引言：当需求描述直接变成可运行代码

你是否经历过这样的场景？产品经理说：“我们需要一个用户注册功能，要验证手机号、密码加密存储、送新人券”。传统开发中，这句话意味着数小时的Controller/Service/Mapper编写——但在飞算JavaAI里，这句话本身就是代码！

一、飞算JavaAI核心革命：自然语言即生产力

飞算官网（feisuanyz.com），其核心突破在于：

智能引导 = 自然语言描述 → 需求拆解 → 全链路设计 → 工程代码一气呵成
这彻底跳出了传统低代码的拖拽模式，用人类语言直通可运行系统。

二、实战：5分钟创建「用户管理模块」

传统开发痛点：

1. 手动编写Controller/Service/Mapper等6个文件
2. 反复调试字段映射、事务注解
3. 新人券逻辑需额外开发活动服务

飞算JavaAI智能引导五步法：

1. 自然语言输入需求（核心步骤！）

   “创建一个用户管理模块，包含：  
   - 手机号+密码注册（密码MD5加密）  
   - 登录验证  
   - 用户信息修改（需登录态校验）  
   - 注册成功后发放10元新人券（需调用券服务）”  
   

2. AI语义理解与拆解

   • 自动识别关键实体：用户(User)、券(Coupon)
   • 分解操作：注册、登录、修改信息、发券
   • 识别依赖：用户服务需调用券服务API
     

3. 全链路设计生成（无需人工干预）

   • 接口设计：生成RESTful API文档（含Swagger注解）
   • 表结构：自动创建user表（含手机号、加密密码字段）
   • 服务交互：生成调用券服务的Feign Client
     
     
     

4. 关键代码智能生成
   飞算生成的注册核心逻辑（对比传统手写）：

   // 传统手写注册方法（30+行易漏细节）
   public User register(UserDTO dto) {
       // 1.手动校验手机号格式
       // 2.查询手机号是否重复 → 需手写SQL
       // 3.MD5加密密码 → 引入工具类
       // 4.保存用户 → 需处理主键冲突
       // 5.调用券服务 → 需写Feign调用+熔断
       // 6.事务管理 → 容易忘记@Transactional
   }
   
   // 飞算AI生成代码（自动补全关键细节）
   @Transactional
   public User register(String phone, String password) {
       // 自动校验手机号格式（内置正则规则）
       if (userRepository.existsByPhone(phone)) 
           throw new BizException("手机号已注册");
       
       User user = new User();
       user.setPhone(phone);
       user.setPassword(DigestUtils.md5Hex(password)); // 自动加密
       userRepository.save(user);
       
       // 自动生成券服务调用（含熔断降级）
       couponFeignClient.sendNewUserCoupon(user.getId(), 10); 
       return user;
   }
   

   生成亮点：

   • 自动注入事务管理@Transactional
   • 内置常用工具类（如MD5加密）
   • 生成Feign客户端+错误回退逻辑

三、效果对比：从“人肉翻译”到“需求直通”

四、深度对比：为什么飞算的「自然语言生成」更先进？

1. VS 传统代码生成器（如MyBatis-Generator）

   • 飞算突破：理解业务语义（如“发券”需调用外部服务），而非仅生成DAO层模板

2. VS GitHub Copilot

   • 飞算优势：生成完整工程链路（Controller→Service→Repository），非片段级补全

3. VS 低代码平台

   • 核心差异：飞算输出纯Spring Cloud工程，无供应商锁定风险
     

五、开发者价值：回归创新本质

飞算JavaAI的智能引导实现三重跃迁：
✅ 需求零失真：自然语言直达代码，避免人工翻译偏差
✅ 代码零琐碎：自动注入事务、校验、日志等企业级要素
✅ 协作零摩擦：产品原型描述可直接生成可运行系统