从零上手飞算JavaAI智能问答:像有个老架构师坐在我旁边
以前遇到问题,要么翻Stack Overflow,要么在群里@同事求助——但很多时候,问题太具体,没人能秒回。直到我开始用飞算JavaAI的智能问答功能,才真正体会到什么叫“有个老架构师24小时坐在我旁边”。下面,我就带大家完整走一遍:如何用智能问答快速解决真实开发场景中的典型问题。
作为每天和代码、报错、需求变更打交道的Java开发者,我最怕两件事:
一是半夜收到“线上服务挂了”的告警;
二是接手一段没有注释、逻辑混乱的“祖传代码”。
以前遇到问题,要么翻Stack Overflow,要么在群里@同事求助——但很多时候,问题太具体,没人能秒回。直到我开始用飞算JavaAI的智能问答功能,才真正体会到什么叫“有个老架构师24小时坐在我旁边”。
下面,我就带大家完整走一遍:如何用智能问答快速解决真实开发场景中的典型问题。
🧭 第一步:新建会话,选择正确的“上下文”
打开IDEA中的飞算JavaAI插件面板,点击右上角 “新建会话”。
注意:输入框左下角要确保是 “智能问答” 模式(如果不是,先切换)。
💡 小技巧:你可以直接在编辑器里选中一段代码,然后右键 → “Ask JavaAI”,自动关联上下文!
飞算JavaAI的智能问答支持 5种上下文类型(输入 # 快速唤出):
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上下文类型 |
适用场景 |
我的使用案例 |
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当前文件 |
重构类结构、优化方法逻辑 |
把一个300行的service方法拆成策略模式 |
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已选中代码 |
添加异常处理、性能调优 |
给一段for循环加并行流+CompletableFuture |
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已变更代码 |
Git暂存区的改动审查 |
检查新提交的代码是否符合团队规范 |
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代码仓库 |
引入设计模式、模块解耦 |
在订单系统中加入状态机模式 |
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Git提交记录 |
分析提交日志、检查规范 |
自动检测是否有“fix bug”这类不合规提交 |
🔍 场景实测1:解释一段“天书级”祖传代码
我选中了一段十年前的老代码(无注释、变量名全是a/b/c),右键 → “Ask JavaAI”,输入:
“请逐行解释这段代码的业务逻辑,并用中文注释标注关键步骤。”
不到10秒,AI返回了带完整注释的版本,还指出:
- 这段代码其实是在做用户积分过期清理;
- 存在N+1查询问题,建议用批量查询优化;
- 时间计算用了
System.currentTimeMillis(),未考虑时区,可能引发数据偏差。
更绝的是,它还附上了优化后的代码片段,我直接“插入”到原文件,省了至少1小时理解成本。

🛠️ 场景实测2:编译失败?让它帮我修
某次升级JDK21后,项目报错:
Error: java.lang.NoSuchMethodError: 'void sun.misc.Unsafe.putObjectVolatile(...)'
我把整个错误日志复制进智能问答,问:
“JDK21下出现Unsafe.putObjectVolatile错误,如何修复?”
AI立刻识别出这是Netty版本与JDK21不兼容的问题,并给出三步解决方案:
- 升级Netty到4.1.90.Final以上;
- 在
pom.xml中排除旧版依赖; - 添加JVM参数
--add-opens java.base/sun.misc=ALL-UNNAMED(临时方案)。
我按建议操作,一次编译通过。这种“精准诊断+可执行方案”的能力,远超普通搜索引擎。

✍️ 场景实测3:自动生成高质量单元测试
老板要求核心模块测试覆盖率≥85%。我选中一个复杂的OrderService.createOrder()方法,问:
“为这个方法生成JUnit 5 + Mockito单元测试,覆盖正常流程、库存不足、优惠券失效三种场景。”
AI不仅生成了完整的测试类,还:
- 用
@ExtendWith(MockitoExtension.class)正确初始化Mock; - 对Redis、MQ等外部依赖做了stubbing;
- 断言包含状态、DB记录、消息发送三重验证。
跑完测试,覆盖率直接拉到89%。我只微调了两处mock返回值,其余全部通过。
💬 场景实测4:一键生成Git提交信息
写完一个功能,我习惯先git add .,然后让AI帮我写commit message:
“根据暂存区的代码变更,生成符合Conventional Commits规范的提交信息。”
结果返回:
feat(order): implement order timeout cancellation with Redis delayed queue
- add OrderTimeoutTask scheduler
- integrate Redis ZSET for delayed execution
- add unit tests for timeout logic
专业、清晰、带变更摘要——再也不用纠结“这次到底该写fix还是feat”。

🎁 为什么飞算JavaAI的智能问答更懂Java开发者?
- 深度集成工程上下文:不是孤立看代码,而是结合项目结构、依赖、Git历史综合推理;
- 基于自研Java模型 + 智谱GLM-4.7:既懂国际规范,又适配国内技术栈(如ShardingSphere、Nacos);
- 十大AI工具联动:问答中可直接调用“安全修复器”“依赖修复器”等,实现“发现问题→一键修复”闭环。
✅ 行动号召:现在就试试,告别“独自debug”的孤独感
如果你也经历过:
- 看不懂老代码的绝望
- 编译报错却找不到原因的焦虑
- 写测试写到头秃的疲惫
那么,飞算JavaAI的智能问答,值得你花5分钟体验。
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