最近在做一个类似大众点评的项目黑马点评尝试用AI辅助开发的方式来完成。整个过程在InsCode(快马)平台上完成体验非常流畅。这里记录下我的开发过程希望能给同样想尝试AI结对编程的朋友一些参考。数据库设计阶段首先需要设计核心的数据库表结构。我向平台集成的Kimi模型描述了项目需求一个包含用户、商户、优惠券、订单和点评功能的系统。AI很快给出了5张核心表的设计方案用户表包含基本信息、地理位置和账户状态商户表记录商家详情、位置坐标和营业状态优惠券表设计得很有特色包含使用条件、有效期和库存订单表关联用户和优惠券点评表则关联用户和商户实体类生成有了数据库结构后下一步是生成对应的MyBatis-Plus实体类。AI不仅生成了基础字段映射还自动添加了合理的Lombok注解表间关联关系逻辑删除标记乐观锁版本号特别实用的是AI会解释每个注解的作用比如TableField注解如何映射非标准字段名这对不熟悉MyBatis-Plus的开发者很有帮助。核心业务流程实现最让我惊喜的是优惠券领取和使用功能的实现。AI生成的Service层代码包含领取时的库存校验使用时的状态检查完整的Transactional事务控制清晰的异常处理整个过程就像有个经验丰富的开发者在旁边指导遇到不懂的地方可以随时让AI解释代码逻辑。地理位置查询优化对于附近商户这个性能敏感的功能AI建议的方案很专业使用Redis GEO存储商户坐标按距离排序返回结果添加缓存过期策略考虑分页查询整个开发过程中最省心的是可以随时让AI调整代码。比如我发现优惠券并发领取有问题AI立即给出了加分布式锁的方案。想改用Elasticsearch做商户搜索时AI也能快速重构代码。在InsCode(快马)平台上这些功能都可以一键部署测试不用操心环境配置。系统跑起来后我还用平台的内置工具做了压力测试AI甚至能根据测试结果给出优化建议。这种AI结对编程的方式特别适合快速验证想法或者学习新技术。不需要从零开始也不用担心卡在某个问题上整个开发流程非常顺畅。对于想提升开发效率的团队或个人真的很值得一试。