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AI驱动开发实战：基于飞算JavaAI的在线考试系统设计与实现

news 2025/9/5 10:37:34

摘要

在软件工程领域，我们正处在一个由人工智能驱动的深刻变革时代。AI不再仅仅是应用的功能，更逐渐成为缔造应用的强大工具。本文以飞算科技（CalEx Tech）举办的「飞算JavaAI炫技赛」为契机，完整记录了笔者如何选用“在线考试系统的设计与实现”这一课题，借助IntelliJ IDEA中的飞算JavaAI插件，从一句自然语言指令开始，历经AI驱动的需求分析、接口设计、数据库建模、全量代码生成，最终成功部署并上线一个功能完备的系统。本文旨在通过详实的步骤、深度的代码剖析和最终的成果展示，为同行者揭示AI辅助编程在真实项目中的巨大潜力与最佳实践。

第一章：序曲——为开发环境注入AI之力

任何伟大的工程都始于坚实的基础。在我们的AI编程之旅开启之前，首要任务是将我们的“利器”——飞算JavaAI插件，无缝集成到我们最熟悉的集成开发环境（IDE）IntelliJ IDEA中。

1.1 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下基本条件：

  • IDE: IntelliJ IDEA 2021.x 或更高版本。
  • JDK: Java Development Kit 1.8 或更高版本，推荐使用JDK 11。
  • 构建工具: 项目采用Maven进行依赖管理。
  • 网络: 确保可以顺畅访问IntelliJ IDEA插件市场。

1.2 插件安装详解

安装过程极为便捷，全程图形化操作，无需复杂的命令行配置。

  1. 启动并新建项目: 打开IntelliJ IDEA，新建一个空的Maven项目，作为我们在线考试系统的载体。
    新建一个文件

  2. 访问插件市场: 通过菜单栏 File -> Settings 或使用快捷键 Ctrl+Alt+S 打开设置面板。在左侧导航栏中选择 Plugins。
    打开File下的Settings

  3. 搜索与安装: 在插件市场的搜索框中输入关键词 “飞算”。在搜索结果中找到 “飞算JavaAI” 插件，点击其右侧的 Install 按钮。
    找到Plugins输入关键词搜索

  4. 接受协议: 插件安装过程中会弹出第三方插件隐私协议。仔细阅读后，点击 Accept 接受并继续。
    点击进行协议的接受

  5. 应用并激活: 安装完成后，点击设置面板右下角的 Apply 按钮使插件配置生效，随后点击 OK 关闭面板。此时，无需重启IDE，插件已准备就绪。
    最后点击进行插件的应用即可

  6. 登录以使用: 此时，您会发现IDEA界面的右侧垂直工具栏上出现了一个新的 “飞算Java” 图标。点击该图标，会弹出登录窗口。完成注册和登录后，插件即被完全激活，可以开始使用了。
    安装好了之后在右侧工具栏就能看到飞算java了

至此，我们的开发环境已经成功与强大的AI引擎连接，准备好将我们的想法转化为现实。

第二章：言出法随——从自然语言到系统蓝图

传统软件开发的起点是厚重的需求文档和反复的需求澄清会议。而现在，我们只需要一句清晰的指令。

2.1 与AI的第一次对话

在项目的 src/main/java 目录下，我们右键调出菜单，选择飞算JavaAI的相关功能，启动AI交互窗口。在这个窗口中，我们输入了本次项目的核心指令：

帮我进行在线考试系统的设计与实现

直接选中对应的文件进行与ai自然语言的对话操作

这句指令，将作为驱动整个系统自动设计的“第一推动力”。

2.2 阶段一：AI的需求理解与功能分解

提交指令后，AI并未立刻生成代码。它首先进入了需求理解阶段，将“在线考试系统”这个抽象概念，分解为一系列具体、可执行的功能模块。这是保证最终产出符合预期的关键一步。

