【飞算JavaAI】一站式智能开发，驱动Java开发全流程革新

【作者主页】Francek Chen
【专栏介绍】$\lceil$人工智能与大模型应用$\rfloor$ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

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前言

在数字化浪潮之下，Java 在金融、电信等关键行业虽稳居主导地位，但开发领域正遭遇一系列挑战。2024 年的统计数据显示，全球 Java 开发者数量已超 1500 万，然而企业级项目的开发效率却陷入瓶颈，功能模块的开发周期冗长，代码维护成本也居高不下。随着数字化转型步伐的加快，行业对企业软件的需求急剧攀升，传统开发模式已难以满足这一快速增长的需求。

此外，Java 开发还面临着人才断层的困境，顶级工程师的培养周期漫长；企业级系统的质量隐患也不容忽视，平均每千行代码的缺陷率较高，且新产品上线周期的迟缓会严重削弱企业的市场竞争力。本文将介绍飞算 JavaAI 的相关进阶功能及操作。

一、飞算 JavaAI 技术特性

飞算 JavaAI 作为飞算科技在 2025 年 1 月重磅推出的全球首款专为 Java 语言量身打造的智能开发助手，一经问世便在开发领域引发广泛关注。这款工具突破传统开发模式，支持开发者通过自然语言或者语音便捷地输入开发需求。凭借强大的智能算法，自动且高效地完成从需求分析、软件设计到完整工程代码生成的全流程操作。最终输出的成果是一套完整且规范的工程源码，其中不仅涵盖了配置类文件、Java 源代码目录，还包含了资源文件以及测试资源等关键内容，真正实现了开发环节的一站式服务。

与市面上常见的片段式代码生成工具相比，飞算 JavaAI 的完整工程代码生成能力展现出了显著优势。它能够使开发效率实现质的飞跃，提升幅度高达 10 倍之多。这一特性极大地减少了开发者在重复编码上耗费的时间和精力，让开发者能够将更多的智慧和创造力投入到业务逻辑创新以及系统架构优化等更具价值的工作中，从而为企业数字化转型注入强劲动力。

在软件开发领域，引入大模型技术可实现对需求的精准分析，并支持自然语言与语音两种便捷交互方式，为项目推进带来高效助力，其具备三大核心能力。

1. 智能化需求分析。该技术能深度结合具体业务场景，自动对需求规格进行细致拆解与完善，避免人工分析可能出现的疏漏与偏差，让需求更加清晰明确、贴合实际业务。

2. 自动化软件设计。可依据分析后的需求，自动生成标准化的接口文档，同时完成数据库表结构的科学设计，大大节省了设计时间，提升设计质量与规范性。

3. 工程化代码输出。能同步输出配置文件、Java源文件以及全面的测试用例，实现从设计到代码的一站式生成，减少开发环节的衔接成本，提高开发效率，助力企业更快响应市场需求，提升竞争力。

二、飞算 JavaAI 重塑 AI 编码价值

在需求分析这一关键阶段，飞算 JavaAI 彰显出了非凡的交互效能。创新性地兼容文本与语音双重输入模式，充分契合了各类开发者多样化的使用偏好与习惯。依托前沿的大模型技术，飞算 JavaAI 具备了精准解析语义信息的强大能力，能够深入且细致地洞察每一个业务需求背后所蕴含的细节要点。即便遭遇模糊不清、零散琐碎的需求描述，它也能凭借智能算法进行深度剖析与整合，迅速梳理并生成一份条理清晰、准确无误的需求文档，从而为后续的开发流程筑牢稳固的根基，提供极具可靠性的依据。

