開篇介紹

• 對于很多初學者來說，編程是一項既有趣又充滿挑戰的任務。面對復雜的代碼和繁瑣的開發流程，常常會感到無從下手。不過，現在有了飛算JavaAI，這一切都將變得簡單起來。

它有啥實用功能呢？

比如：

• 寫一半不知道怎么繼續？它會自動補全。
• 看不懂別人的代碼？它可以一句一句解釋。
• 代碼報錯了？它能提示哪里有問題，并給出修復建議。
• 想加注釋又懶得寫？它自動生成。

那什么又是飛算JavaAI呢？

飛算JavaAI是一款智能編程助手，它結合了人工智能技術，能夠理解你的需求并自動生成高質量的代碼。無論你是剛入門的新手，還是有一定基礎的開發者，飛算JavaAI都能為你提供全方位的支持，讓你的編程工作變得更加高效和有趣。

背景介紹

隨著數字化轉型的加速推進，軟件開發已成為各行各業提升效率與競爭力的重要手段。然而，傳統的開發流程復雜、周期長、人力成本高，尤其是在Java這一主流企業級開發語言中，面對龐大的項目體量和復雜的架構設計，開發者常常面臨重復勞動多、協作效率低、學習曲線陡峭等問題。

• 因此，飛算JavaAI應運而生。它由國內領先的AI與軟件工程團隊聯合打造，致力于將人工智能技術與傳統編程深度融合，提供一套面向Java開發者的智能輔助系統。通過自然語言理解、代碼語義分析、智能生成與重構等核心技術，飛算JavaAI旨在降低開發門檻、提升研發效能，助力企業實現更高效、更智能的軟件交付。

近年來，隨著“AI+編程”工具在全球范圍內興起，GitHub Copilot 等產品的推出標志著代碼生成進入實用化階段。然而，在國內企業中，由于數據安全、本地化適配和技術生態差異等問題，許多國外工具難以直接應用。

飛算JavaAI正是針對這一市場空白打造的國產智能編程工具。它深度適配中國企業的開發環境，支持微服務架構、Spring Boot生態及企業級編碼規范，填補了國內Java領域AI編程工具的空白，成為推動軟件智能化升級的重要力量。

整體介紹

總體功能概述：

• 工程級深度理解：支持自定義開發規范，智能分析現有項目，確保代碼一致性。
• 引導式精準生成：通過需求理解、接口設計、表結構設計和業務邏輯生成，逐步生成完整工程源碼并實時預覽確認。
• 智能編程輔助：提供代碼解釋、補全、優化、注釋、報錯排查、一鍵修復、多文件修改融合、測試用例智能體及自然語言生成SQL等全方位支持。

如何沉迷式體驗

飛算JavaAI 官網：速戳

下面以IntelliJ IDEA插件形式引導如何使用：

首先確保你的 IntelliJ IDEA 是最新版本，以兼容最新的插件生態。

• 打開 IntelliJ IDEA，點擊設置找安裝插件：

• 然后搜索下載，要下載2.6.0版本以上：

• 安裝完后，IDEA 會提示你重啟，重啟后，打開插件界面或工具窗口，可能會提示你登錄賬號，根據插件要求完成身份驗證：

• 然后跳轉頁面完成登錄即可：

• 點擊顯示，這樣就能在工程頁面使用了：

最后就是直接正常使用。

當我們在布置過程如有問題可參考對應文檔：官方文檔

基于提供的功能模塊體驗

Java Chat 模塊體驗

• JavaChat作為智能編程AI助手，支持工程師新建會話結構化描述需求及多輪對話優化需求；能智能關聯上下文、解析內容、拆解任務并修改多文件；可生成代碼及變更對比視圖；工程師可驗證內容，按需接受變更或更新需求，實現人機協同增效。

下面來體驗下：

比如我們進行提問：

幫我生成個迪杰斯特拉算法的main文件

• AI的生成回答：

代碼如下：

public class Main {public static void main(String[] args) {// Create a graph given in the above diagramGraph g = new Graph(9);g.addEdge(0, 1, 4);g.addEdge(0, 7, 8);g.addEdge(1, 2, 8);g.addEdge(1, 7, 11);g.addEdge(2, 3, 7);g.addEdge(2, 5, 4);g.addEdge(2, 8, 2);g.addEdge(3, 4, 9);g.addEdge(3, 5, 14);g.addEdge(4, 5, 10);g.addEdge(5, 6, 2);g.addEdge(6, 7, 1);g.addEdge(6, 8, 6);g.addEdge(7, 8, 7);g.dijkstra(0); // Print the solution}
}

