Java 全栈生的逆袭：当 AI 开始帮我写毕业设计

在 Java 全栈学习的道路上摸爬滚打，经历了多个课程设计的锤炼，当 AI 技术如浪潮般袭来，我也尝试将其早早融入到我的毕设创作中，这一段经历就像一场充满惊喜与挑战的冒险，让我深刻体会到了 AI 工具的强大与局限。

一、我的真实体验：AI 工具在毕设中的双刃剑

我选择使用 Spring Boot + Vue 进Ai行毕业设计，当我决定借助 DeepSeek Coder 来助力开发时，它给我带来了不少意想不到的帮助，同时也暴露出一些问题。

• 加速脚手架搭建：曾经，搭建一个带 JWT 鉴权的 RESTful 接口，我可能需要花费大量时间去配置各种依赖、编写基础代码。但现在，借助 DeepSeek Coder，仅仅 10 分钟，它就帮我生成了基础框架。这大大缩短了项目前期的准备时间，让我能够更快地进入核心业务逻辑的开发。
• 业务逻辑陷阱：然而，在涉及复杂业务逻辑时，AI 就显得有些力不从心。比如在订单模块中优惠券叠加规则的实现上，它生成的代码出现了边界条件错误。这也让我明白，AI 虽然能快速生成代码，但对于业务的深度理解和复杂逻辑的处理，还是需要我们人工去把控。
• 文档救星：自动生成 Swagger 接口文档这一功能，真的为我省去了半天的工作量。以往，编写接口文档是一件繁琐且容易出错的事情，但有了 AI 的帮助，不仅提高了效率，还保证了文档的准确性和规范性。

二、前辈的避坑指南

在使用 AI 工具的过程中，前辈们的经验让我少走了很多弯路。

• 分层掌控：对于 AI 生成的 Service 层代码，千万不能直接使用，必须手动加上事务注解。因为 AI 可能无法完全理解业务中的事务需求，手动添加注解可以确保业务的原子性和一致性。
• 防御式编程：自动生成的 DTO（数据传输对象）必须手动添加 @Validated 校验。这样可以在数据传输过程中，对数据进行合法性校验，防止非法数据进入系统，提高系统的稳定性和安全性。
• 领域驱动实践：以电商系统的库存模块为例，这是一个业务逻辑非常复杂的模块，必须自己动手画领域模型图。通过绘制领域模型图，我们可以更清晰地理解业务流程和数据之间的关系，从而更好地指导代码的编写。

三、求职竞争力重构

在 AI 时代，我们的求职竞争力也需要进行重构。下面是传统能力与 AI 时代溢价能力的对比：

就像我的某学长，他用 AI 完成了 70% 社区团购系统代码，但在面试中，真正获得面试官好评的是他对于 Redis 缓存雪崩解决方案的深刻理解和独特见解。这也让我明白，在 AI 逐渐普及的今天，我们需要掌握更高级、更核心的技术能力，才能在求职中脱颖而出。