飞算 JavaAI 开发助手:深度学习驱动下的 Java 全链路智能开发新范式

飞算 JavaAI 开发助手:深度学习驱动下的 Java 全链路智能开发新范式

文章目录

    • 飞算 JavaAI 开发助手:深度学习驱动下的 Java 全链路智能开发新范式
      • 前言
      • 飞算 JavaAI IDEA插件下载、注册、使用
      • 智能引导
        • 操作流程
      • Java Chat
        • 智能工作流程
        • 操作流程
      • 智能问答
        • 操作流程
      • SQL Chat
        • 操作流程
      • 总结

在这里插入图片描述

前言

Java 开发面临需求迭代加速、系统复杂度攀升、人力成本高企的三重挑战下,飞算 JavaAI 开发助手应运而生,深度融合深度学习技术与代码工程最佳实践,打破传统开发中需求理解偏差、风格适配繁琐、流程割裂的痛点,构建从需求分析到部署交付的端到端智能链路,为开发者提供从老项目维护到新项目构建的全场景赋能,重新定义 Java 开发的效率与质量标准

全链路智能开发赋能:需求分析到工程构建全流程引导,通过对话完成设计、生成代码,一键输出可运行项目,缩短开发周期

高度适配个性化场景:精准理解老项目架构,学习并遵循自定义开发规范,输出贴合业务与风格的结果,减少人工调整成本

全场景开发痛点解决:化解设计焦虑、简化维护迭代、保障代码安全,覆盖新项目构建与老项目维护全场景需求

飞算 JavaAI IDEA插件下载、注册、使用

1、打开IDEA

在这里插入图片描述

2、点击:文件-设置

在这里插入图片描述

3、点击:插件-Marketplace

在这里插入图片描述

4、搜索:飞算

在这里插入图片描述

5、点击安装CaIEx-JavaAI,安装成功点击:应用-确定,并重启IDEA

在这里插入图片描述

6、点击侧边栏下载好的飞算JavaAI,并点击登录

在这里插入图片描述

7、新用户点击立即注册即可,填入相关信息即可完成注册

在这里插入图片描述

8、成功注册登录

在这里插入图片描述

9、成功登录

在这里插入图片描述

智能引导

飞算 JavaAI 开发助手智能引导功能,以 “需求分析 - 软件设计 - 工程代码生成” 为核心链路,开发者提出需求后,工具会先优化需求、自动生成接口与表结构设计及处理逻辑,支持实时调整,再按序生成源码、边生成边预览,最终一键输出完整可运行项目,全程简化开发流程

操作流程

1、提出需求:创建项目、关联项目/子模块

在这里插入图片描述

2、理解需求:需求调整和优化

在这里插入图片描述

3、设计接口:飞算 JavaAI 小助手针对需求产生了四个接口,用户可以进行调整和优化

在这里插入图片描述

4、表结构设计:针对飞算 JavaAI 小助手自动表结果设计,或者可以使用现有的表结构,产生的表进行调整和优化

在这里插入图片描述

5、处理逻辑(接口):对逻辑进行调整和优化

在这里插入图片描述

6、源码生成

在这里插入图片描述

7、生成完成可以对代码进行查看

在这里插入图片描述

8、可以看到生成的代码还是非常详细的

在这里插入图片描述

Java Chat

飞算 JavaAI 的 Java Chat 是一款深度融合上下文感知能力的智能编程助手,通过自然语言交互为开发者提供全流程编码支持,凭借代码智能生成、多维度上下文关联、版本快照回溯等核心能力,覆盖需求分析、代码优化、缺陷修复等典型场景,实现代码解释、单元测试生成、代码补全与优化建议等功能,高效完成项目分析、代码重构等开发任务,大幅提升编码效率

智能工作流程

在这里插入图片描述

工程师新建会话结构化描述需求,JavaAI 智能关联并解析上下文,拆解任务、筛选关键信息后编码实现,生成内容经工程师查看,符合预期则局部/批量接受变更完成融合,如果编译错误可一键修复,编译成功即推进任务,如果需优化或更新需求,可在会话流多轮对话,还能借快照回退调整,直至完成开发

深度上下文关联与交互:支持结构化需求输入,结合代码片段、项目结构等上下文精准响应,通过多轮对话持续优化代码方案

全流程代码变更管理:可生成、查看、接受 / 拒绝局部代码变更,支持多文件同步修改,通过版本快照回溯灵活把控代码迭代

闭环式开发支持:从需求分析到代码生成、优化、修复形成完整链路,助力高效完成编码与重构任务

操作流程

1、点击需要优化的代码进行提问和优化即可

在这里插入图片描述

2、如下是修改建议,如同Git版本控制方式的接受采纳

在这里插入图片描述

智能问答

飞算 JavaAI 的智能问答功能,为开发者提供了强大且实用的代码辅助能力,选中需解释的代码后,能迅速剖析代码逻辑,清晰呈现每一行代码的功能及作用,帮助开发者快速理解复杂代码段;生成单元测试方面,依据代码功能和结构,自动生成全面、规范的单元测试用例;生成代码注释功能,按照开发规范,为代码添加上清晰易懂的注释,方便后续维护和团队协作;生成优化建议功能,对现有代码进行深度分析,从性能、可读性、可维护性等多个维度出发,给出针对性的优化方案

