【飛算JavaAI】一站式智能開發，驅動Java開發全流程革新

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【作者主頁】Francek Chen
【專欄介紹】 $?$ 人工智能與大模型應用 $?$ 人工智能（AI）通過算法模擬人類智能，利用機器學習、深度學習等技術驅動醫療、金融等領域的智能化。大模型是千億參數的深度神經網絡（如ChatGPT），經海量數據訓練后能完成文本生成、圖像創作等復雜任務，顯著提升效率，但面臨算力消耗、數據偏見等挑戰。當前正加速與教育、科研融合，未來需平衡技術創新與倫理風險，推動可持續發展。

文章目錄

- 前言
- 一、飛算 JavaAI 技術特性
- 二、飛算 JavaAI 重塑 AI 編碼價值
- 三、飛算 JavaAI 功能進階體驗
- - （一）智能引導——引導式開發更符合人腦思維習慣
  - （二）Java Chat——深度融合上下文感知的智能編程AI助手
  - （三）智能問答——靈活交互，實時解答
  - （四）SQL Chat——程序員的“SQL 翻譯官”
- 四、飛算 JavaAI 代碼示例
- - （一）智能引導生成的 Service 層代碼（對應計算器功能）
  - （二）Java Chat 生成的單元測試代碼（上下文感知）
  - （三）SQL Chat 生成的復雜查詢（自然語言轉SQL）
- 小結

前言

在數字化浪潮之下，Java 在金融、電信等關鍵行業雖穩居主導地位，但開發領域正遭遇一系列挑戰。2024 年的統計數據顯示，全球 Java 開發者數量已超 1500 萬，然而企業級項目的開發效率卻陷入瓶頸，功能模塊的開發周期冗長，代碼維護成本也居高不下。隨著數字化轉型步伐的加快，行業對企業軟件的需求急劇攀升，傳統開發模式已難以滿足這一快速增長的需求。

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此外，Java 開發還面臨著人才斷層的困境，頂級工程師的培養周期漫長；企業級系統的質量隱患也不容忽視，平均每千行代碼的缺陷率較高，且新產品上線周期的遲緩會嚴重削弱企業的市場競爭力。本文將介紹飛算 JavaAI 的相關進階功能及操作。

一、飛算 JavaAI 技術特性

飛算 JavaAI 作為飛算科技在 2025 年 1 月重磅推出的全球首款專為 Java 語言量身打造的智能開發助手，一經問世便在開發領域引發廣泛關注。這款工具突破傳統開發模式，支持開發者通過自然語言或者語音便捷地輸入開發需求。憑借強大的智能算法，自動且高效地完成從需求分析、軟件設計到完整工程代碼生成的全流程操作。最終輸出的成果是一套完整且規范的工程源碼，其中不僅涵蓋了配置類文件、Java 源代碼目錄，還包含了資源文件以及測試資源等關鍵內容，真正實現了開發環節的一站式服務。

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與市面上常見的片段式代碼生成工具相比，飛算 JavaAI 的完整工程代碼生成能力展現出了顯著優勢。它能夠使開發效率實現質的飛躍，提升幅度高達 10 倍之多。這一特性極大地減少了開發者在重復編碼上耗費的時間和精力，讓開發者能夠將更多的智慧和創造力投入到業務邏輯創新以及系統架構優化等更具價值的工作中，從而為企業數字化轉型注入強勁動力。

在軟件開發領域，引入大模型技術可實現對需求的精準分析，并支持自然語言與語音兩種便捷交互方式，為項目推進帶來高效助力，其具備三大核心能力。

智能化需求分析。該技術能深度結合具體業務場景，自動對需求規格進行細致拆解與完善，避免人工分析可能出現的疏漏與偏差，讓需求更加清晰明確、貼合實際業務。
自動化軟件設計。可依據分析后的需求，自動生成標準化的接口文檔，同時完成數據庫表結構的科學設計，大大節省了設計時間，提升設計質量與規范性。
工程化代碼輸出。能同步輸出配置文件、Java源文件以及全面的測試用例，實現從設計到代碼的一站式生成，減少開發環節的銜接成本，提高開發效率，助力企業更快響應市場需求，提升競爭力。

二、飛算 JavaAI 重塑 AI 編碼價值

在需求分析這一關鍵階段，飛算 JavaAI 彰顯出了非凡的交互效能。創新性地兼容文本與語音雙重輸入模式，充分契合了各類開發者多樣化的使用偏好與習慣。依托前沿的大模型技術，飛算 JavaAI 具備了精準解析語義信息的強大能力，能夠深入且細致地洞察每一個業務需求背后所蘊含的細節要點。即便遭遇模糊不清、零散瑣碎的需求描述，它也能憑借智能算法進行深度剖析與整合，迅速梳理并生成一份條理清晰、準確無誤的需求文檔，從而為后續的開發流程筑牢穩固的根基，提供極具可靠性的依據。

