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📋 前言

在 Java 开发的广阔天地里，传统学习与开发模式常让开发者陷入繁琐细节，效率与成长的双重挑战。现在有一款 Java 开发神器——飞算 JavaAI，一套融合 AI 力量的全新体系破局而来，为 Java 开发者铺就高效进阶之路，重新定义开发体验。
功能矩阵丰富且强大：智能分析依托 AI 深度挖掘代码及文本关联，为项目架构、核心逻辑把关；自定义 AI 规则文件，让开发者能植入专属规范，从编码约束到安全要求，全方位定制；需求理解助手借大模型之力，精准解码文本与语音需求，明晰开发方向；自动化设计引擎基于图形化构建，高效生成接口与架构；自动化逻辑处理与智能调优，自动衔接接口、梳理交互，还能结合实际场景动态优化；一键工程构建，整合代码、流程与逻辑确认，快速输出完整工程；全流程开发文档自动化生成，从需求到部署，实现文档实时同步，让开发与运维都更清晰。

智能引导作为核心引擎，串联起需求理解与工程构建。无论是智能分析代码关联、挖掘潜在逻辑，还是自定义 AI 规则文件，植入专属编码、安全规范；亦或是需求理解助手借大模型之力，解码文本与语音需求，自动化设计引擎图形化构建接口与架构，都在全方位提升开发效率。

自动化逻辑处理与智能调优，自动衔接接口、梳理交互，动态优化流程；一键工程构建整合代码、流程与确认环节，快速输出完整工程；全流程开发文档自动化生成，让需求到部署的轨迹清晰可查，开发与运维无缝衔接。

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🎯 安装下载

单击左上角“File > Settings > Plugins > Marketplace ",搜索相关关键字“CalEx-JavaAI” 或 “飞算” ,然后选择“CalEx-JavaAI”安装，安装完成，右上角会看到已安装的插件。

🧩 离线安装

如果读者的 idea 版本太低，插件搜索不到 飞算 AI，也可以使用离线安装的方法安装。（这里博主直接下载安装了最新的 idea，因为版本太低，离线安装的安装包都识别不了）

使用浏览器打开官网地址 https://www.feisuanyz.com, 然后单击“获取JavaAI”,然后拉到方法二，然后单击“下载离线安装包”。

将该zip插件包放置在所需的目录下即可，无需解压。

打开IntelliJ IDEA工具。

单击左上角“File > Settings"。

选择“Plugins"，然后单击设置按钮，选择“Install Plugin froom Disk…”，选择刚刚下载的离线zip包即可。

重启IntelliJ IDEA工具。

右侧会看到飞算的logo图标即安装成功。如果不显示logo图标，请按照第下一步的操作进行。

说明：如果打开后提示浏览器版本过低，或者无法正常显示页面，请检查IntelliJ IDEA工具的版本号，版本过低无法使用查看，需要安装更高版本的IntelliJ IDEA工具。具体支哪些版本号的IntelliJ IDEA，请查看支持的IDEA版本章节了解。

单击顶部菜单栏“View > Tool Windows > 飞算JavaAI”，即可打开。

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🎯 操作指南

🧩 理解需求

目标：
明确项目或产品的核心需求，并将这些需求智能拆解为可执行的任务项。

功能点：
- 自动化需求分析：输入您的产品描述或需求文档，系统将自动识别关键需求。

• 智能拆解：根据预定义的规则库，自动拆解用户需求为多个可操作的小任务。
• 手动修改：可对需求进行增加、修改和删除。
  

🧩 设计接口

目标：
基于已理解的需求，设计清晰、高效的接口。

功能点：

• 接口自动生成：依据拆分后的需求，智能生成API接口的名称以及逻辑描述。
• 手动修改：可对接口的描述进行增加、修改和删除。

🧩 表格设计

目标：
根据需求及接口设计，创建高效的数据表结构。

功能点：

• 智能表结构设计：自动根据需求生成最优的数据表结构建议。
• 选择已有的数据集：可选择服务器已存在的数据库表，智能读取表结构和字段信息。
• 跨库多表：可选择不同库不同表设计接口。

🧩 处理逻辑(接口)

目标：
为每个接口生成业务逻辑及其实现步骤。

功能点：

• 业务逻辑自动生成：基于接口定义，自动生成对应的业务处理逻辑。
• 流程可视化：提供流程图视图，直观展示各接口间的交互流程。
• 优化描述：对接口进行修改后，可通过优化描述进行系统检查上下文是否串通。
• 优化详情：直观展示优化前和优化后变化的内容。
• 查看总览：快速便捷查看前面步骤所填写内容。
• 导出文档：快速将这四个步骤的内容导出到Word文档中存量和维护。