public class Graph {private int V; // Number of vertices in the graphprivate int[][] graph; // Adjacency matrixpublic Graph(int v) {V = v;graph = new int[V][V];}// A utility function to find the vertex with the minimum distance value,// from the set of vertices not yet included in shortest path treeprivate int minDistance(int dist[], Boolean sptSet[]) {int min = Integer.MAX_VALUE, minIndex = -1;for (int v = 0; v < V; v++)if (sptSet[v] == false && dist[v] <= min) {min = dist[v];minIndex = v;}return minIndex;}// A utility function to print the constructed distance arraypublic void printSolution(int dist[]) {System.out.println("Vertex \t\t Distance from Source");for (int i = 0; i < V; i++)System.out.println(i + " \t\t " + dist[i]);}// Function that implements Dijkstra's single source shortest path algorithm// for a graph represented using adjacency matrix representationpublic void dijkstra(int src) {int dist[] = new int[V]; // The output array. dist[i] will hold// the shortest distance from src to i// sptSet[i] will true if vertex i is included in shortest// path tree or shortest distance from src to i is finalizedBoolean sptSet[] = new Boolean[V];// Initialize all distances as INFINITE and stpSet[] as falsefor (int i = 0; i < V; i++) {dist[i] = Integer.MAX_VALUE;sptSet[i] = false;}// Distance of source vertex from itself is always 0dist[src] = 0;// Find shortest path for all verticesfor (int count = 0; count < V - 1; count++) {// Pick the minimum distance vertex from the set of vertices// not yet processed. u is always equal to src in first iteration.int u = minDistance(dist, sptSet);// Mark the picked vertex as processedsptSet[u] = true;// Update dist value of the adjacent vertices of the picked vertex.for (int v = 0; v < V; v++)// Update dist[v] only if is not in sptSet, there is an edge from// u to v, and total weight of path from src to v through u is// smaller than current value of dist[v]if (!sptSet[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE && dist[u] + graph[u][v] < dist[v])dist[v] = dist[u] + graph[u][v];}// print the constructed distance arrayprintSolution(dist);}// Function to add an edge to the graphpublic void addEdge(int v, int w, int weight) {graph[v][w] = weight;graph[w][v] = weight; // Assuming undirected graph}
}

下面我們使用后直接導入當前工程下。

運行下，發現效果正好符合預期：

因此，可以看出：

• 快速識別代碼風險點
• 提供可落地的修復方案
• 提升開發者對并發編程的理解

智能問答模塊體驗

不難看出：

• 精準關聯：支持5種上下文關聯模式，確保回答貼合開發場景。
• 多元解答：覆蓋代碼理解、開發輔助、錯誤排查等場景，提供快速支持。
• 交互處理：答案可插入代碼或保存，支持查看歷史會話。
• 生成信息：AI分析代碼改動，生成Git提交信息。

下面簡單體驗下：

比如代碼解釋環節：

詢問：

幫我給這個文件注釋改的詳細─點

AI進行應答：

最后也是成功導入：

public class Graph {private int V; // 圖中的頂點數量private int[][] graph; // 鄰接矩陣表示圖// 構造函數，初始化圖的頂點數量和鄰接矩陣public Graph(int v) {V = v;graph = new int[V][V];}// 找到距離數組中未被包含在最短路徑樹中的具有最小距離值的頂點的索引private int minDistance(int dist[], Boolean sptSet[]) {int min = Integer.MAX_VALUE, minIndex = -1; // 初始化最小值為最大整數，索引為-1for (int v = 0; v < V; v++) { // 遍歷所有頂點// 如果頂點v未被包含在最短路徑樹中，并且其距離小于當前最小值，則更新最小值和索引if (sptSet[v] == false && dist[v] <= min) {min = dist[v];minIndex = v;}}return minIndex; // 返回具有最小距離值的頂點的索引}// 打印從源頂點到其他所有頂點的距離數組public void printSolution(int dist[]) {System.out.println("Vertex \t\t Distance from Source"); // 打印表頭for (int i = 0; i < V; i++) { // 遍歷所有頂點// 打印每個頂點及其從源頂點的距離System.out.println(i + " \t\t " + dist[i]);}}// 實現Dijkstra單源最短路徑算法，用于鄰接矩陣表示的圖public void dijkstra(int src) {int dist[] = new int[V]; // 創建距離數組，dist[i]將保存從src到i的最短距離Boolean sptSet[] = new Boolean[V]; // 創建布爾數組，sptSet[i]為true表示頂點i已在最短路徑樹中或其最短距離已確定// 初始化所有距離為無窮大，布爾數組為falsefor (int i = 0; i < V; i++) {dist[i] = Integer.MAX_VALUE; // 設置初始距離為無窮大sptSet[i] = false; // 設置初始狀態為未包含在最短路徑樹中}// 源頂點到自身的距離始終為0dist[src] = 0;// 計算所有頂點的最短路徑for (int count = 0; count < V - 1; count++) {// 從未處理的頂點集中找到距離最小的頂點uint u = minDistance(dist, sptSet);// 標記已處理的頂點usptSet[u] = true;// 更新頂點u的所有相鄰頂點v的距離值for (int v = 0; v < V; v++) {// 只有當v未被包含在最短路徑樹中，存在邊(u, v)，且通過u到v的路徑距離小于當前dist[v]時才更新if (!sptSet[v] && graph[u][v] != 0 && dist[u] != Integer.MAX_VALUE && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; // 更新距離值}}}// 打印構造好的距離數組printSolution(dist);}// 向圖中添加一條邊public void addEdge(int v, int w, int weight) {graph[v][w] = weight; // 添加邊(v, w)graph[w][v] = weight; // 假設是無向圖，因��也需要添加邊(w, v)}
}