1. 智能分析老项目：自动精准理解老项目架构和业务语义，生成结果不再跑偏，项目迭代&维护更省力。 全程本地化处理，代码安全 0 担忧。

2. 自定义开发规范：把你的代码风格、规范写成AI规则，AI 将遵循你的风格和规范输出代码，告别代码生成后大量手动调整。

3. 引导式开发：在对话中进行需求分析和细化，对话结束即可完成接口设计、表结构设计、接口逻辑处理等一系列工作，从此无需繁琐沟通，大幅缩短设计工期。

4. AI 开发智囊：功能复杂无从下手？飞算 JavaAI 精准理解需求帮你打开设计思路。时间紧任务重？飞算 JavaAI 提供更周全更合理的设计方案为你查缺补漏。

5. 一键工程构建：按模块接口顺序边生成，边预览，逐级确认，最终一键输出完整项目工程，省去初始化搭建工作，即刻运行。

在软件设计阶段，飞算 JavaAI 的自动化设计引擎宛如开发者的智慧伙伴，发挥出了强大的助力作用。它依托自主研发的 Java 专有模型，能够迅速生成接口与表结构的设计方案。面对错综复杂的业务流程，该引擎可精准梳理其中的逻辑脉络，协助开发者构建出科学合理的数据库表结构，极大地节省了设计所需的时间与精力。

在自动化逻辑处理上，飞算 JavaAI 表现同样出色。它能够自动生成每个接口详尽的逻辑流程，清晰界定接口之间的关联关系，将繁杂的业务逻辑拆解成具体的实施步骤，进而输出完整的接口操作流程。而且，开发者可依据实际业务需求，对局部逻辑做出灵活修改。飞算 JavaAI 会紧密结合上下文信息，对整体逻辑描述展开智能优化，有效规避逻辑漏洞，最终输出精准契合业务场景的接口描述，构建起一个“生成 - 反馈 - 再优化”的高效循环机制。

三、飞算 JavaAI 功能进阶体验

（一）智能引导——引导式开发更符合人脑思维习惯

在合并项目场景下，基于全量代码语义索引和上下文强关联分析，对项目架构、模块交互、核心业务逻辑进行深度理解，全程本地化处理机制，代码安全 0 担忧。用户可通过自然语言编写规则（如 Java 技术栈、代码规范、安全要求等），指导 AI 生成代码时严格遵循特定技术标准和规范，确保输出代码的高合规、高复用、开箱即用。

支持文本/语音输入描述需求，飞算 JavaAI 利用大模型技术进行语义理解，准确洞察你的每一个业务需求。通过自研的 Java 专有模型进行接口和表结构设计，辅助开发者梳理业务流程及数据库表结构设计，完成复杂的功能。

飞算JavaAI能够自动生成每个接口的详细逻辑流程内容，并定义接口与接口之间的关系，将复杂的业务逻辑拆解为具体的实现步骤，并生成接口的详细操作流程。同时，允许用户基于实际业务需求修改局部逻辑，修改后AI结合上下文对整体逻辑描述进行智能调优，避免逻辑漏洞风险，最终输出更贴合业务场景的接口描述。实现“生成-反馈-再优化”的闭环机制。

这里我使用“智能引导”板块生成项目，实现计算器功能界面。需求分析→软件设计→工程代码生成，一气呵成。

下面实战演示智能引导模块的功能。

左侧是项目结构，展示文件目录。右侧为智能引导流程，当前在“生成源码”步骤，列出多个 Java 文件，部分文件旁有状态标识。底部弹出提示框显示合并项目等待信息，右下角有操作指引和“帮我生成”按钮。

其中，CalculationController.java代码如下。

package com.dell.feisuanai.controller;import com.dell.feisuanai.dto.CalculationRequest;
import com.dell.feisuanai.dto.RestResult;
import com.dell.feisuanai.service.CalculationService;
import jakarta.validation.Valid;
import java.math.BigDecimal;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;/*** <p>*   处理HTTP请求与响应，定义API接口* </p>* @author DELL*/
@RestController
@RequestMapping("/calculation")
@Slf4j
@Validated
public class CalculationController {@Autowiredprivate CalculationService calculationService;@PostMapping("/add")public ResponseEntity<RestResult> add(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {RestResult result = calculationService.performAddition(request);log.info("Addition result: {}", result);return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);}@PostMapping("/subtract")public ResponseEntity<RestResult> subtract(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {RestResult result = calculationService.performSubtraction(request);log.info("Subtraction result: {}", result);return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);}@PostMapping("/multiply")public ResponseEntity<RestResult> multiply(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {RestResult result = calculationService.performMultiplication(request);log.info("Multiplication result: {}", result);return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);}@PostMapping("/divide")public ResponseEntity<RestResult> divide(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {RestResult result = calculationService.performDivision(request);log.info("Division result: {}", result);return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);}/*** 执行运算* @param request 运算请求* @return 运算结果*/@PostMappingpublic ResponseEntity<RestResult<BigDecimal>> performCalculation(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {RestResult<BigDecimal> result = calculationService.performCalculation(request);return ResponseEntity.ok(result);}
}

