从0到上线只需3小时！飞算JavaAI引爆全民编程革命：不懂代码也能做系统，AI全自动开发时代来了！

飞算JavaAI是一款革命性的全自动开发平台，专为Java生态打造，让非技术人员也能快速构建完整系统。它通过五大核心功能（智能引导、JavaChat、智能问答、SQLChat、编程智能体）实现从需求描述到代码生成、测试部署的全流程自动化。与主流AI编程工具相比，飞算JavaAI在系统完整性、企业级代码质量和小白友好度上具有显著优势。虽然目前主要支持Java且企业版收费，但其降低技术门槛、提升开发效

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403人浏览 · 2025-08-04 16:00:31

2401_82648291 · 2025-08-04 16:00:31 发布

一、我是个“编程小白”，但我也有梦想

二、飞算AI到底是什么？一句话说清楚

类比理解：

三、飞算JavaAI的核心功能（小白也能听懂）

四、我的真实体验：从“0”到“上线”只要3小时

注册和登录

使用：

个人感受：

五、飞算AI vs 国内外主流AI编程工具（详细对比）

六、飞算JavaAI的“优点”和“缺点”（真实评价）

优点

缺点

七、谁最适合用飞算JavaAI？

八、飞算JavaAI的未来：AI开发的“下一个十年”

九、总结：飞算JavaAI，让每个人都能成为“创造者”

一句话总结：

一、我是个“编程小白”，但我也有梦想

你有没有这样的经历？

想做一个自己的小网站，比如“宠物领养平台”、“本地美食推荐”或者“同学聚会管理系统”。
但一想到要学 HTML、CSS、JavaScript、Java、数据库……头都大了；传统开发就像盖房子：你要自己搬砖、砌墙、刷漆、通水电，每一步都得懂。

而飞算AI，就像给你一个“智能施工队”——你说“我要一栋两层小别墅”，它就自动帮你建好，连装修都安排好了。

二、飞算AI到底是什么？一句话说清楚

飞算AI（特别是“飞算SoFlu全自动开发平台”）是一个能让你“用说话的方式”开发Java后端系统、前端页面、数据库、接口调用的智能工具。

它不是简单的代码补全，而是从0到1，帮你全自动搭建一个完整的软件系统。

类比理解：

传统开发	飞算AI开发
自己买材料、请工人、监工、验收	找一家装修公司，说需求，他们全包
写代码、调接口、连数据库、部署服务器	用自然语言描述功能，一键生成完整系统
至少需要前端、后端、测试、运维4个人	一个人，甚至非技术人员也能操作

三、飞算JavaAI的核心功能（小白也能听懂）

飞算JavaAI主要有五大模块，像“积木”一样帮你搭系统：

1. 智能引导

智能引导功能——引导式开发更符合人脑思维习惯

智能引导是飞算JavaAI的核心功能之一，它通过智能化的交互方式，帮助开发者以更加自然和直观的方式进行软件开发。该功能采用引导式开发模式，模拟人类思考和解决问题的过程，使开发者能够轻松地构建复杂的系统架构。

特点：
- 对话式编程：通过自然语言与AI进行交流，描述需求即可生成代码。
- 逐步引导：AI会根据当前开发进度，逐步引导开发者完成后续步骤，避免遗漏关键环节。
- 智能纠错：自动检测并提示逻辑错误，提供优化建议，确保代码质量。
优势：
- 提高开发效率：减少重复性工作，让开发者专注于核心业务逻辑。
- 降低学习成本：即使是编程新手也能快速上手，实现复杂功能。
- 增强用户体验：开发过程更加流畅，符合人类思维习惯。

2. JavaChat

JavaChat——用自然语言编写Java代码

JavaChat模块允许开发者通过自然语言与AI进行交互，直接生成Java代码。无论是简单的变量声明、条件判断，还是复杂的算法实现，都可以通过对话的形式完成。

特点：
- 自然语言输入：无需记住复杂的语法和API，只需用日常语言描述需求。
- 即时反馈：输入指令后，AI会立即生成对应的Java代码，并展示在屏幕上。
- 代码解释：AI不仅生成代码，还会对代码进行解释，帮助开发者理解其工作原理。
优势：
- 简化编码过程：降低Java编程的门槛，提高开发效率。
- 促进学习：通过代码解释，帮助开发者更好地理解和掌握Java知识。
- 提升协作：团队成员可以通过自然语言讨论和编写代码，增强沟通效果。

3. 智能问答

智能问答——解决开发中的各种问题

智能问答模块是一个强大的知识库和问题解答平台，旨在帮助开发者解决在开发过程中遇到的各种问题。无论是技术难题、最佳实践，还是工具使用方法，都能在这里找到答案。

特点：
- 全面的知识库：涵盖Java开发的各个方面，包括语言特性、框架使用、设计模式等。
- 智能搜索：通过自然语言处理技术，准确理解问题并提供相关答案。
- 社区互动：支持与其他开发者交流经验，共同解决问题。
优势：
- 快速解决问题：节省查找资料的时间，提高开发效率。
- 持续学习：不断积累知识，提升个人技能水平。
- 社区支持：获得来自全球开发者的帮助和支持。

