JAVA 如何自动生成代码脚手架？结合 LLM + JDT AST 的智能生成方案 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好的，现在开始我们的讲座：

主题：JAVA 如何自动生成代码脚手架？结合 LLM + JDT AST 的智能生成方案

各位，大家好！今天我们来探讨一个热门且实用的技术方向：如何利用 LLM（Large Language Model，大型语言模型）和 JDT AST（Java Development Tools Abstract Syntax Tree，Java 开发工具抽象语法树）自动生成 Java 代码脚手架。

一、背景与挑战

代码脚手架，简单来说，就是预先构建好的项目骨架，包含必要的文件、目录结构、依赖配置和基础代码，开发者可以在此基础上快速开发业务逻辑，而无需从零开始搭建项目框架。它能够显著提高开发效率，减少重复性工作，并保持代码的一致性。

然而，传统的手动编写或模板引擎生成脚手架的方式存在一些局限性：

工作量大： 即使是简单的项目，也需要编写大量的配置文件、类定义、接口定义等。
可定制性差： 模板往往是固定的，难以适应不同的项目需求，需要手动修改大量代码。
维护成本高： 当需求发生变化时，需要修改模板，并重新生成代码，容易引入错误。

而利用 LLM 和 JDT AST 的智能生成方案，可以克服这些局限性，实现更智能、更灵活、更高效的代码脚手架生成。

二、技术原理

JDT AST (Java Development Tools Abstract Syntax Tree)

JDT AST 是 Eclipse IDE 中用于表示 Java 源代码的抽象语法树。它将 Java 代码解析成树状结构，每个节点代表一个语法元素，例如类声明、方法声明、变量声明、语句等。

通过 JDT AST，我们可以分析 Java 代码的结构和语义，并进行代码生成、代码转换、代码分析等操作。

优点： 精确的语法分析，可靠的代码生成。
缺点： 需要编写大量的代码来遍历和操作 AST 节点。

示例代码：使用 JDT AST 解析 Java 代码

import org.eclipse.jdt.core.dom.*;

public class ASTExample {
    public static void main(String[] args) {
        String sourceCode = "public class MyClass { public int add(int a, int b) { return a + b; } }";

        ASTParser parser = ASTParser.newParser(AST.JLS17); // 使用Java 17
        parser.setSource(sourceCode.toCharArray());
        parser.setKind(ASTParser.K_COMPILATION_UNIT);

        CompilationUnit cu = (CompilationUnit) parser.createAST(null);

        cu.accept(new ASTVisitor() {
            @Override
            public boolean visit(TypeDeclaration node) {
                System.out.println("Class Name: " + node.getName().getIdentifier());
                return true; // 继续遍历子节点
            }

            @Override
            public boolean visit(MethodDeclaration node) {
                System.out.println("Method Name: " + node.getName().getIdentifier());
                return true;
            }
        });
    }
}

这段代码使用 JDT AST 解析一段简单的 Java 代码，并打印出类名和方法名。通过 ASTVisitor 可以遍历整个 AST，并在访问每个节点时执行相应的操作。

LLM (Large Language Model)

LLM 是一种基于深度学习的自然语言处理模型，例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 BERT 系列等。它们经过大规模语料库的训练，可以生成自然流畅的文本，并理解文本的含义。

在代码生成领域，LLM 可以根据自然语言描述或代码片段生成新的代码，例如根据方法签名生成方法体，根据类名生成类的属性和方法等。
- 优点： 能够理解自然语言，生成复杂的代码逻辑。
- 缺点： 生成的代码可能存在错误，需要人工验证和修改。
示例代码：使用 OpenAI API 生成 Java 代码

