快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

请生成两个版本的用户管理RESTful API：1) 传统手动编写版本：使用Java Spring Boot，包含完整的CRUD操作，使用JPA和H2数据库 2) AI生成版本：使用相同的技术栈，但由AI自动完成。要求两个版本功能完全一致，包含单元测试和API文档。特别关注开发时间、代码质量和性能指标的对比。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

传统vsAI：RESTful API开发效率对比实验

最近做了一个有趣的对比实验：分别用传统手动编码和InsCode(快马)平台的AI辅助功能，开发相同的用户管理RESTful API。结果发现，开发效率的差距比想象中更明显。

实验设计

1. 项目需求：开发标准的用户管理API，包含创建、查询、更新、删除（CRUD）功能
2. 技术栈：统一使用Java Spring Boot + JPA + H2内存数据库
3. 对比维度：开发时间、代码质量、性能指标
4. 测试要求：包含单元测试和Swagger API文档

传统开发流程

手动开发这个基础API，我花了约6小时完成全部工作：

1. 环境搭建：配置Spring Boot项目，添加JPA和H2依赖
2. 实体类编写：创建User实体，定义id、name、email等字段
3. Repository层：继承JpaRepository接口实现数据访问
4. Service层：编写业务逻辑和异常处理
5. Controller层：实现RESTful风格的API端点
6. 测试编写：为各层编写单元测试
7. 文档生成：集成Swagger并添加接口注释

过程中最耗时的部分是处理各种边界条件和异常情况，比如： - 邮箱格式校验 - 用户不存在时的404响应 - 数据冲突时的409处理

AI辅助开发体验

使用InsCode(快马)平台的AI功能，整个过程缩短到1.5小时：

1. 需求描述：用自然语言输入"创建基于Spring Boot的用户管理API，包含CRUD操作，使用JPA和H2数据库"
2. 代码生成：平台自动生成完整项目结构，包含实体类、Repository、Service和Controller
3. 细节调整：手动补充了部分业务逻辑校验规则
4. 测试生成：AI自动生成了基础测试用例框架
5. 文档集成：Swagger配置和接口注释已自动包含

最惊喜的是AI已经处理了很多细节： - 自动添加了@Valid注解进行参数校验 - 预置了合理的HTTP状态码返回 - 包含了分页查询的实现

对比结果

1. 开发时间：
2. 传统方式：约6小时

3. AI辅助：约1.5小时（节省75%时间）

4. 代码质量：

5. 两者都通过了SonarQube静态检查

6. AI生成的代码结构更规范，但部分业务逻辑需要人工优化

7. 性能测试（JMeter 100并发）：

8. 吞吐量：传统版 285 req/s，AI版 298 req/s

9. 平均响应时间：都在50ms左右

10. 维护性：

11. AI生成的代码注释更完整
12. 手动编写的代码业务逻辑更贴近特定需求

经验总结

1. 适合AI的场景：
2. 标准化的CRUD操作
3. 常见的设计模式实现

4. 基础测试用例生成

5. 仍需人工介入的环节：

6. 复杂的业务规则
7. 特殊的性能优化

8. 领域特定的异常处理

9. 最佳实践建议：

10. 用AI生成基础框架和样板代码
11. 人工聚焦在业务逻辑和特殊需求
12. 定期review AI生成的代码

这次实验让我深刻体会到，像InsCode(快马)平台这样的AI辅助工具，确实能大幅提升开发效率。特别是对于标准化程度高的开发任务，AI可以处理80%的样板代码，让开发者更专注于核心业务逻辑。一键部署功能也让API的测试和分享变得异常简单，省去了繁琐的环境配置过程。

对于需要快速原型开发或标准化API构建的场景，AI辅助已经展现出明显优势。不过要构建复杂的业务系统，人工设计和审核仍然不可或缺。两者结合，才是提升开发效率的最佳姿势。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

请生成两个版本的用户管理RESTful API：1) 传统手动编写版本：使用Java Spring Boot，包含完整的CRUD操作，使用JPA和H2数据库 2) AI生成版本：使用相同的技术栈，但由AI自动完成。要求两个版本功能完全一致，包含单元测试和API文档。特别关注开发时间、代码质量和性能指标的对比。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果