完整的项目说明文档，里面有项目结构和数据库相关 SQL 语句。

CREATE TABLE operation_log (id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键ID',operator CHAR(1) NOT NULL COMMENT '运算符 (+, -, *, /)',operand1 DECIMAL(18, 4) NOT NULL COMMENT '操作数1',operand2 DECIMAL(18, 4) NOT NULL COMMENT '操作数2',result DECIMAL(18, 4) NULL COMMENT '运算结果',error_message VARCHAR(255) NULL COMMENT '错误信息',create_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '创建人',create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',update_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '修改人',update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
) COMMENT='记录每次运算的操作详情和结果';

（二）Java Chat——深度融合上下文感知的智能编程AI助手

Java Chat 是一款深度融合上下文感知的智能编程 AI 助手，旨在通过自然语言交互为开发者提供全流程的编码支持。它集成了智能生成代码、上下文关联、版本回溯等多项核心功能，覆盖了从需求分析到代码优化、缺陷修复等多个典型研发场景，帮助开发者提高工作效率，确保代码质量。

Java Chat 处理流程图示例：

通过智能引导交互为开发者提供多维度上下文关联、多轮对话、跨文件关联修改、代码智能生成、版本快照回溯等能力，覆盖需求分析、代码优化、缺陷修复等典型研发场景。

多轮对话允许用户在一轮生成后继续补充或修改需求，Java Chat 会结合历史对话和新需求进行持续调整并提供预览，实现渐进式代码优化，直至用户满意采纳。

（三）智能问答——灵活交互，实时解答

当开发者在编程过程中遇到与代码相关的问题时，可以利用飞算 JavaAI 的智能问答功能获得帮助。无论是需要解释代码、添加代码注释，还是生成单元测试，都能够提供精准的回答与建议。

用户直接通过智能问答交互，获得涵盖代码理解、开发辅助、错误排查等场景的针对性解决方案。为用户提供实时技术支持，减少搜索文档的时间和手动调试工作。

支持 5 种上下文关联模式（当前文件/选中代码/变更代码/代码仓库/Git提交记录），确保回答与当前开发场景紧密相关。

通过 AI 智能分析代码改动细节（如新增/修改的代码逻辑、功能模块或修复点），自动为 Git 提交生成清晰、规范的描述性信息，替代人工编写提交日志的操作流程。

（四）SQL Chat——程序员的“SQL 翻译官”

开发者直接用自然语言描述他们需要从数据库查询什么数据，SQL Chat 会自动、准确地转换成可直接执行的 SQL 查询语句。过程中仅使用元数据进行查询，不传输实际数据，保证用户数据安全。

用自然语言描述需求 → 自动生成安全、可执行的 SQL 代码 → 直接验证结果，将大幅压缩 SQL 编写时间，让开发者聚焦业务逻辑而非语法细节。

支持 Oracle、MySQL、PostgreSQL、 BigQuery、DuckDB、ClickHouse、 Snowflake、 Trino 等主流数据库数的转换，统一操作入口，适应混合技术栈环境。

将自然语言需求自动转化为可直接执行的 SQL 代码，替代手动编写，减少语法学习成本。对执行报错的SQL进行自动修复（如字段名错误、连接逻辑冲突），降低反复调试的成本。元数据级操作机制（不传输真实数据）从设计源头保障隐私，消除数据泄露担忧。

四、飞算 JavaAI 代码示例

以下三段代码展示了飞算 JavaAI 的核心能力：

• 智能引导：自动生成符合业务逻辑的Service层实现，包含完整的错误处理和审计日志
• Java Chat：上下文感知生成单元测试，覆盖正常场景和异常边界
• SQL Chat：将自然语言需求转换为复杂的分析型SQL查询，包含窗口函数和条件判断