4. SQL Chat

SQL Chat——用自然语言编写SQL查询

SQL Chat模块允许开发者通过自然语言与AI进行交互，生成SQL查询语句。无论是简单的数据查询，还是复杂的联表操作，都可以通过对话的形式完成。

特点：
- 自然语言输入：无需记住复杂的SQL语法，只需用日常语言描述查询需求。
- 即时反馈：输入指令后，AI会立即生成对应的SQL查询语句，并展示在屏幕上。
- 结果预览：AI会执行生成的SQL语句，并展示查询结果，方便开发者验证。
优势：
- 简化查询过程：降低SQL编程的门槛，提高数据处理效率。
- 减少错误：AI生成的SQL语句经过优化，减少语法和逻辑错误。
- 提升协作：团队成员可以通过自然语言讨论和编写SQL查询，增强沟通效果。

5. 编程智能体

编程智能体——全方位辅助开发工作

编程智能体是一个集成了多种功能的智能助手，旨在全方位辅助开发者的日常工作。无论是代码编写、调试测试，还是项目管理，都能得到智能体的帮助。

特点：
- 代码生成：根据需求自动生成高质量的代码。
- 调试助手：自动检测并提示代码错误，提供修复建议。
- 项目管理：协助管理项目进度、任务分配和版本控制。
优势：
- 提高开发效率：自动化处理繁琐任务，让开发者专注于核心工作。
- 保障代码质量：通过智能检测和优化，提高代码的可靠性和可维护性。
- 增强团队协作：提供统一的协作平台，促进团队成员之间的沟通和合作。

四、我的真实体验：从“0”到“上线”只要3小时

作为一个完全不懂Java的小白，我决定试试飞算AI，目标是：做一个“电影推荐系统”。

注册和登录（JavaAI）

打开飞算官网，注册账号，进入SoFlu平台。
界面很像“流程图”或“思维导图”，拖拖拽拽就能操作。

然后可与选择在IDEA的插件进行下载：

然后进行登录：

这样就安装成功可以使用了：

使用：

比如对它进行提问：

如何求出两点间最短距离用图论知识

可以看到AI正在思考回答：

最后给我我们完整的代码：

import java.util.Arrays;

public class Graph {
    private int numVertices;
    private int[][] adjMatrix;

    public Graph(int numVertices) {
        this.numVertices = numVertices;
        adjMatrix = new int[numVertices][numVertices];
    }

    public void addEdge(int i, int j, int weight) {
        adjMatrix[i][j] = weight;
        adjMatrix[j][i] = weight; // 如果是无向图
    }

    public void dijkstra(int startVertex) {
        int[] distances = new int[numVertices];
        boolean[] visited = new boolean[numVertices];

        Arrays.fill(distances, Integer.MAX_VALUE);
        distances[startVertex] = 0;

        for (int vertex = 0; vertex < numVertices - 1; vertex++) {
            int u = findMinDistance(distances, visited);
            visited[u] = true;

            for (int v = 0; v < numVertices; v++) {
                if (!visited[v] && adjMatrix[u][v] != 0 &&
                    distances[u] != Integer.MAX_VALUE &&
                    distances[u] + adjMatrix[u][v] < distances[v]) {
                    distances[v] = distances[u] + adjMatrix[u][v];
                }
            }
        }

        printSolution(distances, startVertex);
    }

    private int findMinDistance(int[] distances, boolean[] visited) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;
        int index = -1;

        for (int v = 0; v < numVertices; v++) {
            if (!visited[v] && distances[v] <= min) {
                min = distances[v];
                index = v;
            }
        }
        return index;
    }

    private void printSolution(int[] distances, int startVertex) {
        System.out.println("Vertex Distance from " + startVertex);
        for (int i = 0; i < numVertices; i++) {
            System.out.println(i + "\t\t" + distances[i]);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        Graph g = new Graph(5);
        g.addEdge(0, 1, 9);
        g.addEdge(0, 2, 6);
        g.addEdge(0, 3, 5);
        g.addEdge(0, 4, 3);
        g.addEdge(2, 1, 2);
        g.addEdge(2, 3, 4);

        g.dijkstra(0);
    }
}

下面我们让它进行注释优化下：

生成如下：

import java.util.Arrays;

/**
 * 图类，用于表示带权重的无向图，并实现Dijkstra最短路径算法
 * 使用邻接矩阵存储图结构
 */
public class Graph {
    private int numVertices;        // 图中顶点的数量
    private int[][] adjMatrix;      // 邻接矩阵，存储边的权重

