5分钟搞定可灵API联调：Cursor秒转cURL为Java代码

前言

作为一个技术人员，对接各种外部 API 是无法避免的工作。不同厂商的 API 实现五花八门的，文档质量也参差不齐，对接起来十分花费功夫。

虽然有些厂商平台会提供代码示例，大大提升了对接效率，但是示例往往不能完全符合自己项目的规范和技术栈，还需要我们手动调整参数格式、错误逻辑处理、数据格式解析等工作。

今天，我们就尝试使用 AI 优化一下这个场景，让 API 调试不再为难。

实战对比

我们使用"模力方舟"平台生图模型中的 Kolors API 进行对比，这是"可灵"开源的生图模型 API，1天100次免费调用哦。

这里需要说明一下，"模力方舟"平台的接口和文档还是非常标准和完善的，这里挑选它，仅仅因为平时用的多，比较熟悉~

以下是 API 的相关介绍和官网调用代码。

示例代码：

json 复制代码

curl https://ai.gitee.com/v1/images/generations \
	-X POST \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-H "X-Failover-Enabled: true" \
	-H "Authorization: Bearer XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" \
	-d '{"prompt":"Astronaut riding a horse","model":"Kolors","size":"1024x1024","num_inference_steps":25,"guidance_scale":7.5}'

官网提供了 Python、JS 和 cURL 三种代码示例，我们挑选 cURL 作为参考代码，让 Cursor 来实现 Java 代码。

普通方式

作为对照组，我们简单总结一下，没有 AI 的情况，我们都需要做哪些工作。

阅读 API 文档.
复制示例代码。
根据项目框架调整代码，使其无编译错误。
运行代码，确认效果。
根据需求调整代码，并调试通过。
如果需要作为工具类，就进行相关封装。

后续，就可以进行业务开发了。

虽然这个过程不是很复杂，但一步步执行下来，还是很耗费精力的。

接下来，我们看看 AI 能做到什么程度。

AI 协同

1、建立所需文件，KolorsUtils.java。

建立文件这种操作不建议由 AI 完成，性价比不高，并且，由于涉及目录规范问题，比较容易出错。

2、直接进行 AI 生成。

范围

KolorsUtils.java

提示词

yaml 复制代码

根据以下curl代码，编写一个java的工具类，实现可灵大模型接口调用。
可参考文档  @https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%88%90/POST/chat/completions 
要求：
使用当前项目的依赖，不要引入新的依赖。
Token作为类内成员变量配置即可，不需要暴漏为方法参数。
为了更好的测试，请将生成的图片存储在项目根路径方便预览效果。
---
curl https://ai.gitee.com/v1/images/generations \
	-X POST \
	-H "Content-Type: application/json" \
	-H "X-Failover-Enabled: true" \
	-H "Authorization: Bearer XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" \
	-d '{"prompt":"Astronaut riding a horse","model":"Kolors","size":"1024x1024","num_inference_steps":25,"guidance_scale":7.5}'
---

提示词主要包括：

目标：生成工具类
背景：所使用的接口文档、最后面的curl代码
要求：各类你所需要的，一般情况下，都能一次搞定

为了保证生成效果，我直接将文档也包含进去了，Cursor 自动会在文档链接前面加 "@"。

结果

可以看到，Cursor 会先扫描项目结构和依赖，避免了 AI 生成代码无法直接落地应用的问题。

包括：

功能介绍：回顾生成的功能，方便核对是否全部要求都被实现
核心方法说明：方便根据需要选择合适方法调用
使用说明：直接给出最基本的调用代码，一键应用。

最后，还专门提出，Token 别忘记替换了。

这个协同体验，我给满分，很多工作 3 年的程序员也不会给我这么完善的结果。

效果

我 Cursor 的 Java 环境最近搞出了点问题，直接拿 IDEA 给大家跑一下效果。

一次成功，这感觉，真舒爽~

生成位置就不要在意了，为了方便查看图片，直接设置到了项目根目录。

虽然生成的图片不是今天的重点，也给大家看一下吧。

小结

对比一下，AI 协同模式下，真的简化了很多步骤。

我们唯一需要考虑的就是需求到底是什么，并将其整理成清晰的指令发给 Cursor，比如：

封装为工具类
Token不要开放为参数，仅在工具类中维护即可

然后，等待 AI 生成就行。

个人经常使用 AI 帮忙联调 API，有示例代码的情况，90% 的一次生成可用率还是有的。

结语

虽然，联调 API 不算一个占比特别大的工作，但是，AI 协同开发的思想一旦熟悉，大家就会发现，工作中的很多内容都可以通过 AI 进行优化。

希望大家多多尝试，这样，我们才能把更多的精力用在更有价值的事情上。