1. 学生党做 SpringBoot 毕设，到底卡在哪？
每年 3 月，实验室里总会出现同一幅画面：IDEA 开着 30 个 Tab， pom.xml 里堆满“可能用得上”的依赖，Controller 层直接写 SQL，一个if/else套七层，最后跑起来 200 行代码搞定“论文管理系统”。需求评审？不存在的；单元测试？等答辩前通宵补；文档？代码即文档。
痛点归纳起来就三句话：
- 功能拍脑袋，想到哪写到哪，缺一个“全局视角”
- 代码复制粘贴，Service 层和 Mapper 层职责颠倒，后期一改全崩
- 文档与实现脱节，Word 里写的“角色权限”和代码里的
if(role==1)完全对不上号
AI 辅助开发不是万能药，但它能把“从 0 到 1 搭骨架”的时间从两周压到两天，让你把精力花在“业务怎么更合理”而不是“MyBatis 怎么写分页”。
2. 主流 AI 编码助手横评：谁更适合 SpringBoot 场景？
| 工具 | 上下文窗口 | Java 生态理解 | 依赖推荐准确性 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| GitHub Copilot | 4k token 滑动窗口 | 能识别 Spring 注解链，但偶尔把@PathVariable写成@RequestParam | 会“幻觉”出根本不存在的 starter | 适合写重复 Controller、单元测试 |
| 通义灵码 | 128k 超长上下文 | 对阿里系中间件（Druid、Nacos）示例代码熟 | 版本号与 SpringBoot 官方 BOM 同步率高 | 中文 Prompt 友好，适合写注释和文档 |
| CodeWhisperer | 12k token | 对 AWS SDK 生成最准，Java 通用性一般 | 无 BOM 概念，容易给出过期版本 | 不推荐国内镜像环境 |
实测结论：
- 搭架子阶段用通义灵码，一次性把多模块 Maven 结构、yml 配置、logback-spring.xml 生成完毕，减少拼积木时间。
- 写重复性代码（DTO、Converter、Mapper XML）用 Copilot，Tab 键按得飞起。
- 两类工具都会“自信地”给出过时依赖，务必让 Dependabot 或 Maven Versions 插件再扫一遍。
3. Prompt 工程：让 AI 先帮你把需求“翻译”成模型
与其直接说“给我一个论文管理系统”，不如拆四段式 Prompt：
- 上下文：基于 SpringBoot 3.2 + MyBatis-Plus + MySQL 8.0
- 任务：生成“学生提交论文”用局时序图、表结构、RESTful API 规范
- 约束：字段必须含
version乐观锁、软删除、创建人审计 - 输出格式：PlantUML + Markdown 表 + OpenAPI 3.0 YAML
把生成的 YAML 直接喂给 Swagger-Codegen，前端同学就能并行开发，你只需守护“契约”不变。
经验：Prompt 里把“乐观锁、软删除”显式写出来，AI 就不会给你整出物理删除的 SQL，后面改起来省一堆回滚脚本。
4. 核心模块落地：Clean Code 视角的三段式拆解
4.1 用户权限（RBAC 模型）
- 表设计：user / role / permission 三张基表 + 中间表，全部带
created_by, updated_by审计字段 - Spring Security 配置：禁用 Session，采用 JWT + RefreshToken 双 Cookie 方案，AI 会默认给你
UsernamePasswordAuthenticationFilter，记得追加JwtAuthorizationFilter顺序 - 代码片段（通义灵码生成后手工微调）：
@Component @RequiredArgsConstructor public class JwtAuthorizationFilter extends OncePerRequestFilter { private final JwtUtil jwtUtil; private final UserDetailsService userDetailsService; @Override protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain) throws ServletException, IOException { String header = request.getHeader(HttpHeaders.AUTHORIZATION); if (header == null pud !header.startsWith("Bearer ")) { chain.doFilter(request, response); return; // 放行，后续由方法级注解鉴权 } String token = header.substring(7); String username = jwtUtil.extractUsername(token); if (username != null && SecurityContextHolder.getContext().getAuthentication() == null) { UserDetails details = userDetailsService.loadUserByUsername(username); if (jwtUtil.validateToken(token, details)) { UsernamePasswordAuthenticationToken auth = new UsernamePasswordAuthenticationToken(details, null, details.getAuthorities()); SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(auth); } } chain.doFilter(request, response); } }关键注释已内嵌，AI 会漏掉SecurityContextHolder.clearContext()的异常场景，一定在finally里补回，否则线程复用会出现“串权”。
