Java AI 全栈实战：智能代码重构助手 (AI Code Reviewer) 项目说明书

Corey2026/7/22大约 5 分钟面试题面试题

来源：Java AI 全栈实战：智能代码重构助手 (AI Code Reviewer) 项目说明书

项目代号：Java-AI-Reviewer-v1.0
适用人群：Java 开发者、Spring Boot 学习者、AI 应用探索者
核心技术：JDK 21 + Spring Boot 3 + Spring AI + Alibaba Qwen

1. 📖 项目背景与简介

1.1 痛点分析

在日常开发中，我们经常遇到以下问题：

接手“屎山”代码，逻辑混乱，不敢乱改。
团队 Code Review（代码评审）耗时耗力，甚至容易引发争论。
新手写代码缺乏规范，导致生产环境出现空指针（NPE）、性能 O(n²) 等隐患。

1.2 项目定义

本项目是一个 基于大语言模型（LLM）的智能代码审计系统。它就像一位 24 小时待命的“资深架构师”，能够实时对输入的代码进行：

多维度评分：直观了解代码质量。
毒舌/专业点评：精准定位 Bug 和安全隐患。
自动重构：一键生成符合大厂规范的优雅代码。

2. 🏗️ 技术架构方案

本项目坚持 “Java Native” 路线，不依赖 Python，利用 Spring 生态无缝接入 AI。

模块
技术选型
选择理由

开发语言
Java 21
Spring Boot 3 的基石，性能更强，LTS 长期支持。

核心框架
Spring Boot 3.2.x
约定大于配置，生态最成熟。

AI 框架
Spring AI
Spring 官方出品，标准化调用 OpenAI、Ollama 等模型。

大模型
阿里云通义千问 (Qwen)
兼容 OpenAI 协议，国内访问快，Token 便宜/免费，中文理解能力强。

前端交互
HTML5 + SSE
实现类似 ChatGPT 的流式打字机效果，提升用户体验。

工具支持
Cursor + Maven
AI 辅助编程，极大提高开发效率。

系统数据流图

codeMermaid

graph LR
User[用户提交代码] --> Frontend[前端页面]
Frontend -->|SSE 流式请求| Controller[Spring Boot Controller]
Controller -->|封装 System Prompt| AIService[AI 服务层]
AIService -->|HTTP/OpenAI 协议| Model[阿里千问大模型]
Model -->|Token 流| AIService
AIService -->|Stream| Frontend
Frontend -->|Markdown 渲染| User

3. 🛠️ 环境准备与快速启动

3.1 前置要求

JDK：必须版本 ≥ 21
Maven：版本 ≥ 3.6
API Key：阿里云百炼平台申请的 Key (sk-xxxxxxxx)

3.2 配置文件 (application.yml)

这是项目运行的核心配置，请务必检查：

codeYaml

spring:
  application:
    name: ai-code-reviewer
  ai:
    openai:
      # ⚠️ 关键点：使用阿里兼容 OpenAI 的接口地址
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
      api-key: ${ALI_API_KEY} # 你的 Key
      chat:
        options:
          # 推荐模型：qwen-turbo (性价比高) 或 qwen-plus
          model: qwen-turbo
          temperature: 0.7 # 0.7 保证一定的创造性，0.2 偏严谨

3.3 启动命令

在项目根目录下执行：

codeBash

mvn spring-boot:run

启动成功后，访问：http://localhost:8080

4. 💻 核心代码解析 (面试/学习重点)

4.1 后端：流式响应 (Flux)

为什么不用 String 而用 Flux<String>？因为大模型生成内容较慢，我们需要生成一个字就推给前端一个字，避免用户枯等。

codeJava

// Controller 层核心逻辑
@PostMapping(value = "/api/review", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) // 1. 声明 SSE 格式
public Flux&lt;String&gt; reviewCode(@RequestBody String userCode) {
    // 2. 定义人设 (System Prompt)
    String systemPrompt = "你是一位资深 Java 架构师，请审查代码并输出 Markdown 格式报告...";
    
    // 3. 调用 AI 并开启流式传输 (stream)
    return chatClient.prompt()
            .system(systemPrompt)
            .user(userCode)
            .stream() // 关键调用
            .content();
}

4.2 前端：解析 SSE 数据流

前端通过 fetch API 读取 ReadableStream。

codeJavaScript

// 处理数据流的关键代码片段
while (true) {
    const { done, value } = await reader.read();
    if (done) break;
    const chunk = decoder.decode(value, { stream: true });
    
    // 💡 技巧：去掉 SSE 协议头 "data:"，否则 Markdown 渲染会乱
    const cleanChunk = chunk.replace(/data:/g, ''); 
    
    // 实时渲染
    resultText += cleanChunk;
    resultDiv.innerHTML = marked.parse(resultText);
}