从惊艳到困惑：AI结对编程实践全记录

01 引言

深度体验AI编程助手CodeBuddy后，它在Spring Cloud项目中的表现令人印象深刻。本文将客观分享使用过程中的亮点与挑战，带您了解AI辅助开发的真实体验。

02 项目背景

项目采用主流微服务架构，具体技术环境如下：

1. 架构设计：基于Spring Cloud实现模块化拆分，包含api定义Feign接口、service业务实现和app控制器层
2. 数据访问：采用MyBatis框架，支持Example动态SQL和XML两种方式
3. 核心功能：重点开发用户关系管理、分页查询和验证码登录功能
4. 技术选型：Spring Boot 2.7.18为基础，整合Feign、MyBatis、Guava和Lombok

项目通过逆向工程生成实体类，基于SpringBoot+SpringCloud架构重构分布式系统。

项目结构：

03 让人惊喜的4个优势

3.1 跨模块一致性维护能力

最突出的亮点在于多模块协同开发能力。微服务项目中，AI能自动完成：

1. 在api模块添加Feign接口的@RequestMapping
2. 在service模块编写无注解的业务实现
3. 在app模块组装参数并调用服务

这种跨模块的上下文记忆能力远超传统代码补全工具，实现了完整的开发闭环。特别在逆向工程生成的代码改造中，能自动完成FeignClient生成和相关联代码同步修改。

3.2 工程化思维

AI展现出对项目结构的深刻理解。实现关注列表功能时，响应以下需求：

"查询关注列表，不要使用xml的方式，关注者姓名第一个字展示，后面是星号代替"

AI自动完成：

1. 调用uvmMemberFeignClient.selectIds()批量查询
2. 通过UvmMemberRole判断角色类型
3. 创建maskName()方法实现姓名脱敏

更可贵的是能识别团队编码规范，如分页必须使用example.setPagination(pagination)，返回必须包装Pagination对象，确保代码可直接合并。

3.3 并行搜索

信息检索效率惊人。实现getFileListByObjectIds方法时，AI同步执行：

1. 搜索UvmFileInfoFeignClient.java
2. 搜索UvmFileInfoServiceImpl.java
3. 全局验证andObjectIdIn是否支持IN查询

三重验证确保10秒内给出精准方案。

3.4 快速纠错与模式适应

初期在Service实现类误加@RestController和@RequestMapping，经两次纠正后：

"清除实现类的requestmapping以及注解"
"实现类不需要requestmapping"

后续所有ServiceImpl生成都自动规避Web层注解，仅在Feign和Service接口保留必要注解，展现出优秀的反馈学习能力。

04 必须正视的2个问题

4.1 需要明确的"架构约束"输入

虽然能记忆项目结构，但AI不会自动推断团队规范：

1. Service实现类禁止添加@RequestMapping
2. Feign接口必须继承GenericService
3. 强制使用Example模式替代手写XML

建议初次使用时，先用少量方法明确告知命名规范、注解规范和分层规范，比事后修正更高效。

4.2 复杂业务逻辑需要人工兜底

多表关联的复杂业务场景仍需人工验证。实现关注/回关逻辑时，需求如下：

"如果相互关注，需要更新之前的关注为已回关"

开发者必须确认：

1. followBack字段类型（查BaseModel确认为Boolean）
2. 互相关注判断方向（A关注B时检查B是否关注A）
3. 删除策略（项目统一采用del_flag软删除）

AI可生成基础代码，但业务正确性的最终责任仍属开发者，特别是涉及双向状态更新的场景必须逐行审查。

05 小小经验

5.1 分层指令

推荐分层渐进式开发：

Step 1: 在FeignClient定义接口+@RequestMapping
Step 2: 在ServiceImpl实现业务（不加Web注解）
Step 3: 在Controller组装参数并调用

分层开发保持焦点明确，便于代码审查。初期需适应提示词编写，但熟练后效率显著提升。

5.2 善用参考

通过参考现有代码可大幅提升效率。实现cancelFollow时只需提示：

"参考`uvmMemberFollowFeignClient.follow`方法"

AI即自动理解幂等校验、软删除、状态更新等逻辑，比从零描述更高效。

5.3 明确告知"不要做什么"

必须明确禁止某些做法：

1. 禁止使用XML方式
2. 禁止在实现类添加RequestMapping
3. 禁止新建Mapper方法，强制使用Example

单表查询优先使用动态SQL，避免手写XML。

5.4 引用文件

直接引用文件可节省token消耗，帮助AI快速定位待修改方法，避免全工程扫描。

5.5 会话聚焦

建议会话围绕单一模块或功能展开，避免在无关文件间频繁切换，保持上下文连贯性。

06 小结

AI编程助手重新定义了开发效率，将开发者从重复劳动中解放，更专注于业务逻辑设计、性能优化和架构审查。建议从小功能闭环开始体验，当感受到"描述即得代码"的高效后，这种开发方式将不可或缺。