（需要安装 OpenAI 的 Java 客户端：com.theokanning.openai-gpt3-java:service:0.19.0）
```
import com.theokanning.openai.api.OpenAiApi;
import com.theokanning.openai.service.OpenAiService;
import com.theokanning.openai.completion.CompletionRequest;

public class LLMExample {
    public static void main(String[] args) {
        String token = System.getenv("OPENAI_API_KEY"); // 你的 OpenAI API 密钥
        OpenAiService service = new OpenAiService(token);

        String prompt = "Create a Java method that calculates the factorial of a number.";

        CompletionRequest completionRequest = CompletionRequest.builder()
                .prompt(prompt)
                .model("text-davinci-003") // 选择合适的模型
                .maxTokens(200)
                .temperature(0.7)
                .build();

        service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);
    }
}
```
这段代码使用 OpenAI API 根据提示语 "Create a Java method that calculates the factorial of a number." 生成 Java 代码。需要替换 OPENAI_API_KEY 为你自己的 OpenAI API 密钥。注意，使用 OpenAI API 需要付费。
LLM + JDT AST 的智能生成方案

将 LLM 和 JDT AST 结合起来，可以充分发挥两者的优势，实现更智能、更可靠的代码脚手架生成。
- 流程：
  1. 需求分析： 收集用户需求，例如项目名称、模块名称、类名、属性、方法等。
  2. LLM 代码生成： 使用 LLM 根据需求生成代码片段，例如类定义、方法体等。
  3. JDT AST 解析与验证： 使用 JDT AST 解析 LLM 生成的代码片段，验证其语法和语义是否正确。
  4. 代码优化与调整： 根据 JDT AST 的分析结果，对 LLM 生成的代码进行优化和调整，例如添加注释、修改变量名、调整代码结构等。
  5. 代码组装： 将优化后的代码片段组装成完整的代码文件，并生成项目结构。
- 优势：
  - 智能化： LLM 可以理解自然语言，生成复杂的代码逻辑。
  - 可靠性： JDT AST 可以验证代码的语法和语义，避免生成错误的代码。
  - 可定制性： 可以根据用户需求定制代码生成规则，生成符合特定规范的代码。

三、具体实现

下面我们以一个简单的例子来说明如何实现 LLM + JDT AST 的智能生成方案：生成一个简单的 Spring Boot REST API 脚手架。

收集用户需求：

我们需要收集以下信息：
- 项目名称：例如 "MyProject"
- 包名：例如 "com.example"
- 实体类名：例如 "User"
- 实体类属性：例如 "id" (Long), "name" (String), "email" (String)

LLM 代码生成：

我们可以使用 LLM 生成以下代码片段：

实体类：

package com.example.entity;

import lombok.Data;

@Data
public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private String email;
}

Controller 类：

package com.example.controller;

import com.example.entity.User;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/users")
public class UserController {

    @GetMapping
    public List<User> getAllUsers() {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public User getUserById(@PathVariable Long id) {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @PostMapping
    public User createUser(@RequestBody User user) {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @PutMapping("/{id}")
    public User updateUser(@PathVariable Long id, @RequestBody User user) {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deleteUser(@PathVariable Long id) {
        // TODO: Implement this method
    }
}

Service 接口：

package com.example.service;

import com.example.entity.User;

import java.util.List;

public interface UserService {
    List<User> getAllUsers();
    User getUserById(Long id);
    User createUser(User user);
    User updateUser(Long id, User user);
    void deleteUser(Long id);
}

Service 实现类：

package com.example.service.impl;

import com.example.entity.User;
import com.example.service.UserService;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Override
    public List<User> getAllUsers() {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @Override
    public User getUserById(Long id) {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @Override
    public User createUser(User user) {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @Override
    public User updateUser(Long id, User user) {
        // TODO: Implement this method
        return null;
    }

    @Override
    public void deleteUser(Long id) {
        // TODO: Implement this method
    }
}

我们可以使用 OpenAI API 或其他 LLM API 来生成这些代码片段。

JDT AST 解析与验证：

我们可以使用 JDT AST 解析 LLM 生成的代码片段，验证其语法和语义是否正确。例如，我们可以检查以下内容：
- 类名是否符合命名规范。
- 属性类型是否正确。
- 方法签名是否正确。
- 是否缺少必要的注解。
如果发现错误，我们可以使用 LLM 重新生成代码片段，或手动修改代码。
代码优化与调整：

