项目初始化阶段
在打开飞算 JavaAI 后,创建了一个'JavaProject'新项目,AI 自动生成了基础的项目结构,包括 IDEA 配置文件夹、src 源代码目录、SQL 文件夹和核心的 pom.xml 文件。这一步省去了传统开发中手动配置 Maven、设置项目结构的繁琐过程。
在 SQL 数据库导入环节遇到了一些问题,但在返回代码生成部分,表格设计有一个自动表格设计功能,能连接数据库,后续 AI 能按此数据库快速创作。

需求定义阶段
在飞算 JavaAI 的智能引导模块,输入详细的需求,要求开发一个学生成绩管理系统,包含学生信息管理、课程管理、成绩录入、成绩统计分析、数据导出等功能,采用 SpringBoot 框架,MySQL 数据库。飞算 JavaAI 不仅理解了描述,还主动询问了一些细节问题,比如是否需要权限管理、成绩统计的具体维度等,展现出了超越普通代码生成工具的需求理解能力。

代码生成阶段
确认需求后,飞算 JavaAI 开始自动生成代码。从右侧的进度面板可以看到,系统按顺序生成了 pom.xml 依赖配置、实体类、Controller 层、Service 层、DAO 层代码以及 application.yml 配置文件。整个过程约 15 分钟,生成了 15 个核心文件,涵盖了系统的基础功能模块,生成速度较快。
核心代码解析
pom.xml 依赖配置
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- JPA 数据访问模块 -->
<dependency>
org.springframework.boot
spring-boot-starter-data-jpa
mysql
mysql-connector-java
runtime
org.projectlombok
lombok
true
org.apache.poi
poi
4.1.2


从数据可以看出,AI 在重复性工作上的效率提升最为显著。传统开发中最耗时的'搭框架'和'写 CRUD'工作,在 AI 辅助下变得成本更低,让开发者能专注于核心业务逻辑的实现。