操作流程

1、选中需要进行解释的代码,然后点击代码解释飞算 JavaAI 小助手就会进行代码解释

在这里插入图片描述

2、解释结果

在这里插入图片描述

3、生成单元测试、生成代码注解、生成优化建议的使用方式相同

在这里插入图片描述

SQL Chat

飞算 JavaAI 中的 SQL Chat,不仅能在开发者遭遇编程难题时提供即时且详尽的解答,还可以依据具体需求快速生成 SQL 脚本,开发者添加 IDEA 连接的数据库作为数据集后,能便捷进行 SQL 查询、脚本生成等操作,无论是复杂的数据检索,还是数据库结构的调整,都能轻松应对,助力高效完成数据库相关开发任务

操作流程

1、数据集添加自己IDEA连接的数据库即可进行SQL查询、SQL脚本生成等

在这里插入图片描述

总结

在这里插入图片描述

飞算 JavaAI 开发助手融合深度学习与代码工程实践,通过 IDEA 插件提供全链路智能开发支持:从需求分析到部署交付端到端赋能,可生成完整可运行项目;适配个性化场景,贴合项目架构与规范;借助智能引导、Java Chat、智能问答、SQL Chat 等功能,解决代码生成、优化、理解、测试及数据库操作等痛点,全方位提升 Java 开发效率与质量

工程级深度理解:支持自定义开发规范新建项目,能智能分析现有项目,通过全量代码语义索引、上下文强关联,吃透项目架构与逻辑

引导式精准生成:拆解开发任务为需求理解、接口设计、表结构设计、业务逻辑生成步骤,逐层生成完整工程源码,支持实时预览、确认,精准落地开发需求

智能编程辅助:覆盖代码解释、补全、优化、注释等基础操作,还能做多文件修改融合、报错排查修复,甚至生成测试用例、用自然语言转 SQL ,全方位提效编码

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/bicheng/88058.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/bicheng/88058.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Spring Boot 核心特性与版本演进解析

深度解读自动配置原理、版本差异与 3.x 的颠覆性变革 一、Spring Boot 的核心理念与迭代主线 Spring Boot 用两大核心武器重构了 Java 开发范式: 嵌入式容器:终结了 “war 包 Tomcat 配置地狱”,让 java -jar 成为生产级部署的标准姿势自动…

React Tailwind css 大前端考试、问卷响应式模板

功能概述 基于 React 和 Tailwind CSS 开发的在线大前端知识考试系统。页面设计简洁美观,交互流畅,适合前端开发者、学习者进行自我测试和知识巩固。系统内置多道涵盖 React、CSS、JavaScript、HTTP 等前端核心知识点的题目,支持单选与多选题…

【前端】手写代码汇总

近期更新完,后面不定期更新,建议关注收藏点赞。 目录快排手写防抖节流数组扁平化(要求使用 reduce 方法)数组filter实现手写一个加载图片的函数 loadImage手写Promise then手写 Promise.All手写 Promise.race手写allsettled手写us…

基于MATLAB 的心电信号去噪

基于Matlab的心电信号去噪 generate.m , 3450 genR.m , 953 genU.m , 891 get_obs.m , 957 CHANGELOG , 11185 find_localobs.m , 2312 fmain.m , 2272

git branch -a 还有一些已经删除了的分支

如何处理已经删除的远程跟踪分支1、删除远程跟踪分支如果你确定某个远程跟踪分支不再需要,你可以使用 git branch -d -r 命令来删除它。例如,要删除名为 origin/test 的远程跟踪分支,你可以使用:git branch -d -r origin/test2、更…

软件反调试(4)- 基于IsDebuggerPresent的检测

反调原理 该检测方式使用 IsDebuggerPresent 或者 CheckRemoteDebuggerPresent 函数,这两个函数都是 kernel32.dll 中实现的 对于 IsDebuggerPresent 函数,如果返回值为 TRUE,那么表示当前进程在调试器上下文中运行 CheckRemoteDebuggerPrese…

翻译《The Old New Thing》- Windows 媒体目录中 onestop.mid 文件的故事

Whats the story of the onestop.mid file in the Media directory? - The Old New Thinghttps://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20130212-00/?p5263 如果你查看你的C:\Windows\Media文件夹,会发现一个名为onestop的MIDI文件。这个奇怪的小MIDI文件背后有什…