（一）智能引导生成的 Service 层代码（对应计算器功能）

package com.dell.feisuanai.service;import com.dell.feisuanai.dto.CalculationRequest;
import com.dell.feisuanai.dto.RestResult;
import com.dell.feisuanai.entity.OperationLog;
import com.dell.feisuanai.mapper.OperationLogMapper;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
import java.time.LocalDateTime;@Service
@Slf4j
public class CalculationServiceImpl implements CalculationService {@Autowiredprivate OperationLogMapper operationLogMapper;@Overridepublic RestResult<BigDecimal> performCalculation(CalculationRequest request) {BigDecimal result;String errorMessage = null;try {switch (request.getOperator()) {case "+":result = request.getOperand1().add(request.getOperand2());break;case "-":result = request.getOperand1().subtract(request.getOperand2());break;case "*":result = request.getOperand1().multiply(request.getOperand2());break;case "/":if (BigDecimal.ZERO.compareTo(request.getOperand2()) == 0) {throw new ArithmeticException("Division by zero");}result = request.getOperand1().divide(request.getOperand2(), 4, RoundingMode.HALF_UP);break;default:throw new IllegalArgumentException("Invalid operator: " + request.getOperator());}} catch (Exception e) {result = null;errorMessage = e.getMessage();log.error("Calculation error: {}", errorMessage);}// 记录操作日志OperationLog logEntry = new OperationLog();logEntry.setOperator(request.getOperator());logEntry.setOperand1(request.getOperand1());logEntry.setOperand2(request.getOperand2());logEntry.setResult(result);logEntry.setErrorMessage(errorMessage);logEntry.setCreateBy("System");logEntry.setUpdateBy("System");operationLogMapper.insert(logEntry);return errorMessage == null ? RestResult.success(result) : RestResult.fail(errorMessage);}
}

（二）Java Chat 生成的单元测试代码（上下文感知）

package com.dell.feisuanai.service;import com.dell.feisuanai.dto.CalculationRequest;
import com.dell.feisuanai.dto.RestResult;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;import java.math.BigDecimal;import static org.junit.jupiter.api.Assertions.*;@SpringBootTest
class CalculationServiceImplTest {@Autowiredprivate CalculationService calculationService;@Testvoid testAddition() {CalculationRequest request = new CalculationRequest();request.setOperand1(new BigDecimal("10.5"));request.setOperand2(new BigDecimal("2.5"));request.setOperator("+");RestResult<BigDecimal> result = calculationService.performCalculation(request);assertTrue(result.isSuccess());assertEquals(new BigDecimal("13.0"), result.getData());}@Testvoid testDivisionByZero() {CalculationRequest request = new CalculationRequest();request.setOperand1(new BigDecimal("10"));request.setOperand2(BigDecimal.ZERO);request.setOperator("/");RestResult<BigDecimal> result = calculationService.performCalculation(request);assertFalse(result.isSuccess());assertEquals("Division by zero", result.getMessage());}
}

（三）SQL Chat 生成的复杂查询（自然语言转SQL）

-- 自然语言需求：
-- "查询最近7天每个操作员使用最多的三种运算类型及其平均结果"SELECT operator,operation_type,avg_result,operation_count
FROM (SELECT operator,operation_type,ROUND(AVG(result), 4) AS avg_result,COUNT(*) AS operation_count,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY operator ORDER BY COUNT(*) DESC) AS rankFROM (SELECT create_by AS operator,CASE WHEN operator = '+' THEN '加法'WHEN operator = '-' THEN '减法'WHEN operator = '*' THEN '乘法'WHEN operator = '/' THEN '除法'END AS operation_type,resultFROM operation_logWHERE create_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY)) AS typed_operationsGROUP BY operator, operation_type
) AS ranked_operations
WHERE rank <= 3
ORDER BY operator, operation_count DESC;

小结

飞算 JavaAI 作为全球首款 Java 智能开发助手，通过自然语言与语音交互，实现了从需求分析到完整工程代码生成的全流程自动化。其具备智能分析老项目、自定义开发规范、引导式开发、AI 开发智囊、一键工程构建等核心能力，重塑 AI 编码价值。智能引导模块通过上下文关联分析，深度理解项目架构，实现精准代码生成；Java Chat 提供多轮对话、跨文件修改等智能编程辅助；智能问答实时解答代码问题，支持 5 种上下文关联模式；SQL Chat 作为“SQL翻译官”，支持多数据库转换，确保数据安全。飞算 JavaAI 显著提升开发效率，助力企业数字化转型。

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