【摘要】Java开发者正从通用AI工具转向专注Java生态的飞算JavaAI，因其能针对性解决SpringBoot、MyBatis等框架的实际痛点。该工具提供三大核心能力：1）智能项目分析，快速识别循环依赖、性能风险；2）SQLChat自然语言转高质量数据库操作；3）全流程AI工具箱，包括异常解析、单元测试生成等。其优势在于深度理解Java技术栈，能根据项目版本自动适配建议，显著提升代码质量和开发

以往在开展 Java 项目时，从项目初始化开始，开发者就得操心诸多细节。例如，在构建一个基于 Spring Boot 的 Web 应用时，要先创建src/main/java目录用于存放 Java 源代码，再创建src/main/resources目录放置配置文件，像application.properties或application.yml，里面要配置数据库连接、服务器端口等参数。而且，当项目规模

例如，当我们定义一个用户表，并希望实现用户信息的查询功能时，飞算 JavaAI 会生成包含查询方法的 DAO 类，以及执行查询的 SQL 语句。比如，定义一个获取用户信息的 GET 请求接口，飞算 JavaAI 会生成对应的 Controller 方法，调用业务逻辑层获取用户信息，并返回给客户端。安装完成后，打开项目，在飞算 JavaAI 的插件界面进行必要的配置，包括选择项目路径等。飞算 Jav

在大模型技术狂飙突进的2023年，曾被视为行业新锐的DeepSeek逐渐淡出公众视野。这个现象绝非孤例，而是揭示了AI产业发展的深层规律。当技术迭代速度超越产品创新周期，当用户需求发生结构性转变，每个参与者都在经历着价值重构的考验。