4.2 论文提交（带版本号）
- 采用“论文主表 + 附件子表”设计，每次上传新稿即新增一条
paper_revision记录，主表latest_revision_id指向最新版本，天然支持历史回溯 - Service 层模板代码让 Copilot 一次性生成，注意让事务边界包住“主表更新 + 子表插入 + 文件落盘”三步，回滚时删盘文件用
TransactionSynchronizationManager.registerSynchronization()做后置清理，防止“数据回滚了，文件还在”这种幽灵数据
4.3 查重接口集成（防腐层模式）
外部查重服务返回结构与你内部模型大概率不一致，用AntiCorruptionLayer转换：
@Service class SimilarityClientAdapter { private final RestTemplate rest; // 配置连接池 public PaperSimilarity adapt(ExternalSimilarityDto dto) { return PaperSimilarity.builder() .similarity(dto.getRatio() * 100) // 外部用小数，内部用百分比 .build(); } }AI 生成 RestTemplate 时容易忽略连接池，把HttpComponentsClientHttpRequestFactory换成OkHttp3线程池，高并发下超时更可控。
5. 安全性与性能：AI 不会告诉你的细节
5.1 文件上传校验
- 后缀白名单 + Tika 检测 MIME 双保险，AI 只会给你
endsWith(".pdf")，一定再调Tika.detect() - 存储路径与数据库主键解耦，用 UUID 命名，防止被遍历下载
- 限制大小 50 MB，SpringBoot 内嵌 Tomcat 默认 max-swallow-size 2 MB，超过直接 Reset，需要在
application.yml显式调高
5.2 JWT 令牌刷新
- AccessToken 15 min，RefreshToken 7 d，存 HttpOnly Cookie
- 刷新接口
/auth/refresh必须 POST + 带 Double Submit Cookie CSRF 保护，AI 示例常漏掉 SameSite=Strict 属性，前端 Axios 需withCredentials=true
5.3 性能缓存
- 读多写少场景：角色权限树、学院列表用 Caffeine 本地缓存，过期 30 min
- 论文元数据与附件分离，附件走 OSS 预签名 URL，不给应用服务器添压力
- 查重结果缓存 key =
paperId_revisionId，TTL 6 h，防止学生疯狂点击“再查一次”把外部服务打挂
6. 生产环境避坑清单
- 测试覆盖：AI 生成的
XxxServiceImpl往往 0 测试，用 Copilot 写单元测试时，只覆盖 Happy Path，一定手工补异常分支。Jacoco 门槛值先设 60%，逐迭代提高 - 依赖冲突：SpringBoot 3.2 默认引用 Jackson 2.16，而查重 SDK 内部拉 2.13，启动时不会报错，运行期出现
NoSuchMethodError。用mvn dependency:analyze把重复树打印出来，用<exclusions>精准剔除 - 容器化：Dockerfile 由 AI 生成时，常基于
openjdk:17全量镜像，体积 500 MB+，换eclipse-temurin:17-jre-alpine再瘦 70%，层缓存更友好 - 日志脱敏：学生姓名、学号属敏感信息，Logback pattern 里用
%replace(%msg){'(\d{10})','***'}做正则脱敏，日志平台才不会踩 GDPR 红线
7. 把 AI 当“可靠协作者”而非“黑盒”的三条纪律
- Prompt 即契约：任何生成物先落到
.md契约文件，再编码；若实现与契约偏差 > 10%，强制回退重写 - 代码审阅不可省：AI 代码必须过 MR，让另一位同学用 IDEA Code With Me 交叉评审，重点看异常分支、事务边界、SQL 注入
- 自动化验证兜底：把 SpotBugs、Sonar、Checkstyle 全接进 CI，AI 一旦写出空 catch 块、魔法数，管道直接亮红灯
动手任务：挑一个你最头痛的模块——比如“论文状态机”——先用自然语言写 Prompt，让 AI 生成状态图与代码，再手工重构，把if/else换成 Spring StateMachine，并补充状态迁移表单元测试。一周后回来看覆盖率与圈复杂度，你会直观感受到“AI + 重构”比“纯手写”快多少，也能真正理解“协作者”与“代写”的区别。
毕业设计不是终点，把 AI 训练成你的“第二大脑”，才是长期受益的开始。