智能分析老項目：自動精準理解老項目架構和業務語義，生成結果不再跑偏，項目迭代&維護更省力。全程本地化處理，代碼安全 0 擔憂。
自定義開發規范：把你的代碼風格、規范寫成AI規則，AI 將遵循你的風格和規范輸出代碼，告別代碼生成后大量手動調整。
引導式開發：在對話中進行需求分析和細化，對話結束即可完成接口設計、表結構設計、接口邏輯處理等一系列工作，從此無需繁瑣溝通，大幅縮短設計工期。
AI 開發智囊：功能復雜無從下手？飛算 JavaAI 精準理解需求幫你打開設計思路。時間緊任務重？飛算 JavaAI 提供更周全更合理的設計方案為你查缺補漏。
一鍵工程構建：按模塊接口順序邊生成，邊預覽，逐級確認，最終一鍵輸出完整項目工程，省去初始化搭建工作，即刻運行。

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在軟件設計階段，飛算 JavaAI 的自動化設計引擎宛如開發者的智慧伙伴，發揮出了強大的助力作用。它依托自主研發的 Java 專有模型，能夠迅速生成接口與表結構的設計方案。面對錯綜復雜的業務流程，該引擎可精準梳理其中的邏輯脈絡，協助開發者構建出科學合理的數據庫表結構，極大地節省了設計所需的時間與精力。

在自動化邏輯處理上，飛算 JavaAI 表現同樣出色。它能夠自動生成每個接口詳盡的邏輯流程，清晰界定接口之間的關聯關系，將繁雜的業務邏輯拆解成具體的實施步驟，進而輸出完整的接口操作流程。而且，開發者可依據實際業務需求，對局部邏輯做出靈活修改。飛算 JavaAI 會緊密結合上下文信息，對整體邏輯描述展開智能優化，有效規避邏輯漏洞，最終輸出精準契合業務場景的接口描述，構建起一個“生成 - 反饋 - 再優化”的高效循環機制。

三、飛算 JavaAI 功能進階體驗

（一）智能引導——引導式開發更符合人腦思維習慣

在合并項目場景下，基于全量代碼語義索引和上下文強關聯分析，對項目架構、模塊交互、核心業務邏輯進行深度理解，全程本地化處理機制，代碼安全 0 擔憂。用戶可通過自然語言編寫規則（如 Java 技術棧、代碼規范、安全要求等），指導 AI 生成代碼時嚴格遵循特定技術標準和規范，確保輸出代碼的高合規、高復用、開箱即用。

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支持文本/語音輸入描述需求，飛算 JavaAI 利用大模型技術進行語義理解，準確洞察你的每一個業務需求。通過自研的 Java 專有模型進行接口和表結構設計，輔助開發者梳理業務流程及數據庫表結構設計，完成復雜的功能。

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飛算JavaAI能夠自動生成每個接口的詳細邏輯流程內容，并定義接口與接口之間的關系，將復雜的業務邏輯拆解為具體的實現步驟，并生成接口的詳細操作流程。同時，允許用戶基于實際業務需求修改局部邏輯，修改后AI結合上下文對整體邏輯描述進行智能調優，避免邏輯漏洞風險，最終輸出更貼合業務場景的接口描述。實現“生成-反饋-再優化”的閉環機制。

這里我使用“智能引導”板塊生成項目，實現計算器功能界面。需求分析→軟件設計→工程代碼生成，一氣呵成。

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下面實戰演示智能引導模塊的功能。

左側是項目結構，展示文件目錄。右側為智能引導流程，當前在“生成源碼”步驟，列出多個 Java 文件，部分文件旁有狀態標識。底部彈出提示框顯示合并項目等待信息，右下角有操作指引和“幫我生成”按鈕。

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其中，CalculationController.java代碼如下。

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>*   處理HTTP請求與響應，定義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);}/*** 執行運算* @param request 運算請求* @return 運算結果*/@PostMappingpublic ResponseEntity<RestResult<BigDecimal>> performCalculation(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {RestResult<BigDecimal> result = calculationService.performCalculation(request);return ResponseEntity.ok(result);}
}

完整的項目說明文檔，里面有項目結構和數據庫相關 SQL 語句。

CREATE TABLE operation_log (id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主鍵ID',operator CHAR(1) NOT NULL COMMENT '運算符 (+, -, *, /)',operand1 DECIMAL(18, 4) NOT NULL COMMENT '操作數1',operand2 DECIMAL(18, 4) NOT NULL COMMENT '操作數2',result DECIMAL(18, 4) NULL COMMENT '運算結果',error_message VARCHAR(255) NULL COMMENT '錯誤信息',create_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '創建人',create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '創建時間',update_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '修改人',update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改時間'
) COMMENT='記錄每次運算的操作詳情和結果';