作用分析：

• 快速識別代碼風險點
• 提供可落地的修復方案
• 提升開發者對并發編程的理解

智能引導模塊體驗

• 它的智能引導功能強大：能智能分析項目，自動關聯上下文；支持自定義AI規則文件；有需求理解助手精準解析需求；可自動化設計引擎生成接口和表結構；能自動化邏輯處理與調優；支持一鍵工程構建；還可全流程自動化生成開發文檔，提升開發效率。

進行體驗下（讓它簡單生成項目管理）：

等待一會于是就得到：

• 用戶管理：含注冊、登錄、個人信息及權限管理。
• 成績管理：錄入、查詢、統計、排名。
• 課程、學生、教師、班級管理。
• 通知公告與數據分析。
• 日志記錄。

進行接口設計處理：

其中，可以看到：

• 用戶管理：支持注冊、登錄、個人信息修改及權限管理。
• 成績管理：教師或管理員可錄入、查詢成績，支持統計分析和排名。
• 課程管理：添加、刪除、修改課程信息。
• 學生、教師、班級管理：實現信息增刪改及班級創建解散。
• 通知、數據分析、日志記錄。

處理邏輯接口生成：

最后一鍵生成源碼（等待n時間即可）：

• 最后生成完成后導入運行即可。

剩下的那個強大的SQL Chat大家可以自行體驗。

對比分析

智能引導

• 功能：智能引導可能是指通過智能化的方式幫助用戶進行操作或開發流程的引導。它可能包括代碼生成、項目結構分析、開發規范建議等。
• 應用：適用于初學者快速上手新項目，或者在大型復雜項目中幫助開發者理清思路和結構。

Java chat

• 功能：Java chat 可能是一個專門針對 Java 開發者的聊天式助手，能夠回答與 Java 相關的技術問題、提供代碼示例、解釋語法等。
• 應用：適用于 Java 開發者在遇到具體技術問題時尋求即時幫助，或者學習 Java 編程語言。

智能問答

• 功能：智能問答模塊應該是一個通用的問答系統，可以回答各種類型的問題，不僅限于編程領域，還可能涵蓋其他知識領域。
• 應用：適用于需要獲取廣泛知識的用戶，無論是技術問題還是其他領域的疑問都可以得到解答。

SQL chat

• 功能：SQL chat 類似于 Java chat，但專注于數據庫相關的 SQL 查詢和操作。它可以提供 SQL 語句的編寫指導、查詢優化建議等。
• 應用：適用于數據庫管理員、數據分析師以及需要處理數據庫相關任務的開發者。

一覽通：

功能模塊	主要功能	應用場景
智能引導	提供開發流程和項目結構的智能化引導	初學者快速上手、大型項目結構分析
Java chat	針對 Java 開發者的聊天式技術助手	解答 Java 技術問題、學習 Java 編程
智能問答	通用的問答系統，涵蓋多種知識領域	獲取廣泛知識，不限于技術問題
SQL chat	針對數據庫操作的聊天式助手	數據庫管理、數據分析、SQL 查詢優化