先进行我需求的理解，点击下一步

AI的分析结果，精准地覆盖了一个标准在线考试系统的核心域：

  • 用户与权限管理: 包含学生、教师、系统管理员等多种角色。
  • 题库管理: 支持单选题、多选题、判断题等多种题型的录入、编辑、删除和查询。
  • 试卷管理: 教师可以手动选题组卷，或设定规则（如难度、知识点分布）进行随机组卷。
  • 在线考试流程: 学生在规定时间内登录答题、保存进度、最终提交试卷。
  • 自动阅卷与成绩分析: 系统自动对客观题进行评分，生成成绩单，并提供基本的统计分析功能。

AI的理解清晰且全面。我们确认这份需求蓝图无误后，点击“下一步”，授权AI进入技术设计阶段。

2.3 阶段二：AI的API接口设计

遵循现代软件工程的“面向接口编程”原则，AI在确认了功能模块后，开始为系统设计Service层的API接口。这些接口是系统业务能力的契约，定义了模块间的交互边界。

进行设计接口，点击下一步

AI为我们生成了多个职责分明的业务接口，例如：

  • IUserService: 定义用户注册、登录、信息查询、角色分配等操作。
  • IQuestionService: 封装题库中所有与试题相关的原子操作。
  • IPaperService: 定义试卷的创建、题目管理、预览等功能。
  • IExamService: 核心业务接口，负责考试的发布、状态管理、学生参加考试的流程控制。
  • IExamRecordService: 用于处理学生考试记录的提交、成绩的存储与查询。

这套接口设计体现了良好的高内聚、低耦合原则。我们审查通过后，点击“下一步”。

2.4 阶段三：AI的数据库表结构设计

数据是应用的基石。一个健壮的数据库模型是系统稳定性的保障。飞算JavaAI基于前两步的分析，自动推导并设计出了一套完整的数据库表结构。

进行自动表结构设计，点击下一步

AI设计的核心数据表包括：

  • sys_user: 用户表，存储用户的基本信息及角色。
  • sys_role: 角色表。
  • sys_user_role: 用户角色关联表。
  • question: 题库表，包含题干、选项、答案、题型、难度等字段。
  • paper: 试卷信息表。
  • paper_question: 试卷-题目关联表，用于解决多对多关系。
  • exam: 考试场次表，定义一场考试的名称、时间、时长等。
  • exam_record: 学生考试记录总表，记录学生得分等信息。

这套表结构设计合理，考虑了主外键关联和索引优化，足以支撑业务需求。确认无误，我们迈向了最激动人心的一步：代码生成。

第三章：从蓝图到现实——AI的全栈代码生成

在完成所有高层设计之后，AI进入了执行阶段。它将依据之前确定的接口定义和数据模型，自动编写所有必要的Java代码。

3.1 处理逻辑与代码生成

用户只需点击“下一步”，AI便开始进行处理逻辑分析，并将分析结果转化为代码。

接下来就是进行处理逻辑

随后的代码生成过程是全自动的。AI会基于标准的Spring Boot项目结构，一次性生成包括Controller, Service, ServiceImpl, Mapper, Entity, DTO在内的所有分层代码，并自动处理好依赖注入关系。

最后直接进行代码的生成

整个过程耗时仅数分钟。当AI提示“生成完毕”，一个结构完整、代码规范的后端工程便已静静地躺在我们的项目目录中。

image.png

第四章：代码检视——深入AI的“匠心”

代码质量是检验AI能力的最终试金石。让我们深入项目内部，对AI生成的代码进行一次全面的Review。

4.1 项目结构

AI生成的项目是典型的企业级Spring Boot应用结构，分层清晰，一目了然：

com.example.onlineexam
├── common          // 公共组件，如统一结果返回类、异常处理
├── controller      // 控制器层 (API Endpoints)
├── service         // 业务逻辑层
│   └── impl
├── mapper          // 数据访问层 (MyBatis Mapper)
├── entity          // 数据库实体
├── dto             // 数据传输对象
└── OnlineExamApplication.java // Spring Boot启动类

