作者:轻眉
演示主题:由 AI 自动生成 0 到 1 的电商订单 Java 项目
演示目的
面向 Java 零基础的用户,通过灵码的产品能力(如提示词、编码智能体、项目 Rules 和 SQLite MCP 服务、单元测试)自动生成 0 到 1 的电商订单 Java 项目,使用 Maven 作为构建工具。
演示准备
1. 安装 JetBrains IDE
版本号 2020.3 及以上。Lingma IDE:通过安装包下载安装。参考:help.aliyun.com/zh/lingma/u...
2. 安装本地 Maven 工具
maven.apache.org/download.cg... brew 安装 Maven。
注:未提前安装,灵码智能体编译运行时,自主检查 Maven 环境和依赖,会自主修复安装下载依赖。
3. 安装最新的灵码插件

注:也可以直接使用灵码 IDE(lingma.aliyun.com/download)
4. 安装简单实用的数据库 SQLite3
brew install sqlite3
5. 安装 uvx
pip install uvx
这里需要注意 python 的环境 3.12 及以上,建议用 pipenv/poetry(python-poetry.org/)等配置 python 的环境变量。确保 uvx 安装正确,信息参考如下:

6. 安装 mcp-server-sqlite
vbscript
uvx install mcp-server-sqlite
7. 创建演示目录和 SQLite 数据库文件
在项目所在根目录下创建演示目录,mkdir< dir >,例如,在 /Users/yuxiao/Downloads/ 下创建 0713demo:
bash
mkdir /Users/yuxiao/Downloads/0713demo
在该目录下创建数据库文件 "test.db"
cd < dir >,例:
bash
cd /Users/yuxiao/Downloads/0713demo
touch test.db
8. 在灵码插件中,配置 mcp-server-sqlite 服务

通过 json 配置更改来添加插 MCP 插件。

添加如下内容:
json
"mcp-server-sqlite": {
"autoApprove": [],
"disabled": false,
"timeout": 60,
"command": "mcp-server-sqlite",
"args": [
"--db-path",
"/Users/yuxiao/Downloads/0713demo/test.db"
],
"transportType": "stdio"
},
注:/Users/yuxiao/Downloads/0713demo/路径改成您实际创建 test.db 所在的绝对路径。
演示步骤
1. 在 IDE 中创建一个新的空工程
以下以 IDEA 为例:


2. 打开灵码,使用 agent 模式,模型选择"qwen3-thinking"
注:这里也可换成 qwen3-coder,作为新手推荐 qwen3-thinking,可以学习分析思考过程。

3. 创建一个空的 Maven 工程
输入 prompt:"生成一个 maven 工程"

灵码编码智能体自动生成一个基础的 Maven 工程结构,包含标准目录和 pom.xml 配置。

该初始化 Maven 工程包含:
- 标准的 Maven 目录结构
- 基础 pom.xml 配置(含 JUnit 5 依赖)
- 简单的 Java 主程序
- 对应的测试类
注:灵码智能体自动生成的项目目录和代码,每次执行结果不会完全一模一样!本文中的内容是作者做 demo 生成的效果,作为示例参考。
4. 创建电商订单场景的实体类
输入 prompt:"构建一个电商定单的 entity 的类,包含最基础的字段。"

灵码编码智能体自动生成 Order 实体类,该 Order 实体类包含以下核心字段:
- orderId - 订单唯一标识
- userId - 关联用户系统
- productId - 关联商品系统
- quantity - 购买数量
- totalAmount - 订单总金额(使用 BigDecimal 避免精度问题)
- status - 订单状态(建议用枚举类型增强可读性)
- 时间相关字段:创建时间、支付时间、更新时间
5. 初始化函数
输入 prompt:"初始化函数。"

灵码编码智能体自动生成两个构造函数:全参数构造函数和基础字段构造函数,包含自动初始化逻辑。
- 全参数构造函数:支持所有字段的自定义初始化
- 基础字段构造函数:仅需提供核心业务字段即可创建订单对象
- 智能默认值:
- 状态字段自动初始化为 0(待支付),
- 创建时间自动设置为当前时间,
- 空值防护:对可能为 null 的参数进行了空值检查。
6. 提供增删改查的业务逻辑
输入 prompt:"提供增删改查的函数。"

