。
| 功能 | 飞算 JavaAI | 其他主流开发平台 |
|---|---|---|
| 自然语言生成代码 | ✅ 支持，Java 优化 | ✅ 多语言通用，Java 支持一般 |
| 老项目智能分析 | ✅ 深度优化，架构重构 | ❌ 仅基础代码检查或不支持 |
| IDE 集成 | ⭐ 深度适配 IDEA | ⭐ 支持主流 IDE，但集成度一般 |
| 企业级开发支持 | ✅ 本地化部署，数据安全 | ❌ 仅云端或有限本地化支持 |
| 代码质量 | ⭐ 高可读性，符合规范 | ⚠️ 需人工二次优化 |
| 适用场景 | 企业 Java 项目/教学/重构 | 通用开发场景 |
核心引擎
代码生成逻辑
工具的技术内核实现了多维度需求解析与全栈代码输出：
- 多源输入支持：支持可视化建模（ER 图、流程图）、接口文档（Swagger/Postman），或自然语言描述，AI 引擎均可精准解析并匹配代码模板。
