飞算 JavaAI 智能开发助手：从安装到实战全流程解析

理解需求

界面左侧为项目结构，右侧主区域呈现智能引导流程，当前处于'理解需求'步骤，列出基本算术运算、用户输入等需求点。

设计接口

针对需求生成 3 个接口，详细说明运算、错误、日志管理的职责。

表结构设计

显示针对需求生成的表 operation_log，列出字段名、类型等详细信息，并提供查看、复制、保存 SQL 脚本等操作按钮。

处理逻辑（接口）

根据需求生成的 3 个接口内容，包含接口名称、入参属性、处理逻辑及返回结果等信息。

生成源码

左侧展示文件目录，右侧为智能引导流程，当前在'生成源码'步骤，列出多个 Java 文件。底部弹出提示框显示合并项目等待信息。

代码合并成功提示。

其中，CalculationController.java 代码如下。

package com.dell.feisuanai.controller;
import com.dell.feisuanai.dto.CalculationRequest;
import com.dell.feisuanai.dto.RestResult;
import com.dell.feisuanai.service.CalculationService;
import jakarta.validation.Valid;
import java.math.BigDecimal;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
 * <p>
 * 处理 HTTP 请求与响应，定义 API 接口
 * </p>
 * @author DELL
 */
@RestController
@RequestMapping("/calculation")
@Slf4j
@Validated
public class CalculationController {
    @Autowired
    private CalculationService calculationService;

    @PostMapping("/add")
    public ResponseEntity<RestResult> add(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
        RestResult result = calculationService.performAddition(request);
        log.info("Addition result: {}", result);
        return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
    }

    @PostMapping("/subtract")
    public ResponseEntity<RestResult> subtract(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
        RestResult result = calculationService.performSubtraction(request);
        log.info("Subtraction result: {}", result);
        return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
    }

    @PostMapping("/multiply")
    public ResponseEntity<RestResult> multiply(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
        RestResult result = calculationService.performMultiplication(request);
        log.info("Multiplication result: {}", result);
        return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
    }

    @PostMapping("/divide")
    public ResponseEntity<RestResult> divide(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
        RestResult result = calculationService.performDivision(request);
        log.info("Division result: {}", result);
        return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
    }

    /**
     * 执行运算
     * @param request 运算请求
     * @return 运算结果
     */
    @PostMapping
    public ResponseEntity<RestResult<BigDecimal>> performCalculation(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
        RestResult<BigDecimal> result = calculationService.performCalculation(request);
        return ResponseEntity.ok(result);
    }
}

完整的项目说明文档，里面有项目结构和数据库相关 SQL 语句。

CREATE TABLE operation_log (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键 ID',
    operator CHAR(1) NOT NULL COMMENT '运算符 (+, -, *, /)',
    operand1 DECIMAL(18,4) NOT NULL COMMENT '操作数 1',
    operand2 DECIMAL(18,4) NOT NULL COMMENT '操作数 2',
    result DECIMAL(18,4) NULL COMMENT '运算结果',
    error_message VARCHAR(255) NULL COMMENT '错误信息',
    create_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '创建人',
    create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    update_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '修改人',
    update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
) COMMENT='记录每次运算的操作详情和结果';

其他辅助功能

Java Chat

Java Chat 是一款深度融合上下文感知的智能编程 AI 助手，旨在通过自然语言交互为开发者提供全流程的编码支持。它集成了智能生成代码、上下文关联、版本回溯等多项核心功能，覆盖了从需求分析到代码优化、缺陷修复等多个典型研发场景。

通过智能引导交互为开发者提供多维度上下文关联、多轮对话、跨文件关联修改、代码智能生成、版本快照回溯等能力。

多轮对话允许用户在一轮生成后继续补充或修改需求，Java Chat 会结合历史对话和新需求进行持续调整并提供预览，实现渐进式代码优化。

智能问答

当开发者在编程过程中遇到与代码相关的问题时，可以利用飞算 JavaAI 的智能问答功能获得帮助。无论是需要解释代码、添加代码注释，还是生成单元测试，都能够提供精准的回答与建议。

用户直接通过智能问答交互，获得涵盖代码理解、开发辅助、错误排查等场景的针对性解决方案。支持 5 种上下文关联模式（当前文件/选中代码/变更代码/代码仓库/Git 提交记录），确保回答与当前开发场景紧密相关。

SQL Chat

开发者直接用自然语言描述他们需要从数据库查询什么数据，SQL Chat 会自动、准确地转换成可直接执行的 SQL 查询语句。过程中仅使用元数据进行查询，不传输实际数据，保证用户数据安全。

用自然语言描述需求 → 自动生成安全、可执行的 SQL 代码 → 直接验证结果，将大幅压缩 SQL 编写时间。支持 Oracle、MySQL、PostgreSQL 等主流数据库的转换。

总结

在数字化浪潮下，Java 开发面临效率瓶颈、人才断层、系统质量隐患等挑战。飞算 JavaAI 作为全球首款聚焦 Java 的智能开发助手，于 2025 年 1 月发布。它借助大模型技术，支持自然语言与语音交互，具备智能化需求分析、自动化软件设计、工程化代码输出三大核心能力。

安装方面，IDEA 版本至少 2021.3.3 及以上，可从插件市场安装并注册登录使用。其'智能引导'功能可实现从需求分析到工程代码生成的全流程，还拥有 Java Chat、智能问答、SQL Chat 等其他功能板块，为开发者提供全流程编码支持，助力解决开发难题，提升开发效率与质量。