基于飞算 JavaAI 的在线图书借阅平台设计与实现

用户角色表

CREATE TABLE user_role (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 ID',
    role_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '角色名称',
    role_desc TEXT COMMENT '角色描述',
    create_by VARCHAR(50) COMMENT '创建人',
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    update_by VARCHAR(50) COMMENT '修改人',
    update_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
) COMMENT='用户角色表';

图书信息表

CREATE TABLE book_info (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 ID',
    isbn VARCHAR(20) UNIQUE NOT NULL COMMENT 'ISBN 编号',
    book_name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '图书名称',
    author VARCHAR(100) COMMENT '作者',
    publisher VARCHAR(100) COMMENT '出版社',
    publish_date DATE COMMENT '出版日期',
    category VARCHAR(50) COMMENT '分类',
    total_count INT DEFAULT 0 COMMENT '总库存数量',
    available_count INT DEFAULT 0 COMMENT '可借库存数量',
    status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT '图书状态：0-可借，1-已借出，2-损坏',
    remark TEXT COMMENT '备注信息',
    create_by VARCHAR(50) COMMENT '创建人',
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    update_by VARCHAR(50) COMMENT '修改人',
    update_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
) COMMENT='图书信息表';

借阅记录表

CREATE TABLE borrow_record (
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键 ID',
    user_id BIGINT NOT NULL COMMENT '用户 ID',
    book_id BIGINT NOT NULL COMMENT '图书 ID',
    borrow_date DATE NOT NULL COMMENT '借阅日期',
    return_date DATE COMMENT '应还日期',
    actual_return_date DATE COMMENT '实际归还日期',
    create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    update_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
) COMMENT='借阅记录表';

3. 代码生成与调试

AI 会根据上述设计自动生成 Controller、Service、DAO 层代码。在实际运行中，建议重点关注以下两点：

1. 业务逻辑校验：AI 生成的代码通常覆盖标准 CRUD，但复杂的借阅规则（如逾期罚款计算）可能需要人工补充。
2. 依赖冲突：确保 pom.xml 中的版本与项目整体架构兼容，特别是 MyBatis-Plus 与 Spring Boot 的版本匹配。

总结

通过本次实践，利用 AI 辅助开发不仅大幅降低了样板代码的编写工作量，还让开发者能更专注于核心业务逻辑的实现。虽然目前工具在复杂业务场景下仍需人工介入，但在快速原型构建和标准化模块开发上，效率提升是显而易见的。后续可进一步优化 AI 对特定业务规则的上下文理解能力，以实现更全自动化的开发流程。