AI 辅助开发实战：基于 Java + Spring Boot 的计算机毕业设计项目高效构建指南

单人毕设的三座大山：CRUD、权限、部署

做毕业设计最怕什么？不是选题，不是答辩，而是“一个人扛下所有”。去年我带学弟做校园二手交易平台，两周就被这三件事劝退：

1. CRUD 写到吐：商品、订单、用户、评论……每张表都要写 7 套接口，复制粘贴 3 次就眼花。
2. 权限一团麻：学生、管理员、游客三种角色，拦截器、注解、配置类东拼西凑，越改越乱。
3. 部署火葬场：本地跑得好好的，上到云服务器就 404，日志里全是 “datasource connection timeout”。

那时候我们最大的愿望就是“有人帮我先把 70% 的脏活累活干掉”，于是把希望投向了 AI。

AI 助手横评：谁更适合 Spring Boot？

我实测了 3 款主流插件，同样一句需求：“帮我写一段 Spring Boot 接口，分页查询商品，按发布时间倒序，返回 VO。” 结果如下：

结论：

• 想要“一口气写完三层代码”→ 通义灵码最省事；
• 已经习惯 JetBrains 系英文提示 → Copilot 更顺滑；
• 纯白嫖 + 轻量 → CodeWhisperer 能跑就行。

实战：用 Prompt 让 AI 一次性生成 Clean Code

下面以“校园二手交易平台-发布商品”为例，演示如何把一句话需求拆成 AI 能听懂的“指令模板”。

1. 需求拆解

先画一张极简流程图：
用户 → POST /items → Controller → Service → DAO → DB
返回：统一响应 R

2. 精准 Prompt 模板

把下面 5 要素喂给 AI：

• 背景：Spring Boot 2.7 + MyBatis-Plus + MySQL 8
• 分层：Controller / Service / Mapper / Entity / VO
• 规则：RESTful、统一返回 R 类、字段下划线转驼峰、Swagger 注释
• 安全：参数校验 + 全局异常拦截
• 示例：入参 CreateItemDTO，出参 ItemVO，分页用 MyBatis-Plus Page

复制到通义灵码对话框，回车，10 秒拿到完整代码：

1. Controller

@RestController @RequestMapping("/api/items") @Tag(name = "商品接口") public class ItemController { @PostMapping public R<ItemVO> create(@Valid @RequestBody CreateItemDTO dto){ return R.success(itemService.create(dto)); } }

2. Service

@Service @RequiredArgsConstructor public class ItemService { private final ItemMapper itemMapper; @Transactional public ItemVO create(CreateItemDTO dto){ Item item = BeanUtil.copy(dto, Item.class); item.setGmtCreate(LocalDateTime.now()); itemMapper.insert(item); return BeanUtil.copy(item, ItemVO.class); } }

3. Mapper XML 也一并生成，连<resultMap>都写好了。
4. 统一返回类 R、全局异常、Validation 注解全配齐，直接能跑。

3. Prompt 小技巧

• 先给“上下文”：把项目已有的 R 类、PageDTO 贴到对话框，AI 会按你的风格续写。
• 再圈“范围”：用// TODO AI：生成以下方法注释，插件只会补全注释下方，避免整屏乱改。
• 后加“约束”：末尾追加 “不要 Lombok”、“MyBatis-Plus 写法”，可显著减少返工。

AI 代码的暗礁：安全、事务、性能

AI 写得快，但“坑”也快。以下 3 类问题必须人工复审：

1. 安全漏洞

   • SQL 拼接：AI 偶尔偷懒写${}而不是#{}，一跑就注入。
   • 越权：生成的接口默认不带用户 ID 校验，需要手动加ThreadLocal<User>拦截。

2. 事务缺失

   • 批量插入时，AI 常忘@Transactional，失败就脏数据。
   • 嵌套事务：默认REQUIRED可能不满足，需要改成REQUIRES_NEW并测试回滚。

3. 性能陷阱

   • N+1 查询：AI 给的 Mapper 只查主表，字段里出现userName就触发二次查询。
   • 大字段：把text类型description也SELECT *，带宽瞬间爆炸。

建议做法：

• 生成后立刻跑单元测试，用p6spy打印 SQL，看语句条数。
• 打开 IDEA “Database” 面板，执行计划EXPLAIN每句慢 SQL。
• 引入CheckStyle插件，强制扫描${}与@Transactional覆盖率。

生产级避坑指南：连接池、JWT、文档

1. 数据库连接池

AI 默认给的application.yml只有

spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/secondhand username: root password: 123456

上线必炸。手工补全 Hikari：

hikari: maximum-pool-size: 20 minimum-idle: 5 idle-timeout: 300000 connection-test-query: SELECT 1

2. JWT 令牌刷新

AI 只会生成“登录返回 token”，不管续签。加上“双 Token” 机制：

1. 登录返回accessToken(15min)+refreshToken(7d)
2. 拦截器发现accessToken过期但refreshToken有效，直接颁发新accessToken
3. 用 Redis 记录刷新标识，防止并发刷新重复写库。

3. Swagger 一键文档

通义灵码已自动加@Operation，再配：

springdoc: swagger-ui: path: /doc.html tags-sorter: alpha

启动后访问http://ip:8080/doc.html，接口分组清晰，毕业答辩现场演示给老师，直接加分。

把项目跑起来：30 分钟部署脚本

写个deploy.sh一键完成：

1. mvn -DskipTests package
2. scp target/secondhand.jar user@云主机:/opt/
3. ssh 远程systemctl restart secondhand
4. 健康检查curl -f http://localhost:8080/actuator/health

脚本放仓库，AI 也能帮你迭代，每次改完 push 后打git tag v1.x，回滚无忧。

写在最后：AI 不会替你思考，但能让你飞

两周下来，我们把原计划 6 周的工期压到 2 周，代码行数少了 40%，Bug 率降了 60%。最深的体会是：AI 是“超级助理”，不是“替身”。
它擅长套路，你把“业务含义、边界、异常”讲清楚，它就能瞬间产出骨架；但架构权衡、安全兜底、性能红线，依旧要靠人脑决策。

毕业设计只是起点。接下来不妨把 AI 生成的代码再重构一遍——

• 把重复 DTO 抽象成泛型；
• 把 if-else 策略化；
• 把日志链路接入 ELK。

在一次次“让 AI 先跑”与“把人脑补位”的循环里，你会慢慢长出新时代开发者最稀缺的核心竞争力：问题拆解与质量把控。

打开 IDE，复制一段烂代码，试着写一段精准 Prompt，再亲手把生成的漏洞补上——这就是下一封简历里最能打的故事。