4.2 实体层 (Entity) 代码示例

以Question（题目）实体为例，代码质量非常高。

package com.example.onlineexam.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import io.swagger.annotations.ApiModel;
import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import lombok.EqualsAndHashCode;
import java.io.Serializable;@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@TableName("question")
@ApiModel(value="Question对象", description="题目信息表")
public class Question implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;@ApiModelProperty(value = "题目ID")@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)private Integer id;@ApiModelProperty(value = "题干")private String content;@ApiModelProperty(value = "题型: 1-单选 2-多选 3-判断")private Integer type;@ApiModelProperty(value = "选项，使用JSON格式存储")private String options;@ApiModelProperty(value = "标准答案")private String answer;@ApiModelProperty(value = "题目解析")private String analysis;@ApiModelProperty(value = "难度等级: 1-易 2-中 3-难")private Integer difficulty;@ApiModelProperty(value = "创建者ID")private Integer creatorId;
}
  • Lombok: 使用@Data等注解，代码极其简洁。
  • MyBatis-Plus: @TableName和@TableId注解无缝对接ORM框架。
  • Swagger: 自动集成了@ApiModel和@ApiModelProperty注解，这意味着项目天生就具备了生成API文档的能力，极大方便了前后端协作。
  • 注释与命名: Javadoc注释清晰，字段命名规范，可读性强。

