本文介绍了如何利用AI辅助快速开发NocoBase插件，实现自动隐藏菜单功能。通过官方CLI工具创建标准化插件结构，结合环境检测（URL参数和微前端环境）、样式控制和路由监听等核心模块开发，在不深入掌握系统架构的情况下高效完成定制功能。文章重点展示了插件骨架搭建、环境检测逻辑实现等关键步骤，体现了AI在复杂系统开发中的辅助价值，帮助开发者绕过源码阅读和架构理解的门槛，快速产出符合规范的插件方案。

本文将介绍一个企业级AI问数系统解决方案，通过构建黑话知识库和细化系统流程，解决通用大模型在自然语言转SQL过程中因不熟悉企业黑话术语导致的查询偏差问题。方案针对企业特有的"客户发货量""销售发货量"等业务术语，设计结构化知识库，明确其数据逻辑、关联表及字段，并支持业务端自主维护。系统通过"需求输入-黑话匹配-规则增强-SQL生成"的闭环

本文提出基于大语言模型（LLM）的智能代码评审方案，解决传统人工评审的效率瓶颈、质量不均和成本高昂三大痛点。方案通过LLM实现语义级评审、自适应适配和自动化闭环，采用"数据流转+LLM推理+工程化封装"的技术路径。系统架构分为接入层、核心服务层和依赖层，支持API手动调用和Webhook自动触发双模式，通过LangChain4j标准化LLM调用，实现代码评审全流程自动化。核心创

AI编程与MCP服务结合革新数据库开发流程。传统开发中，数据库连接配置繁琐、实体类代码重复编写且易出错，维护成本高。@xuejike/coding-db-mcp工具通过MCP服务自动解析项目配置文件中的数据库信息，实现AI编程工具与数据库的无缝对接。该方案支持双向动态生成：根据表结构自动生成规范实体类，并能同步表结构变更到代码中，反之亦然。开发者只需简单指令即可完成复杂操作，大幅提升开发效率，减少

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本文通过销售运营排产场景，验证了 AI Agent 在企业级落地的可行性：通过 “提示词链 + 状态管理 + SSE 实时交互” 的工程化手段，解决了 LLM 在企业场景中的 “理解难”“执行长”“交互差” 问题，最终实现 “业务人员用自然语言操作多系统，IT 人员提供原子化工具” 的高效模式。未来，可进一步探索 “多 Agent 协同”（排产 Agent 与库存 Agent 联动）等方向，让 A