Java 代码生成技术经历了从“刀耕火种”到“自动化流水线”，再到如今“AI 智能智造”的演变。在 AI 编程时代，一些传统方案确实面临着被颠覆或淘汰的命运，而另一些则通过与 AI 融合，找到了新的生存空间。

一、 传统 Java 代码生成领域的主要方案

传统代码生成方案的核心思想是“基于模板和规则，批量生产重复性代码”。它们通常需要预先定义好数据源（如数据库表结构）和代码模板，然后通过引擎将两者结合，输出目标代码。

1. 基于数据库表结构的代码生成器 (CRUD 生成器)

• 代表工具/框架：
  • MyBatis Generator (MBG): MyBatis 官方提供的代码生成器，根据数据库表生成 Entity, Mapper Interface, Mapper XML。
  • MyBatis-Plus Generator: MyBatis-Plus 的增强版生成器，功能更强大，支持自定义模板、Service、Controller 层生成。
  • 各快速开发平台内置生成器： 如 RuoYi, Guns, Pig, JeecgBoot 等，都内置了强大的代码生成模块，通常基于 Freemarker 或 Velocity 模板引擎，能一键生成前后端整套代码。
• 工作原理：
  1. 连接数据库，读取表结构（字段名、类型、注释、主键、外键等）。
  2. 将表结构信息映射到内存中的数据模型。
  3. 加载预定义的代码模板（.ftl, .vm 文件）。
  4. 将数据模型“填充”到模板中，渲染出最终的 Java/HTML/JS 代码文件。
• 优点：
  • 效率极高： 几秒钟生成成千上万行基础代码，解放双手。
  • 标准化： 生成的代码风格统一，符合项目规范。
  • 成熟稳定： 技术成熟，几乎没有 Bug。
• 缺点：
  • “死板”： 只能生成预设模板内的代码，无法应对复杂、非标准的业务逻辑。
  • “一次性”： 通常是“一次性生成”，表结构变更后，重新生成会覆盖自定义代码，需要手动合并，非常麻烦。
  • 理解成本： 需要学习模板语法和配置规则。

2. 基于领域模型/元数据的代码生成器

• 代表工具/框架：
  • JHipster: 一个开发平台，通过问答式配置生成基于 Spring Boot + Angular/React/Vue 的完整项目。它不仅仅是 CRUD，还包含安全、国际化、监控等。
  • Spring Data JPA 的 @Entity 注解处理器： 虽然不是传统意义上的“生成器”，但通过注解，编译器或 IDE 可以自动生成 Repository 的实现类（如 SimpleJpaRepository），这也是一种“按规则生成”。
  • Lombok: 通过注解（如 @Data, @Getter, @Setter）在编译时动态生成 getter/setter/toString 等方法，极大地减少了样板代码。
• 工作原理：
  • 基于更高层次的抽象（如 JDL 语言、Java 注解）来描述业务模型或期望的行为。
  • 通过注解处理器（APT）或专用引擎，在编译期或运行前生成代码。
• 优点：
  • 抽象层次更高： 不直接依赖数据库，更关注业务模型。
  • 更灵活： JHipster 等可以生成更复杂的项目骨架。
  • 无缝集成： Lombok 与 IDE 和编译器深度集成，体验流畅。
• 缺点：
  • 学习成本： 需要学习特定的 DSL（如 JDL）或注解。
  • 调试困难： 生成的代码是“看不见”的（如 Lombok），调试时可能需要特殊配置。
  • 侵入性： 项目强依赖于这些工具或注解。

3. 基于 UML/模型驱动的代码生成 (MDA - Model Driven Architecture)

• 代表工具：
  • Enterprise Architect, IBM Rational Rose 等建模工具的代码生成功能。
  • Acceleo (Eclipse 建模框架的一部分)。
• 工作原理：
  1. 设计师在 UML 工具中绘制类图、时序图等。
  2. 工具根据 UML 模型和预定义的转换规则，生成对应的 Java 代码。
• 优点：
  • 设计先行： 强调架构和设计的重要性。
  • 文档即代码： UML 图是活的文档。
• 缺点：
  • 成本高昂： 建模工具昂贵，学习曲线陡峭。
  • 效率低下： 维护 UML 模型的成本往往高于直接写代码。
  • “鸡肋”： 生成的代码往往很基础，复杂逻辑仍需手写，且模型与代码容易脱节。
  • 与敏捷开发冲突： 不符合快速迭代的现代开发理念。

二、 AI 编程时代的冲击与淘汰

AI 编程（如 GitHub Copilot, Cursor, Codeium, 通义灵码, 飞算 JavaAI 等）的核心能力是“理解自然语言意图，并生成符合上下文语义的、有创造力的代码”。这与传统基于模板的“机械式”生成有本质区别。

🚫 注定会被淘汰或边缘化的方案

1. 纯“增删改查”(CRUD) 代码生成器 (如 MBG 的基础用法)

