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这次正好赶上「飞算JavaAI炫技赛·盛夏季」,活动时间是 2026 年 7 月 10 日到 7 月 27 日,主题叫「代码无界,放手去炫」。我就拿一个很适合学生场景的题目试了一下:校园二手物品交易系统。

我的目标不是只让 AI 写几个零散接口,而是看它能不能帮我从 0 到 1 搭出一个完整 Java 项目:前端页面能看,后端结构清楚,用户、商品、订单、消息、后台审核这些核心流程都能连起来。最后产出的作品技术栈是 Vue.js + Spring Boot + MySQL + MyBatis-Plus + JWT + ECharts。
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一、从一句需求开始,让智能引导先搭工程骨架

我最开始给飞算JavaAI的需求其实很直白:帮我生成一个校园二手物品交易系统,并指定技术栈。它的定位是 Java 专属编程智能体,所以对 Spring Boot、MyBatis-Plus、JWT 这类 Java Web 项目常见组合比较友好。

这一步我主要用了它的「智能引导」能力。它不是直接甩一大段代码给我,而是按项目目标、功能模块、技术栈、数据结构、运行方式逐步确认。这个过程有点像旁边坐了一个架构师,先帮你把工程边界划出来,再往里补代码。

项目初始化后,登录页先跑起来了。这里我放了学生端和管理员端两类入口,方便后面演示不同角色的功能差异。
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二、先看最终效果:学生端围绕“发布、浏览、交易、沟通”展开

跑起来后的首页是一个概览页,左侧是功能导航,中间展示校园闲置好物流转的核心数据,例如在售商品、成交订单、注册学生和待审核数量。对一个校园交易系统来说,这类首页可以让用户快速理解平台状态,也方便后续扩展数据看板。
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二手市场页是学生端最核心的页面。商品按教材、数码、生活用品、运动等分类展示,支持搜索、筛选、收藏和立即交易。这个页面我希望它像一个轻量校园集市,不做太重的电商感,重点是让同校学生快速找到可交易物品。
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发布商品页负责把闲置物品录入系统,包括商品名称、分类、价格、成色、交易地点、联系方式和商品描述。这里的表单字段比较贴近校园真实场景,比如图书馆门口、宿舍楼下、教学楼 A 座这种地点,比泛泛的“收货地址”更适合线下当面交易。
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收藏页、订单页和个人中心则补齐了学生端的日常操作。收藏用于临时保存感兴趣的商品;订单页展示待交易、已完成等状态;个人中心维护学号、校区、手机号和常用交易地点。
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三、交易不只是一张订单,还要有消息沟通和状态流转

校园二手交易有一个特点:买卖双方通常不需要复杂物流,但很需要“约地点、确认时间、确认状态”。所以我在作品里加入了消息中心,买家可以询问商品是否还在,卖家可以回复交易时间和地点。
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订单模块则承担交易状态流转。比如蓝牙耳机可以处于待交易状态,高等数学教材可以是已完成状态。这样一来,系统不是单纯展示商品列表,而是形成了从浏览商品、联系卖家、生成订单到完成交易的闭环。

这里我觉得飞算JavaAI比较省时间的地方,是它能根据前面定义好的实体继续生成关联代码。像 User、Product、Category、Order、Message、Favorite 这些实体,如果手写当然不难,但重复劳动很多;让 AI 先生成基础结构,再由我检查字段和业务逻辑,会快不少。
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四、后台审核是校园交易系统里最不能省的一环

很多二手交易 Demo 会只做前台展示,但校园场景其实离不开后台管理。学生发布商品后,管理员需要审核商品、处理举报、查看成交和下架违规商品。否则一旦出现虚假商品、联系方式异常或描述不符,平台很难维护秩序。

所以我给系统加了后台管理页面:待审核商品、举报记录、今日成交、下架商品都有对应统计;审核中心里可以处理商品审核、举报处理和订单申诉。这个模块让系统从“能展示”变成“能管理”。
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从技术实现上看,后端可以按用户、商品、分类、订单、消息、收藏、后台审核拆分模块;认证部分使用 JWT 维护登录状态;数据库层用 MyBatis-Plus 减少常规 CRUD 代码;前端用 Vue 组件拆出导航、表单、列表和状态标签。后面如果继续扩展,还可以加入 ECharts 做成交趋势、热门分类、举报类型统计。



五、参赛复盘:AI不是替我思考,而是把重复编码压缩掉

这次体验下来,我对飞算JavaAI的感受更接近“Java 项目脚手架 + 编程搭子”。它能把一个需求快速拆成工程结构和基础代码,尤其适合课程设计、比赛作品、Demo 验证这类需要快速成型的场景。

但我也不会把它说成万能。真正决定项目质量的,还是需求是否说清楚、字段是否合理、状态是否完整、异常路径有没有考虑。比如校园二手系统里,商品审核、举报处理、订单状态、消息通知这些规则,就需要开发者自己把业务边界想明白,再让 AI 去落代码。

如果你也想参加这次炫技赛,可以从低门槛的「晒一晒」开始,把自己的作品效果和生成过程发出来;想讲得更完整,也可以走「讲一讲」赛道,把从需求输入、智能引导、代码生成、运行调试到最终演示的过程完整复盘一遍。

我这次的结论是:传统开发当然仍然重要,但如果只是搭一个结构完整、能跑起来、能展示业务闭环的 Java 项目,飞算JavaAI确实能把很多重复工作压缩掉。它不是替我变成高手,而是让我更快进入“检查设计、补业务、调细节”的阶段。

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