與其他助手簡單對比分析

飛算JavaAI

• 專注Java企業開發，支持全流程代碼生成，適合Java新手和企業用戶，用自然語言即可生成規范代碼，提升開發效率。

GitHub Copilot

• 多語言代碼補全工具，集成于VS Code等環境，適合有基礎的開發者，提升編碼速度，但不適合復雜邏輯設計。

ChatGPT

• 通用型AI助手，能解釋編程知識、提供建議，適合學習答疑，但生成的代碼需手動驗證，適合理解問題而非直接開發。

Amazon CodeWhisperer

• 亞馬遜推出的AI編程助手，支持Java、Python等，智能推薦代碼片段，適合AWS生態用戶，具備安全合規優勢。

直觀對比：

對比維度	飛算JavaAI	GitHub Copilot	ChatGPT	Amazon CodeWhisperer
專注語言	Java為主	多語言支持	多語言支持	Java、Python等
是否生成完整代碼	是，可生成模塊或接口整體結構	否，主要為代碼補全	否，提供示例與解釋	否，提供代碼片段
是否需要聯網	可本地部署，安全性高	需要網絡	需要網絡	需要網絡
易用性	簡單，中文交互友好	稍復雜，需熟悉IDE	易用，需理解能力	簡單，集成在AWS中
適用場景	企業項目開發、新手入門	快速編碼、提高效率	學習答疑、問題解釋	企業開發、安全檢查
數據安全	支持本地部署，安全性強	數據上傳云端處理	數據上傳云端處理	AWS安全合規體系

總結一句話：

• 如果你是Java新手或企業開發者，想快速寫出規范代碼，首選 飛算JavaAI。
• 如果你已經有些基礎，想寫代碼更快一點，試試 GitHub Copilot。
• 如果你想學知識、問問題、看解釋，選 ChatGPT。
• 如果你在使用 AWS 或亞馬遜生態，可以嘗試 CodeWhisperer。

體驗感受

界面友好，操作簡單

打開插件后，發現它不像其他 AI 工具那樣全是英文術語，而是中文交互，特別適合像我這樣的新手。直接輸入自然語言描述需求，比如：

幫我生成一個用戶注冊接口，包含用戶名、手機號、密碼字段。

然后系統就開始一步步引導我確認接口參數、數據庫結構、業務邏輯等內容，每一步都清晰明了。

從“不會寫”到“也能寫”

以前看到別人寫接口，總覺得他們很厲害，自己根本不敢動手。但用了飛算JavaAI之后，我發現只要把需求說清楚，它就能幫你生成完整的代碼框架，甚至還有 SQL 建表語句。

寫代碼快了不止一點點

• 以前寫一個小功能可能要花幾個小時，現在通過飛算JavaAI的引導式開發，10分鐘就能搭好整個模塊的架子，剩下的只需要補充一些細節邏輯就行，效率提升了太多！

• 而且因為它是專攻 Java 的，所以生成的代碼質量很高，基本可以直接運行，不需要反復調試。

為何它會脫穎而出

專注 Java 領域，專而精

不同于像 GitHub Copilot、ChatGPT 這類通用型 AI 編程助手，飛算JavaAI 是專門為 Java 生態打造的工具。

• 深度理解 Spring Boot、MyBatis、Spring Cloud 等主流框架，熟悉 Java 的分層架構（Controller → Service → Mapper），能準確生成符合企業開發規范的代碼結構。

所以說，它能做到的不是“能寫點代碼”，而是“寫出專業級代碼”。

工程級理解能力，不只是寫函數

市面上很多 AI 工具只能補全一行代碼或一個函數，但飛算JavaAI可以做到：

• 分析整個項目的結構和依賴。
• 根據需求生成完整的業務模塊，包括接口文檔、數據庫表結構等。

因此，它理解的是“系統”，而不是“單個函數”。

支持自定義規范，貼合團隊風格

不難說，這是很多 AI 工具做不到的一點：

• 支持導入團隊編碼規范（命名規則、注釋格式等），可適配不同公司的開發標準，保證新生成的代碼與老代碼風格一致，不會“突兀”。

所以說，在多人協作中不掉鏈子，真正融入開發流程。

中文交互友好，降低學習門檻

相比國外工具以英文為主，飛算JavaAI的優勢在于：

• 中文自然語言交互，更懂中文語義下的編程意圖，對中文開發者更友好，尤其適合剛入門的小白和學生。

我想，這一點更是大家所關心的吧，真正讓不懂技術術語的人也能輕松表達需求。

總之，我個人覺得，它能從眾多中脫穎而出的關鍵在于：飛算JavaAI專注 Java、理解工程、貼合企業、適應中文環境，不僅是一個寫代碼的工具，更像是一個懂你、幫你、帶你進步的“編程導師”。

總結

• 總的來說，作為一位 Java 編程小白，使用 飛算JavaAI 的體驗非常友好且實用。它不僅降低了寫代碼的門檻，還通過自然語言交互和智能引導幫助我快速搭建項目結構，提升了學習和開發效率。無論是生成完整功能模塊、理解代碼邏輯，還是輔助調試優化，它都展現出了強大的專業能力。對于想快速上手 Java 開發的同學來說，是一款非常值得嘗試的智能工具。

如果你也是剛學編程，或者想提升開發效率，強烈推薦你試試看這個工具。哪怕只是用來輔助學習，也會有意想不到的收獲！