目录

介绍

主要功能/工具包括 

深度参与构建过程 

安装

体验:从需求到代码输出

开始

需求理解/调整

接口的设计/调整

数据表的创建

核心业务

规则文件(输出的规范)

代码输出(结束)

接口测试

开发文档导出

控制台BUG导查处理

智能会话


编程助手千千万,Java编程用飞算。

今天给大家推荐一款编程助手:飞算 JavaAI 

介绍

飞算 Java AI 的定位是一个面向 Java 开发者的全流程 AI 编程助手。

主要功能/工具包括 

智能引导:根据用户提出的需求进行理解,并设计接口和表结构,然后处理业务逻辑并生成代码。

SQL Chat根据自然语言生成各种对应复杂的 SQL 语句。

智能会话:飞算Java AI 首先会对我们的项目进行扫描"智能分析",因此无论我们使用智能问答提问,还是Java Chat 对代码进行调整,以及智能体对项目的操作都是会很准确。

工具箱:其中提供 项目分析器 工具对项目源码及相关配置进行深度分析与解析。

深度参与构建过程 

值得关注的是:在使用飞算 Java AI 的 智能引导 功能过程中,AI处理的大多数步骤我们都可以参与其中做自定义修改。例如:

在下一步的理解需求中,飞算Java AI 会列出需求列表,我们可以对需求进行调整后再进行下一步的代码生成,这样生成的代码就非常的符合心理预期!这是其他大多数编程助手无法做到的。

在下面的 “体验” 中该特点会得到更大的展示。

 这样的高度自定义使得它每一步都会停下来与我们交互,虽然"无人值守"的能力降低了,但是可以让我们得到与心中吻合度非常高的代码,使得代码可用性很高。

飞算 Java AI 的这一大特性使得人机结合交互的能力更强,从而使输出的代码更加可用与精练。

安装

飞算 Java AI 官方地址 · 点击访问

安装有两种方式,IntelliJ IDEA 从插件市场获取,或者到官网下载插件压缩包进行导入。

具体访问官网,安装就是如此简单快捷。

体验:从需求到代码输出

现在,来体验从0到1开发一个简单的问卷调查小程序后端接口。

开始

我们使用 智能引导 工具,直接输入我们的需求:

需求理解/调整

手动调整我们想要的需求:作为测试,我仅需要简单登录注册,问卷管理,题目管理,题目的浏览和填写,以及提交和统计功能。

接口的设计/调整

下一步的接口设计,我们依旧可以高度自定义!

数据表的创建

下面我直接使用"自动表结构设计",让工具自动为我们生成数据表SQL。

ps:如果你自己已经有了数据表设计,也可以使用已有的数据表结构继续往下,非常人性化。

查看生成结果:看到我们能在此调整表结构和获取到SQL。

我当前环境为IntelliJ IDEA 中连接了MySQL,因此可以直接点击“执行”,会自动给我们将SQL粘贴到IDEA SQL连接执行区域,我们直接运行表就创建好了。

ps:此处如果能一键将四个SQL建表语句组合后放到SQL执行区就好了,否则要执行/复制n次。

核心业务

在此处更能感受到 " 人机结合 "的开发快感,因为,依旧能灵活修改核心处理逻辑!

这一步,可以看到接口功能列表,并且能对所有接口的实现进行灵活微调,让我们深深的参与AI的构建中,使得代码可用性非常高

规则文件(输出的规范)

最后我们选择一下规则文件,这个规则文件可以看作是给AI的开发模板/依据

在飞算 Java AI 中默认提供了一个模板,模板内提供了开发到部署的规范,如果我们有自己的开发规范,可以进行修改调整。

这就可以给我们调整想要的代码风格,很灵活:

看一下这默认的规则文件写的300行开发规范:

代码输出(结束)

最后会以分模块的方式分批输出代码:

输出完毕后,合并代码,看一下最终的目录结构:非常标准的工程项目。

接口测试

我们使用 apifox 来测试一下输出的 注册接口 代码,查看代码纵深连通性。

看一下生成的代码:代码整体架构使用springboot + mybatis-plus 实现。

调用注册接口

接口连通性没有问题,数据也更新到数据库中,测试通过。

开发文档导出

飞算 Java AI 还提供了一个非常好用的功能,就是一键导出开发文档

根据我们上面的" 智能引导 " 工具,在我们调整完所有需求和功能接口后,就可以点击"导出文档",就会将上面的全部过程整理成开发文档。

让我们来看一下导出的文档:

从需求分析到接口功能描述一应俱全,非常强大,就是不想写文档的程序员的福音。

控制台BUG导查处理

在控制台报错后,会有一个飞算 Java AI 的图标,我们点击就可以为我们检查并给出解决方案。

智能会话

飞算 Java AI 还有智能会话工具,支持智能问答Javachat智能体 三种模式,虽然三种模式都是 对话式 AI 编程助手 但应用场景有所差异,可以看如下总结:

简单来说:

智能问答:解决具体问题,像 ChatGPT 回答问题一样。

Java Chat:开发陪伴,能记住上下文,逐步完善功能。

智能体:能动手操作工程,自动执行修改,执行命令和操作工具。

ps:但智能体对于外部  MCP 的调用目前还没有看见支持说明。

对于智能体可以调用的工具,官方有说明:

飞算Java AI官网:飞算 ava AI · 智能引导,十倍提效 · Fashion编程

#飞算JavaAI炫技赛  #Java开发

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