【飞算JavaAI】智能开发助手赋能Java领域，飞算JavaAI全方位解析

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【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】

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$⌈$ 人工智能与大模型应用

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$⌋$ 人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。

文章目录

- 前言
- 一、飞算 JavaAI 简介
- - （一）技术特性
  - （二）重塑 AI 编码价值
- 二、安装飞算 JavaAI
- - （一）从 IDEA 插件市场安装
  - （二）注册登录飞算 JavaAI
- 三、体验飞算 JavaAI “智能引导”功能
- - （一）理解需求
  - （二）设计接口
  - （三）表结构设计
  - （四）处理逻辑（接口）
  - （五）生成源码
- 四、其他功能板块
- - （一）Java Chat
  - （二）智能问答
  - （三）SQL Chat
- 小结

前言

在数字化浪潮中，Java 虽在金融、电信等关键领域占据主导地位，但开发领域面临诸多挑战。2024 年数据显示，全球 Java 开发者超 1500 万，可企业级项目开发效率陷入瓶颈，功能模块开发周期长，代码维护成本高。数字化转型加速，行业对企业软件需求迅猛增长，传统开发模式难满足。同时，Java 开发面临人才断层问题，顶级工程师培养周期长；企业级系统质量隐患突出，平均每千行代码缺陷率较高，且新产品上线周期慢会严重影响市场占有率。

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本文将介绍飞算 JavaAI 的相关功能及实践操作。

一、飞算 JavaAI 简介

飞算 JavaAI 是飞算科技于 2025 年 1 月发布的全球首款聚焦 Java 语言的智能开发助手。该工具通过自然语言或语音输入开发需求，可自动完成需求分析、软件设计及完整工程代码生成全流程，输出包含配置类文件、Java 源代码目录、资源文件及测试资源在内的整套工程源码。相较于片段式代码生成工具，其完整工程代码生成能力使开发效率提升 10 倍，有效降低重复编码工作量，助力开发者聚焦业务逻辑创新与系统架构优化。

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（一）技术特性

在软件开发领域，引入大模型技术可实现对需求的精准分析，并支持自然语言与语音两种便捷交互方式，为项目推进带来高效助力，其具备三大核心能力。

智能化需求分析。该技术能深度结合具体业务场景，自动对需求规格进行细致拆解与完善，避免人工分析可能出现的疏漏与偏差，让需求更加清晰明确、贴合实际业务。

自动化软件设计。可依据分析后的需求，自动生成标准化的接口文档，同时完成数据库表结构的科学设计，大大节省了设计时间，提升设计质量与规范性。

工程化代码输出。能同步输出配置文件、Java源文件以及全面的测试用例，实现从设计到代码的一站式生成，减少开发环节的衔接成本，提高开发效率，助力企业更快响应市场需求，提升竞争力。

（二）重塑 AI 编码价值

智能分析老项目：自动精准理解老项目架构和业务语义，生成结果不再跑偏，项目迭代&维护更省力。全程本地化处理，代码安全 0 担忧。

自定义开发规范：把你的代码风格、规范写成AI规则，AI 将遵循你的风格和规范输出代码，告别代码生成后大量手动调整。

引导式开发：在对话中进行需求分析和细化，对话结束即可完成接口设计、表结构设计、接口逻辑处理等一系列工作，从此无需繁琐沟通，大幅缩短设计工期。

AI 开发智囊：功能复杂无从下手？飞算 JavaAI 精准理解需求帮你打开设计思路。时间紧任务重？飞算 JavaAI 提供更周全更合理的设计方案为你查缺补漏。

一键工程构建：按模块接口顺序边生成，边预览，逐级确认，最终一键输出完整项目工程，省去初始化搭建工作，即刻运行。

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二、安装飞算 JavaAI

IDEA 版本：至少要 2021.3.3 及以上。

（一）从 IDEA 插件市场安装

打开 IDEA，点击“File”→“Settings”。

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点击“Plugins”，搜索“飞算AI”，就可以看到 CalEx-JavaAl 插件。点击安装。

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（二）注册登录飞算 JavaAI

重启 IntelliJ IDEA 工具，关了，重开。右侧栏将出现【飞算JavaAI】按钮。

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点击【飞算JavaAI】按钮，打开是下面的效果。

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接着，我们点击右上角的“登录”。

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登录成功后，我们就可以使用飞算 JavaAI 的相关功能了。

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三、体验飞算 JavaAI “智能引导”功能

这里我使用“智能引导”板块生成项目，实现计算器功能界面。需求分析→软件设计→工程代码生成，一气呵成。

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（一）理解需求

界面左侧为项目结构，显示项目文件及外部库等。右侧主区域呈现智能引导流程，当前处于“理解需求”步骤，列出了如基本算术运算、用户输入运算等需求点，底部有操作按钮。

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（二）设计接口

左侧是项目结构，包含项目文件、外部库等内容。右侧主窗口显示智能引导的“设计接口”步骤，针对需求生成 3 个接口，并详细说明运算、错误、日志管理的职责。

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（三）表结构设计

左侧为项目结构，展示项目文件等信息。右侧处于“表结构设计”步骤，显示针对需求生成的表“operation_log”，列出了字段名、类型等详细信息，并提供查看、复制、保存 SQL 脚本等操作按钮。

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（四）处理逻辑（接口）

左侧呈现项目结构。右侧处于“处理逻辑（接口）”步骤，显示根据需求生成的 3 个接口内容，包含接口名称、入参属性、处理逻辑及返回结果等信息，界面布局清晰，便于开发者查看与操作。