【方案】前端UI布局的绝技,响应式布局,多端适配

大家好,欢迎来到停止重构的频道。本期讨论网页UI布局。网页UI布局是前端开发中占比较多的部分,做完网页布局也就差不多完成了一半的工作。本期视频,我们不再讨论基础的UI布局。我们希望满足响应式布局,一份代码适配PC/平板/手机等…

【郑大二年级信安小学期】Day4上午:Bool盲注时间盲注堆叠查询post注入HTTP头部注入ua字段

目录 0 录制文件 1 SQL注入-布尔盲注 1.1 布尔盲注优缺点 1.2 先看一下第八关嗯页面特征 1.3 步骤 1.4 常用函数 1.5 判断是否字符型 1.6 判断闭合 1.7 查询库名 1.8 查询数据表 1.9 获取字段名 1.10 获取数据 1.11 布尔盲注缺陷 2 时间盲注 2.1 基础知识 2.2 判…

如何设计一个“真正可复用”的前端组件?

🧱 如何设计一个“真正可复用”的前端组件?🔧 一个按钮可以写10次,也可以封装一次复用全场;组件是前端的积木,而设计模式才是组装它们的说明书。你真的在写“可复用”组件吗?🧠 什么…

AlpineLinux安装RabbitMQ及其管理界面

AlpineLinux安装RabbitMQ及其管理界面 本文以 alpine linux 的 3.21版本为例,演示对于 RabbitMQ 在Linux 下的安装,其他发行版本大同小异。主要是包管理软件的命令区别,以及在线仓库提供的 RabbitMQ 版本差异而已。 (一)安装 Erlang 因为 RabbitMQ 是用 Erlang 语言编写…

3S技术+ArcGIS/ENVI全流程实战:水文、气象、灾害、生态、环境及卫生等领域应用

系统梳理3S技术的核心理论与实战应用,涵盖ArcGIS与ENVI软件操作、空间数据管理、地图投影转换、遥感影像解译、DEM地形分析、空间插值建模等关键技能,并结合农业、气象、生态、灾害等跨学科案例,提供从数据获取到高级可视化的完整解决方案。无…

弹窗中el+table,二次打开弹窗,选择列会携带第一次选择的数据

1第一次打开弹窗选择的数据,正确,然后关闭弹窗再次打开弹窗,重新选择,第二次的数据,错误在打开弹窗/关闭弹窗等位置全部做了置空处理,以下是代码:最后的原因是:el-dailog 自带缓存&a…

RocketMQ在Spring Boot中的详细使用指南

📋 目录 🚀 RocketMQ简介 什么是RocketMQ? 核心概念 🏗️ 基础架构组件 📝 重要概念解释 🔧 环境搭建 1. RocketMQ服务端安装 Docker方式(推荐初学者) 手动安装方式 2. 验证安装 🏗️ Spring Boot集成配置 1. 添加依赖 2. 配置文件 application.y…

基于Java+Springboot的医院档案管理系统

源码编号:S597源码名称:基于Springboot的医院档案管理系统用户类型:多角色,用户、医护人员、管理员数据库表数量:11 张表主要技术:Java、Vue、ElementUl 、SpringBoot、Maven运行环境:Windows/M…

Pandas 学习教程

目录 定义 基本操作 一维数组操作 二维数组操作 数据选择过滤 数据处理 数据清洗 数据转换 数据分析 排序 分组聚合 数据透视表 高级操作 合并数据 时间序列处理 自定义函数调用 数据可视化集成 数据导出和导入 大数据分块处理 定义 全称: panel da…

QueryWrapper 类的作用与示例详解

通俗易懂的解释想象一下你去图书馆找书:QueryWrapper 就像是一个智能的图书管理员你告诉管理员你的需求:"我要找计算机类、2020年后出版的、作者是张三的书"管理员会根据你的要求组合查询条件,然后去书库帮你找书在编程中&#xff…

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层

PyTorch深度学习总结 第九章 PyTorch中torch.nn模块的循环层 文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1. 简单循环层(RNN)2. 长短期记忆网络(LSTM)3. 门控循环单元(GRU)4. 双向循环层二、循环层参数1. …

Ubuntu 24.04 LTS 服务器配置:安装 JDK、Nginx、Redis。

Ubuntu 24.04 LTS 服务器配置:安装 JDK、Nginx、Redis。新建用来放置软件安装包的目录 mkdir /home/software 配置目录所有者为 ubuntu 用户: chown ubuntu /home/software将软件安装包上传到 /home/software配置 JDK-8 新建 jdk 安装目录 mkdir /usr/ja…

工作中用到过哪些设计模式?是怎么实现的?

1. 单例模式(结合 Spring Component)场景:配置中心、全局状态管理 Spring 实现:java// 自动注册为Spring Bean(默认单例) Component public class AppConfig {Value("${server.port}")private in…