4.3 数据访问层 (Mapper) 代码示例

AI选用了业界流行的MyBatis-Plus作为数据访问框架。

package com.example.onlineexam.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.onlineexam.entity.Question;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import java.util.List;@Mapper
public interface QuestionMapper extends BaseMapper<Question> {/*** 根据多个条件动态查询题目* @param type 题型* @param difficulty 难度* @return 题目列表*/@Select("<script>" +"SELECT * FROM question " +"<where>" +"<if test='type != null'> AND type = #{type} </if>" +"<if test='difficulty != null'> AND difficulty = #{difficulty} </if>" +"</where>" +"</script>")List<Question> findQuestionsByCriteria(@Param("type") Integer type, @Param("difficulty") Integer difficulty);
}
```*   **`BaseMapper`**: 继承`BaseMapper`后，无需手写任何XML或注解，即可获得强大的单表CRUD能力。
*   **动态SQL**: 对于复杂查询，AI能够编写MyBatis的动态SQL。上述示例展示了一个根据类型和难度动态拼接查询条件的复杂查询，展现了AI对高级数据查询场景的驾驭能力。**4.4 业务逻辑层 (Service) 代码示例**Service层是业务的核心，我们来看`ExamServiceImpl`中一个关键方法——`submitExam`（提交试卷）。```java
package com.example.onlineexam.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.onlineexam.common.BusinessException;
import com.example.onlineexam.dto.SubmissionDTO;
import com.example.onlineexam.entity.Exam;
import com.example.onlineexam.entity.ExamRecord;
import com.example.onlineexam.entity.Question;
import com.example.onlineexam.mapper.ExamMapper;
import com.example.onlineexam.mapper.QuestionMapper;
import com.example.onlineexam.service.IExamRecordService;
import com.example.onlineexam.service.IExamService;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;@Service
public class ExamServiceImpl extends ServiceImpl<ExamMapper, Exam> implements IExamService {@Resourceprivate QuestionMapper questionMapper;@Resourceprivate IExamRecordService examRecordService;@Override@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public double submitExam(SubmissionDTO submission) {// 1. 业务校验：考试是否存在，是否在允许提交的时间内Exam exam = this.getById(submission.getExamId());if (exam == null || LocalDateTime.now().isAfter(exam.getEndTime())) {throw new BusinessException(500, "考试不存在或已截止提交");}// 2. 核心逻辑：自动阅卷，计算得分double totalScore = 0.0;final double scorePerQuestion = 10.0; // 假设每题10分for (SubmissionDTO.AnswerDetail answerDetail : submission.getAnswers()) {Question question = questionMapper.selectById(answerDetail.getQuestionId());if (question != null && question.getAnswer().equalsIgnoreCase(answerDetail.getStudentAnswer())) {totalScore += scorePerQuestion;}}// 3. 数据持久化：保存考试记录ExamRecord record = new ExamRecord();record.setStudentId(submission.getStudentId());record.setExamId(submission.getExamId());record.setScore(totalScore);record.setSubmitTime(LocalDateTime.now());examRecordService.save(record);// ... 此处还可以扩展保存每道题的详细作答记录 ...return totalScore;}
}
  • 依赖注入: 使用@Resource注解，遵循JSR-250规范，实现依赖注入。
  • 事务管理: submitExam方法被@Transactional注解标记。这意味着整个提交过程（计算分数、保存记录）是一个原子操作，要么全部成功，要么在出现任何异常时全部回滚，强力保障了数据一致性。
  • 异常处理: 代码中使用了自定义的BusinessException，这是企业级应用中进行统一异常处理的最佳实践。
  • 逻辑严谨: 整个方法的处理流程：校验->计算->持久化，逻辑清晰，代码健壮。

4.5 控制器层 (Controller) 代码示例

Controller层作为API入口，代码同样规范。

package com.example.onlineexam.controller;import com.example.onlineexam.common.Result;
import com.example.onlineexam.dto.SubmissionDTO;
import com.example.onlineexam.service.IExamService;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import javax.annotation.Resource;@Api(tags = "考试管理接口")
@RestController
@RequestMapping("/api/exam")
public class ExamController {@Resourceprivate IExamService examService;@ApiOperation("学生提交试卷")@PostMapping("/submit")public Result<Double> submitExam(@RequestBody SubmissionDTO submission) {double score = examService.submitExam(submission);return Result.success(score);}
}
  • RESTful设计: 遵循RESTful API设计风格。
  • 统一结果封装: 使用了Result类对所有API的返回进行统一封装，包含了状态码、消息和数据，便于前端进行统一处理。
  • Swagger集成: @Api和@ApiOperation注解使得该接口能被Swagger自动扫描并生成美观的API文档。

第五章：终见成果——部署与效果展示

一个后端项目，只有当它能被成功部署并为前端提供稳定服务时，才算真正完成了使命。我们将AI生成的代码打包并部署到服务器上，配合开发好的前端界面，一个完整的在线考试系统就此诞生。

image.png

以下是系统各核心模块的最终运行效果截图：

  • 系统首页/仪表盘: 提供了核心数据的概览，界面简洁直观。
    image.png

  • 考试管理: 教师可以在此界面创建、发布、编辑和删除考试场次，这些操作均由我们ExamController中的相应API提供支持。
    image.png

  • 题库管理: 提供了对题目的增删改查功能，支持按条件筛选，背后是QuestionController在提供服务。
    image.png

  • 用户管理: 系统管理员可以在此管理所有用户账号，包括学生和教师。
    image.png

  • 角色管理与系统监控: 完善的后台还包括了精细化的角色权限控制和系统运行状态监控。
    image.png
    image.png
    image.png

从UI截图可以看出，AI生成的后端代码，已经能够完美支撑一个功能复杂、界面现代化的Web应用的全部核心功能。

第六章：结语与展望

本次基于飞算JavaAI插件的开发实践，是一次对未来软件开发模式的深刻预演。我们亲身体验了从一个简单的自然语言需求，到一套企业级的、可部署的、高质量的后端代码的极速生成过程。

核心收获:

  1. 效率的指数级提升: AI将数天甚至数周的基础架构搭建和CRUD编码工作压缩至分钟级别，让开发者可以从一开始就聚焦于最核心的、最具创造性的业务逻辑。
  2. 质量与规范的保证: AI遵循业界最佳实践生成代码，其一致性、规范性和对关键技术点（如事务、异常处理）的考虑，甚至超越了部分初中级开发者的平均水平，为项目质量兜底。
  3. 开发范式的变革: 未来的开发者，其核心竞争力将不再是“码代码”的速度，而是提出高质量需求、理解复杂业务、以及运用AI工具协同创新的能力。开发者的角色，正在从“工匠”向“指挥家”转变。

飞算JavaAI插件展示了AI作为“智能副驾”的巨大价值。它不是要取代开发者，而是要成为开发者手中最强大的赋能工具。拥抱AI，善用AI，将是我们每一位技术从业者在未来浪潮中乘风破浪、保持领先的关键。这次炫技之旅，仅仅是一个开始。

http://www.dtcms.com/a/367245.html

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