🧩 生成源码

目标：
一键生成包括Java工程级源代码、SQL脚本、函数、配置文件等在内的完整项目包。

功能点：

• 全面覆盖：支持生成Java工程的所有必要组件，包括但不限于源代码、SQL脚本、配置文件等。
• 代码质量检查：集成代码质量检查工具，确保生成的代码符合行业标准。
• 集成项目：生成源码可自定义合并到指定的项目目录。
• 自定义模块路径：自定义项目的包含、项目名称、项目根路径。

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🎯 飞算 JavaAI 初体验

这里安装完成飞算 JavaAI 后，熟悉玩基础的功能后，我们可以开始体验使用了，功能非常多，接下来我们一起来体验使用吧。

首先要注册并且登录。

登录完成后我们可以等待飞算 JavaAI 进行智能分析项目，然后可以开始使用了。

当打开项目时，系统会自动启动智能分析功能，深入解析整个项目的文件内容。在此期间，可以通过输入框实时查看分析进度。智能分析不仅会对当前工程项目的全部文件进行语义索引，还会确保检索的准确性与深度。完成分析后，用户能够利用包括智能引导、Javachat 以及智能问答在内的多种功能来提出需求或问题。这些功能依托于对当前项目代码上下文的全面理解，能够提供高度贴合项目实际情况的回答和建议，更符合项目需求的信息，从而为您的开发工作提供有力支持并提高效率。

然后我们可以点击这个实例（注意要选择在本项目的基础上生成），来体验下生成的代码和效果如何，这里选择的是生成一份个人信息录入表单的需求。

点击后，我们可以看到生成了对应的需求，这里可以对生成的需求进行修改、删除、添加和位置替换。

然后我们可以点击下一步，开始设计接口，同时也可以对生成的需求进行同上的操作。

然后再点击下一步，这一步是进行表结构的设计，这里我们选择自动生成表结构。

然后我们可以看到对应的表结构已经创建完成了。

然后再点击下一步，开始处理接口的逻辑，我们可以看到这里针对所有接口都行了逻辑处理，生成了每个接口涉及到的功能和逻辑。

最后点击下一步，开始生成源代码，然后进行等待。

生成的过程还是需要较长时间的，这里对需求和逻辑从上往下开始生成，我们可以看到用户认证的代码很快就已经生成好了。

package com.controller;

import com.entity.model.UserAuthentication;
import com.entity.view.RestResult;
import com.service.UserAuthenticationService;
import jakarta.validation.Valid;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
@Slf4j
public class UserAuthenticationController {

    @Autowired
    private UserAuthenticationService userAuthenticationService;

    @PostMapping("/register")
    public RestResult registerUser(@Valid @RequestBody UserAuthentication userAuthentication) {
        return userAuthenticationService.registerUser(userAuthentication);
    }

    @PostMapping("/login")
    public RestResult loginUser(@RequestParam String username, @RequestParam String passwordHash) {
        return userAuthenticationService.loginUser(username, passwordHash);
    }
}

这里我们要注意操作指引：
1.单击文件名査看源码对比:左侧为原有内容，右侧为新增内容
2.勾选所需文件，点击“合并代码”，将勾选文件合并到当前项目。
3.继续单击“生成源码“生成下一个模块的源码文件，依次类推
4.取消源码，右下角任务队列单击“取消”，未生成的模块将终止,

然后弹窗合并完成的弹窗，然后就可以继续下一个逻辑的代码生成。

然后剩下的需求和文件也是进行同样的操作，来进行代码的生成。

最后，我们可以得到完整的代码。到此就完成了从理解需求、设计接口、表结构设计、处理逻辑(接口)、生成源码的全部过程了。

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📝 最后

这套 AI 赋能的 Java 开发体系，打破传统开发的低效与晦涩，以智能化、自动化重塑研发生态。它让开发者从机械劳动中解脱，聚焦创意与价值创造，加速成长为 Java 高手。

未来，随着 AI 持续进化，开发模式还将不断迭代。但无论技术如何变迁，这份以 AI 破局、为开发者赋能的初心，将持续驱动 Java 开发领域向前。愿每一位开发者，都能借这股 AI 东风，在 Java 的海洋里，驶向更高效、更具创造力的彼岸，书写属于自己的开发新篇 。