背景与目标
开发者常面临需求变更频繁和代码质量不稳定的问题,传统代码生成工具缺乏上下文理解能力导致大量返工。AutoDev Workbench通过AI的上下文感知能力,可显著降低人工干预需求。
核心解决方案
- 精准配置上下文:在代码生成模块上传项目结构文件(如Controller.java),系统会分析现有代码风格和架构模式
- 自定义提示词优化:输入类似
"生成带JWT验证的Spring Boot Controller,继承自BaseController"
的详细需求 - 双重校验机制:
- 启用内置的AST语法树检查(基于Chapi引擎)
- 配合生成的单元测试自动验证功能逻辑
进阶技巧
在settings.json
中调整temperature=0.3
可降低模型随机性,生成更符合预期的结构化代码。结合组件市场复用认证模块等公共组件,可进一步减少生成代码的修改点。
本答案来源于文章《AutoDev Workbench:加速软件开发的AI原生平台》