   • 原因： AI 只需一句自然语言指令（如“为 User 表生成一个包含分页查询、新增、修改、删除的 RESTful Controller”），就能在几秒内生成更符合当前项目上下文、风格、甚至包含业务校验逻辑的代码。传统生成器需要配置数据源、选择模板、点击生成、再手动复制粘贴，效率和灵活性被 AI 全面碾压。
   • 结局： 对于简单的 CRUD，开发者会直接使用 AI，而不再打开独立的代码生成器界面。这类工具的使用频率将急剧下降，沦为“古董”。

2. 基于 UML/模型驱动的代码生成 (MDA)

   • 原因： AI 能直接根据需求文档或口头描述生成代码，跳过了繁琐的建模步骤。维护一个与代码同步的 UML 模型在 AI 时代显得更加低效和不必要。AI 本身就可以根据代码反向生成文档或图表。
   • 结局： 在商业软件开发领域，MDA 基本已经“死亡”，AI 的出现给了它最后一击。仅在极少数对设计文档有强制合规要求的领域（如航空航天、军工）可能还有残存。

3. 功能单一、无法与 AI 协同的“黑盒”低代码平台

   • 原因： 这里特指像 JeecgBoot 这种重度依赖自身封闭式低代码引擎的平台。正如前文分析，AI 无法理解其内部的“魔法”注解和配置逻辑，导致 AI 生成的代码与平台冲突，或者无法利用平台的高级功能。开发者要么完全依赖平台的低代码，要么完全不用，很难与 AI 形成有效协同。
   • 结局： 这类平台如果不进行重大改造，开放其“黑盒”逻辑，提供标准的 API 或插件机制让 AI 可以接入，其竞争力将被兼具灵活性和 AI 友好性的框架（如 Guns + AI）大幅削弱。

🔄 将被改造、升级或与 AI 融合的方案

1. MyBatis-Plus / JPA 等 ORM 框架的“增强型”生成器

   • 未来： 这些工具不会消失，但其“代码生成”功能将从“主力”变为“辅助”。它们的核心价值将转向提供强大的运行时能力（如 MyBatis-Plus 的条件构造器、Service 层封装，JPA 的 Repository 动态方法）。
   • 与 AI 融合： 开发者可以用 AI 生成业务逻辑和 Controller，然后利用这些框架提供的简洁 API 来操作数据库，而不是让 AI 去拼接复杂的 SQL 或 XML。AI 会学习如何更好地调用这些框架的 API。

2. Lombok 等编译时字节码增强工具

   • 未来： Lombok 的价值在于消除样板代码，提升代码可读性。AI 时代，开发者更关注核心业务逻辑，Lombok 让代码更干净，这与 AI 提升效率的目标是一致的。
   • 与 AI 融合： AI 生成的代码可以天然地包含 @Data, @Slf4j 等 Lombok 注解，因为这是当前 Java 项目的“最佳实践”。AI 会学习并推荐使用这些注解。

3. 快速开发平台 (RuoYi, Guns, Pig) 的代码生成模块

   • 未来： 这些平台的代码生成器不会立即消失，但其定位将发生变化：
     • 从“生产力核心”变为“项目初始化工具”：用于在项目启动时，快速搭建好符合平台规范的基础模块和目录结构。
     • 从“代码生成”变为“模式/规范生成”：生成的不再是最终代码，而是为 AI 提供“代码规范示例”和“项目结构上下文”。
   • 与 AI 融合：
     • AI 作为“超级外挂”：开发者在这些平台上，用 AI 来编写和修改业务逻辑，而平台提供稳定的基础架构、权限、安全等能力。
     • 平台为 AI 提供“知识库”：平台可以内置其自身的 API 文档、最佳实践示例，作为 AI 的本地知识库，让 AI 生成的代码更符合平台规范。

✅ 在 AI 时代反而更有价值的方案

1. 领域特定语言 (DSL) 和声明式编程

   • 原因： AI 擅长理解自然语言，而 DSL 是自然语言与编程语言之间的桥梁。用 DSL 描述业务规则或配置，然后由 AI 或专用引擎将其“翻译”成高效、正确的底层代码，这将是未来的趋势。
   • 例子： 用类似 SQL 的 DSL 描述复杂的数据分析逻辑，AI 将其优化并生成 Spark 或 Flink 代码。

2. 基础设施即代码 (IaC) 和配置生成

   • 原因： AI 可以根据自然语言描述（如“创建一个包含 3 个节点的 Kubernetes 集群，每个节点 8C16G，部署一个 Spring Boot 应用并配置 HPA”），自动生成 Terraform、Ansible 或 Kubernetes YAML 配置文件。这比手动编写或使用传统模板更灵活、更智能。

三、 总结：传统与 AI 的共生之道

核心结论：

在 AI 编程时代，任何**“机械式”、“模板化”、“一次性”** 的代码生成方案都将被 AI 取代。而那些能够提供强大运行时能力、定义清晰规范、或作为 AI 与复杂系统之间桥梁（如 DSL） 的方案，不仅不会被淘汰，反而会与 AI 深度融合，共同构建更高效、更智能的软件开发生态。

未来的开发者，不再是“代码搬运工”，而是“AI 指挥官”和“复杂系统架构师”。他们使用自然语言向 AI 下达指令，同时利用各种现代化框架和工具来管理 AI 生成的代码，确保其质量、性能和符合整体架构规范。