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（五）生成源码

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左侧是项目结构，展示文件目录。右侧为智能引导流程，当前在“生成源码”步骤，列出多个 Java 文件，部分文件旁有状态标识。底部弹出提示框显示合并项目等待信息，右下角有操作指引和“帮我生成”按钮。

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代码合并成功提示。

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其中，CalculationController.java代码如下。

package com.dell.feisuanai.controller;

import com.dell.feisuanai.dto.CalculationRequest;
import com.dell.feisuanai.dto.RestResult;
import com.dell.feisuanai.service.CalculationService;
import jakarta.validation.Valid;
import java.math.BigDecimal;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.validation.annotation.Validated;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

/**
* <p>
* 处理HTTP请求与响应，定义API接口
* </p>
* @author DELL
*/
@RestController
@RequestMapping("/calculation")
@Slf4j
@Validated
public class CalculationController {

@Autowired
private CalculationService calculationService;

@PostMapping("/add")
public ResponseEntity<RestResult> add(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
RestResult result = calculationService.performAddition(request);
log.info("Addition result: {}", result);
return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
}

@PostMapping("/subtract")
public ResponseEntity<RestResult> subtract(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
RestResult result = calculationService.performSubtraction(request);
log.info("Subtraction result: {}", result);
return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
}

@PostMapping("/multiply")
public ResponseEntity<RestResult> multiply(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
RestResult result = calculationService.performMultiplication(request);
log.info("Multiplication result: {}", result);
return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
}

@PostMapping("/divide")
public ResponseEntity<RestResult> divide(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
RestResult result = calculationService.performDivision(request);
log.info("Division result: {}", result);
return new ResponseEntity<>(result, HttpStatus.OK);
}

/**
* 执行运算
* @param request 运算请求
* @return 运算结果
*/
@PostMapping
public ResponseEntity<RestResult<BigDecimal>> performCalculation(@Valid @RequestBody CalculationRequest request) {
RestResult<BigDecimal> result = calculationService.performCalculation(request);
return ResponseEntity.ok(result);
}
}

完整的项目说明文档，里面有项目结构和数据库相关 SQL 语句。

CREATE TABLE operation_log (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '主键ID',
operator CHAR(1) NOT NULL COMMENT '运算符 (+, -, *, /)',
operand1 DECIMAL(18, 4) NOT NULL COMMENT '操作数1',
operand2 DECIMAL(18, 4) NOT NULL COMMENT '操作数2',
result DECIMAL(18, 4) NULL COMMENT '运算结果',
error_message VARCHAR(255) NULL COMMENT '错误信息',
create_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '创建人',
create_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
update_by VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '修改人',
update_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
) COMMENT='记录每次运算的操作详情和结果';

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四、其他功能板块

（一）Java Chat

Java Chat 是一款深度融合上下文感知的智能编程 AI 助手，旨在通过自然语言交互为开发者提供全流程的编码支持。它集成了智能生成代码、上下文关联、版本回溯等多项核心功能，覆盖了从需求分析到代码优化、缺陷修复等多个典型研发场景，帮助开发者提高工作效率，确保代码质量。

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通过智能引导交互为开发者提供多维度上下文关联、多轮对话、跨文件关联修改、代码智能生成、版本快照回溯等能力，覆盖需求分析、代码优化、缺陷修复等典型研发场景。

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多轮对话允许用户在一轮生成后继续补充或修改需求，Java Chat 会结合历史对话和新需求进行持续调整并提供预览，实现渐进式代码优化，直至用户满意采纳。

（二）智能问答

当开发者在编程过程中遇到与代码相关的问题时，可以利用飞算 JavaAI 的智能问答功能获得帮助。无论是需要解释代码、添加代码注释，还是生成单元测试，都能够提供精准的回答与建议。

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用户直接通过智能问答交互，获得涵盖代码理解、开发辅助、错误排查等场景的针对性解决方案。为用户提供实时技术支持，减少搜索文档的时间和手动调试工作。

支持 5 种上下文关联模式（当前文件/选中代码/变更代码/代码仓库/Git提交记录），确保回答与当前开发场景紧密相关。

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（三）SQL Chat

开发者直接用自然语言描述他们需要从数据库查询什么数据，SQL Chat 会自动、准确地转换成可直接执行的 SQL 查询语句。过程中仅使用元数据进行查询，不传输实际数据，保证用户数据安全。

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用自然语言描述需求 → 自动生成安全、可执行的 SQL 代码 → 直接验证结果，将大幅压缩 SQL 编写时间，让开发者聚焦业务逻辑而非语法细节。

支持 Oracle、MySQL、PostgreSQL、 BigQuery、DuckDB、ClickHouse、 Snowflake、 Trino 等主流数据库数的转换，统一操作入口，适应混合技术栈环境。

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小结

在数字化浪潮下，Java 开发面临效率瓶颈、人才断层、系统质量隐患等挑战。飞算 JavaAI 作为全球首款聚焦 Java 的智能开发助手，于 2025 年 1 月发布。它借助大模型技术，支持自然语言与语音交互，具备智能化需求分析、自动化软件设计、工程化代码输出三大核心能力，能重塑 AI 编码价值，如智能分析老项目、自定义开发规范等。

安装方面，IDEA 版本至少 2021.3.3 及以上，可从插件市场安装并注册登录使用。其“智能引导”功能可实现从需求分析到工程代码生成的全流程，还拥有 Java Chat、智能问答、SQL Chat 等其他功能板块，为开发者提供全流程编码支持，助力解决开发难题，提升开发效率与质量，帮助企业更快响应市场需求。

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