项目介绍
AI 协作约束下的 SpringBoot 代码生成 CLI 工具
约 4 分 50 秒 · 预计时长
淘汰赛 · 项目介绍视频
ACT 01第一幕
工具的演进
工具改变的,不只是效率

很久以前,人类学会打磨石器——
一块普通的石头,第一次成为身体之外的工具。

从那以后,人开始借助工具,突破自身能力的边界。工具带来的改变,从来不只是效率的提升——更重要的是,它会慢慢改变人做事的方式,也重新定义人的角色。

石器时代
工业机器
软件工具
AI 技术

当工具越来越强,开发者的角色,会发生什么变化?

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ACT 02第二幕
Web 时代
工具搭好了骨架,人仍站在流水线上

新增一个业务模块,往往意味着一连串重复工作:

理解需求领域建模
定义实体关系 / 校验
分层代码Entity · DTO · Repo
业务逻辑查询 · 状态 · 异常
传统脚手架能做到的
生成基础代码,搭好项目的骨架,解决了一部分重复劳动。
!但仍需开发者不断介入
从需求理解到模型设计,再到业务实现,人依然站在整个流水线的中央

工具在辅助人。  但人,仍然站在整个流水线的中央。

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ACT 03第三幕
ScaffoldAI
把重复执行交给 AI,把判断权留给人

两条命令,一个人工检查点

model
输入自然语言需求,ScaffoldAI 调用 AI 进行分析,提取领域实体,推导关系,生成结构化的领域模型 YAML。
⏸ 人工检查点
开发者对 AI 给出的结果
进行 Review,确认关键业务判断
generate
Entity · DTO · Repository · DDL 由模板确定性生成;Controller · Service 由LLM 根据约束生成
需求自然语言
建模AI 分析
Review人工确认
生成模板 + LLM

人不再需要把时间花在重复的代码执行上,而是更多参与 需求定义、模型判断和结果验收 

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ACT 04第四幕
可控性
AI 可以生成,但不能随便生成
输入层结构化约束对需求和模型进行结构化约束
生成层Prompt 契约明确 AI 可以做什么、不能做什么
校验层结果检查对生成结果进行检查
裁决层编译裁决编译结果作为最终裁决
持续改进闭环
AI 杜撰不存在的查询方法或生成不合规代码时,错误会被发现、定位,并将规则回灌到生成约束中。
📋完整审计留痕
每一次 LLM 调用都会留下完整记录,便于追踪和审计。
41
生成文件
完整分层代码
~3
完成生成
从模型到代码
Swagger
实际调用
可运行的服务

它最终得到的是一个 可以运行的服务 

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ACT 05第五幕
人的价值
工具升级之后,人站到哪里

从石器到工业机器,再到今天的软件和 AI,工具的发展并没有让人失去作用。它改变的,更多是人所处的位置。

过去
代码的生产者
AI 时代
意图的表达者
方案的判断者
理解需求
定义问题
判断模型
审查结果
为系统负责

当代码不再需要逐行完成,
开发者要做的,不再只是写出一段代码

而是理解需求、定义问题、判断模型、审查结果,并最终为系统负责

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把重复的代码生成交给 AI
把关键判断和工程控制,留在人手中。

让代码生成不仅更智能,也保持可控。

model · 需求 → YAML
generate · YAML → 代码
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