（二）Java Chat——深度融合上下文感知的智能編程AI助手

Java Chat 是一款深度融合上下文感知的智能編程 AI 助手，旨在通過自然語言交互為開發者提供全流程的編碼支持。它集成了智能生成代碼、上下文關聯、版本回溯等多項核心功能，覆蓋了從需求分析到代碼優化、缺陷修復等多個典型研發場景，幫助開發者提高工作效率，確保代碼質量。

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Java Chat 處理流程圖示例：

通過智能引導交互為開發者提供多維度上下文關聯、多輪對話、跨文件關聯修改、代碼智能生成、版本快照回溯等能力，覆蓋需求分析、代碼優化、缺陷修復等典型研發場景。

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多輪對話允許用戶在一輪生成后繼續補充或修改需求，Java Chat 會結合歷史對話和新需求進行持續調整并提供預覽，實現漸進式代碼優化，直至用戶滿意采納。

（三）智能問答——靈活交互，實時解答

當開發者在編程過程中遇到與代碼相關的問題時，可以利用飛算 JavaAI 的智能問答功能獲得幫助。無論是需要解釋代碼、添加代碼注釋，還是生成單元測試，都能夠提供精準的回答與建議。

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用戶直接通過智能問答交互，獲得涵蓋代碼理解、開發輔助、錯誤排查等場景的針對性解決方案。為用戶提供實時技術支持，減少搜索文檔的時間和手動調試工作。

支持 5 種上下文關聯模式（當前文件/選中代碼/變更代碼/代碼倉庫/Git提交記錄），確保回答與當前開發場景緊密相關。

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通過 AI 智能分析代碼改動細節（如新增/修改的代碼邏輯、功能模塊或修復點），自動為 Git 提交生成清晰、規范的描述性信息，替代人工編寫提交日志的操作流程。

（四）SQL Chat——程序員的“SQL 翻譯官”

開發者直接用自然語言描述他們需要從數據庫查詢什么數據，SQL Chat 會自動、準確地轉換成可直接執行的 SQL 查詢語句。過程中僅使用元數據進行查詢，不傳輸實際數據，保證用戶數據安全。

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用自然語言描述需求 → 自動生成安全、可執行的 SQL 代碼 → 直接驗證結果，將大幅壓縮 SQL 編寫時間，讓開發者聚焦業務邏輯而非語法細節。

支持 Oracle、MySQL、PostgreSQL、 BigQuery、DuckDB、ClickHouse、 Snowflake、 Trino 等主流數據庫數的轉換，統一操作入口，適應混合技術棧環境。

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將自然語言需求自動轉化為可直接執行的 SQL 代碼，替代手動編寫，減少語法學習成本。對執行報錯的SQL進行自動修復（如字段名錯誤、連接邏輯沖突），降低反復調試的成本。元數據級操作機制（不傳輸真實數據）從設計源頭保障隱私，消除數據泄露擔憂。

四、飛算 JavaAI 代碼示例

以下三段代碼展示了飛算 JavaAI 的核心能力：

智能引導：自動生成符合業務邏輯的Service層實現，包含完整的錯誤處理和審計日志
Java Chat：上下文感知生成單元測試，覆蓋正常場景和異常邊界
SQL Chat：將自然語言需求轉換為復雜的分析型SQL查詢，包含窗口函數和條件判斷

（一）智能引導生成的 Service 層代碼（對應計算器功能）

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);}// 記錄操作日志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 生成的單元測試代碼（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 生成的復雜查詢（自然語言轉SQL）

-- 自然語言需求：
-- "查詢最近7天每個操作員使用最多的三種運算類型及其平均結果"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 '減法'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;

小結

飛算 JavaAI 作為全球首款 Java 智能開發助手，通過自然語言與語音交互，實現了從需求分析到完整工程代碼生成的全流程自動化。其具備智能分析老項目、自定義開發規范、引導式開發、AI 開發智囊、一鍵工程構建等核心能力，重塑 AI 編碼價值。智能引導模塊通過上下文關聯分析，深度理解項目架構，實現精準代碼生成；Java Chat 提供多輪對話、跨文件修改等智能編程輔助；智能問答實時解答代碼問題，支持 5 種上下文關聯模式；SQL Chat 作為“SQL翻譯官”，支持多數據庫轉換，確保數據安全。飛算 JavaAI 顯著提升開發效率，助力企業數字化轉型。