在传统的 Java 开发流程中，当一个开发需求如 “构建一个电商商品展示与下单系统” 从脑海中浮现时，开发团队往往会陷入 “需求理解不一致、设计沟通成本高” 的困境。而飞算 JavaAI 以其独有的图像化自助开发能力，彻底扭转这一局面，将抽象的需求具象化为直观的图文成果，重塑开发流程的起点。
当你在飞算 JavaAI 平台输入上述电商系统需求后，其智能语义理解引擎迅速启动。它如同一位经验丰富的需求分析师，精准地从需求描述中提炼出关键信息：“商品信息管理”“用户浏览展示”“下单购物车流程” 等核心模块。随即，系统自动生成需求脑图，以清晰的层级结构呈现各个子任务，例如 “商品信息管理” 下细分出 “商品详情编辑”“库存关联” 等，用不同颜色和线条标注出任务优先级与相互关联，为后续开发规划出清晰路线。
紧接着，自动化设计引擎发挥作用。以 “商品信息管理” 模块为例，它会生成详细的表结构设计图，商品表中的字段（商品 ID、名称、价格、库存、描述等）、对应数据类型（如商品 ID 为 int 主键、名称为 varchar）、约束条件（库存不能为负）一目了然，外键与关联表（如品牌表）的关系也被清晰标注。同时，接口架构图同步产出，展示 “获取商品详情接口→调用库存查询接口→返回展示数据” 的调用链路，每个接口的入参（如商品 ID）、出参（商品详细信息 JSON）、异常处理（如商品不存在异常）都详细注明，开发人员对着图文就能直观判断设计是否契合需求。
在代码生成阶段，飞算 JavaAI 的 “实时预览” 功能堪称点睛之笔。例如，当生成 “下单接口” 代码时，系统每完成一个代码片段（如订单数据校验部分），就会自动生成代码片段预览图，并将其与接口架构图中的对应节点关联。若开发人员发现逻辑偏差，如 “下单时需新增促销规则校验”，只需用自然语言在平台中输入修改需求，飞算 JavaAI 瞬间更新图文内容与代码逻辑，保证需求、设计图、代码始终保持一致。
以下是一段简单的 “获取商品详情接口” 代码示例（基于 Spring Boot 框架）：
@RestController
@RequestMapping("/products")
public class ProductController {
@Autowired
private ProductService productService;
@GetMapping("/{productId}")
public ResponseEntity<Product> getProductDetails(@PathVariable Long productId) {
Product product = productService.getProductById(productId);
if (product != null) {
return ResponseEntity.ok(product);
} else {
return ResponseEntity.notFound().build();
}
}
}
对应的接口交互关系图
