AI Conding推荐

在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。

首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。

其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。

对 Java 后端来说，AI 最适合的角色是“结对程序员”。让它帮你生成接口实现、优化 Stream 操作、改写并发代码，或分析潜在的性能问题，但核心的架构设计、事务边界和并发模型，仍需要开发者自己把关。

最后建议是：多让 AI 解释，而不是只让它输出。比如让它说明为什么这样用线程池、为什么这样写更利于 GC。当 AI 成为你理解 JVM、Spring 和分布式系统的辅助工具时，它的价值才能真正体现出来。