灵码编码智能体自动创建订单的增删改查功能,包含以下组件:
数据访问层(DAO):OrderDAO.java
- 创建 OrderDAO 类,包含存储数据的 Map。
业务服务层(Service):OrderService.java
- 实现 createOrder 方法,添加新订单。
- 实现 getOrder 方法,根据 ID 获取订单。
- 实现 updateOrder 方法,更新现有订单。
- 实现 deleteOrder 方法,移除订单。
总结:该操作的提示词,没有明确指明数据库类型,AI 实现方案为提供一个简单的 DAO 实现,模拟内存操作。在方案最后,会建议用户将内存存储替换为真实的数据库持久化。
7. 数据持久化到 SQLite 数据库中
输入 prompt:"数据库为 sqlite,在 test.db 中创建 order0713 订单表。"

灵码编码智能体自动完成 SQLite 数据库表创建和持久化功能,包含以下内容:
- 在 test.db 中创建了 order0713 表,字段对应 Order 类属性
- 添加了数据库连接工具类 DBUtil,用于获取 SQLite 数据库连接
- 扩展了 OrderDAO 实现数据库持久化功能,包含表结构初始化、数据加载和保存方法
- 在 pom.xml 中添加了 SQLite JDBC 依赖和 Java 时间 API 注解支持
8. 编译并运行
输入 prompt:"编译并运行。"

编译过程中遇到各类问题,智能体自动修复。

多轮修复后,再重新编译。

运行成功,若有问题,继续自动修复。

9. 按企业规范生成单元测试
创建项目的 rules:
在灵码高级设置中,添加 project_rule.md 文件。

自动添加目录和默认文件。

按企业单测生成规范,编辑 rule 文件,如下:

选中要单测的函数,右键生成单元测试。

灵码编码智能体自动生成单测方案,方案满足项目中定义单测的rule规范。
一、被测函数分析
被测函数:OrderService.createOrder(Order order)
该函数主要完成以下功能:
- 对订单对象进行业务校验:
- 检查购买数量是否大于 0
- 检查订单金额是否大于 0
- 调用数据访问层的 createOrder 方法创建订单。
二、分支分析
正常分支:
- 订单数量>0且订单金额>0,调用 orderDAO.createOrder 返回 true
- 订单数量>0且订单金额>0,调用 orderDAO.createOrder 返回 false
异常分支:
- 订单数量<=0,抛出 IllegalArgumentException
- 订单金额<=0,抛出 IllegalArgumentException
三、测试用例分析

灵码编码智能体按以上方案生成单测用例:

10. demo 工程的架构解读及视图
输入 prompt:"介绍该工程架构,技术栈,业务流程,并画出 Plantuml 架构图。"
灵码编码智能体生成:该工程是一个典型的 Java 项目,使用了 Maven 作为构建工具。项目的目录结构遵循标准的 Maven 布局,其中 src/main/java 包含了所有的源代码,而 src/test/java 则存放了测试代码。项目中包含了一些基本的类如 App.java, DatabaseConnection.java, Order.java, OrderDao.java, 和 OrderService.java,以及一个测试类OrderServiceTest.java。
技术栈
- 编程语言:Java
- 构建工具:Maven
- 数据库连接:可能使用 JDBC 或其他 ORM 框架(具体实现未给出)
- 单元测试:JUnit 5
业务流程
- App.java:可能是应用程序的入口点。
- DatabaseConnection.java:处理与数据库的连接。
- Order.java:表示订单的模型类。
- OrderDao.java:数据访问对象,负责与数据库交互以获取或存储订单信息。
- OrderService.java:服务层类,可能包含业务逻辑来处理订单。
- OrderServiceTest.java:对 OrderService 类中的方法进行单元测试。
PlantUML 架构图
- 以下是该项目的一个简单 PlantUML 架构图:

输入 prompt:"以创建订单为例,分层介绍业务流程。"
灵码编码智能体生成:

注:安装 PlantUML 插件,或者拷贝 PlantUML 代码到 PlantUML 官网进行展示。
结束语
目前受限于模型的能力,智能体编译运行时需要多次修复才能编译运行通过,当出现多次不能编译成功时,可以通过优化提示词或人工干预做局部修改。
生成的样例工程如下:tongyi-code.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/assets/0708...