    /**
     * 构造函数：初始化图
     * @param numVertices 顶点数量
     */
    public Graph(int numVertices) {
        this.numVertices = numVertices;
        // 创建numVertices x numVertices的二维数组作为邻接矩阵
        // 初始化所有边的权重为0（表示无连接）
        adjMatrix = new int[numVertices][numVertices];
    }

    /**
     * 添加边到图中
     * @param i 起始顶点索引
     * @param j 结束顶点索引  
     * @param weight 边的权重（距离）
     */
    public void addEdge(int i, int j, int weight) {
        // 在邻接矩阵中设置两个方向的权重
        // 因为是无向图，所以i->j和j->i的权重相同
        adjMatrix[i][j] = weight;
        adjMatrix[j][i] = weight; // 如果是无向图则需要双向设置
    }

    /**
     * Dijkstra算法：计算从起始顶点到其他所有顶点的最短距离
     * @param startVertex 起始顶点索引
     */
    public void dijkstra(int startVertex) {
        // distances[i] 存储从起始顶点到顶点i的最短距离
        int[] distances = new int[numVertices];
        
        // visited[i] 标记顶点i是否已找到最短路径
        boolean[] visited = new boolean[numVertices];

        // 初始化所有距离为无穷大（用Integer.MAX_VALUE表示）
        Arrays.fill(distances, Integer.MAX_VALUE);
        
        // 起始顶点到自身的距离为0
        distances[startVertex] = 0;

        // 主循环：需要处理numVertices-1个顶点
        // （起始顶点已处理，剩余numVertices-1个）
        for (int vertex = 0; vertex < numVertices - 1; vertex++) {
            // 找到当前未访问顶点中距离最小的顶点
            int u = findMinDistance(distances, visited);
            
            // 将该顶点标记为已访问
            // 一旦标记为已访问，其最短距离就确定了
            visited[u] = true;

            // 更新与顶点u相邻的所有未访问顶点的距离
            for (int v = 0; v < numVertices; v++) {
                // 满足以下条件时更新距离：
                // 1. 顶点v未被访问
                // 2. u和v之间有边连接（权重不为0）
                // 3. 从起始点到u的距离不是无穷大（可达）
                // 4. 通过u到达v的距离比当前记录的距离更短
                if (!visited[v] && adjMatrix[u][v] != 0 &&
                    distances[u] != Integer.MAX_VALUE &&
                    distances[u] + adjMatrix[u][v] < distances[v]) {
                    // 更新顶点v的最短距离
                    distances[v] = distances[u] + adjMatrix[u][v];
                }
            }
        }

        // 打印最终的最短距离结果
        printSolution(distances, startVertex);
    }

    /**
     * 在未访问的顶点中找到距离起始点最近的顶点
     * @param distances 当前各顶点到起始点的距离数组
     * @param visited 访问状态数组
     * @return 距离最小的未访问顶点的索引
     */
    private int findMinDistance(int[] distances, boolean[] visited) {
        int min = Integer.MAX_VALUE;  // 记录最小距离值
        int index = -1;               // 记录最小距离顶点的索引

        // 遍历所有顶点
        for (int v = 0; v < numVertices; v++) {
            // 如果顶点未被访问，且其距离小于等于当前最小值
            if (!visited[v] && distances[v] <= min) {
                min = distances[v];   // 更新最小距离值
                index = v;            // 更新最小距离顶点的索引
            }
        }
        return index;  // 返回距离最小的未访问顶点索引
    }

    /**
     * 打印最短路径结果
     * @param distances 最短距离数组
     * @param startVertex 起始顶点
     */
    private void printSolution(int[] distances, int startVertex) {
        System.out.println("Vertex Distance from " + startVertex);
        // 打印从起始顶点到每个顶点的最短距离
        for (int i = 0; i < numVertices; i++) {
            System.out.println(i + "\t\t" + distances[i]);
        }
    }

    /**
     * 主函数：程序入口点
     * 创建图实例，添加边，运行Dijkstra算法
     */
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个包含5个顶点的图
        Graph g = new Graph(5);
        
        // 添加边及其权重
        g.addEdge(0, 1, 9);  // 顶点0和1之间权重为9
        g.addEdge(0, 2, 6);  // 顶点0和2之间权重为6
        g.addEdge(0, 3, 5);  // 顶点0和3之间权重为5
        g.addEdge(0, 4, 3);  // 顶点0和4之间权重为3
        g.addEdge(2, 1, 2);  // 顶点2和1之间权重为2
        g.addEdge(2, 3, 4);  // 顶点2和3之间权重为4

        // 从顶点0开始运行Dijkstra算法
        // 计算从顶点0到其他所有顶点的最短距离
        g.dijkstra(0);
    }
}

可以看出也是十分详细的！