我们可以根据 JDT AST 的分析结果，对 LLM 生成的代码进行优化和调整。例如，我们可以添加注释、修改变量名、调整代码结构等。

代码组装：

我们可以将优化后的代码片段组装成完整的代码文件，并生成项目结构。例如，我们可以创建以下目录结构：

MyProject/
├── src/
│   └── main/
│       └── java/
│           └── com/
│               └── example/
│                   ├── entity/
│                   │   └── User.java
│                   ├── controller/
│                   │   └── UserController.java
│                   ├── service/
│                   │   ├── UserService.java
│                   │   └── impl/
│                   │       └── UserServiceImpl.java
│                   └── Application.java
├── pom.xml
└── ...

我们还需要生成 pom.xml 文件，包含必要的依赖项，例如 Spring Boot Starter Web、Lombok 等。

示例代码：使用 JDT AST 创建类

import org.eclipse.jdt.core.dom.*;
import org.eclipse.jface.text.Document;
import org.eclipse.jface.text.IDocument;

public class ASTClassGenerator {

    public static String createClass(String packageName, String className, String... fields) {
        AST ast = AST.newAST(AST.JLS17); // Java 17
        CompilationUnit cu = ast.newCompilationUnit();

        // Package Declaration
        PackageDeclaration packageDeclaration = ast.newPackageDeclaration();
        packageDeclaration.setName(ast.newName(packageName.split("\.")));
        cu.setPackage(packageDeclaration);

        // Type Declaration (Class)
        TypeDeclaration typeDeclaration = ast.newTypeDeclaration();
        typeDeclaration.setName(ast.newSimpleName(className));
        typeDeclaration.modifiers().add(ast.newModifier(Modifier.ModifierKeyword.PUBLIC_KEYWORD));

        // Fields
        for (String field : fields) {
            String[] parts = field.split(" ");
            if (parts.length == 2) {
                FieldDeclaration fieldDeclaration = createField(ast, parts[1], parts[0]);
                typeDeclaration.bodyDeclarations().add(fieldDeclaration);
            }
        }

        cu.types().add(typeDeclaration);

        // Format the code
        IDocument document = new Document(cu.toString());
        return document.get();

    }

    private static FieldDeclaration createField(AST ast, String fieldName, String fieldType) {
        VariableDeclarationFragment fragment = ast.newVariableDeclarationFragment();
        fragment.setName(ast.newSimpleName(fieldName));

        FieldDeclaration fieldDeclaration = ast.newFieldDeclaration(fragment);

        // Type
        Type type = ast.newSimpleType(ast.newSimpleName(fieldType));
        fieldDeclaration.setType(type);

        // Modifiers
        fieldDeclaration.modifiers().add(ast.newModifier(Modifier.ModifierKeyword.PRIVATE_KEYWORD));

        return fieldDeclaration;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String code = createClass("com.example.model", "Person", "String name", "int age");
        System.out.println(code);
    }
}

这段代码使用 JDT AST 创建一个简单的 Java 类，包含指定的属性。 createClass 方法接受包名、类名和属性列表作为参数，并返回生成的 Java 代码。 createField 方法用于创建类的属性。

四、关键技术点

LLM Prompt Engineering：

如何设计有效的 Prompt，引导 LLM 生成符合要求的代码，是一个关键的技术点。Prompt 应该包含清晰的指令、详细的上下文信息和明确的输出格式。

例如，我们可以使用以下 Prompt 来生成一个 Spring Boot REST API 的 Controller 类：

Generate a Spring Boot REST API controller class for managing users.
The entity class is User, which has the following attributes:
- id (Long)
- name (String)
- email (String)

The controller should have the following endpoints:
- GET /users: Get all users
- GET /users/{id}: Get user by ID
- POST /users: Create a new user
- PUT /users/{id}: Update an existing user
- DELETE /users/{id}: Delete a user

Use Spring annotations such as @RestController, @RequestMapping, @GetMapping, @PostMapping, @PutMapping, @DeleteMapping, @PathVariable, @RequestBody.

JDT AST 代码操作：

如何使用 JDT AST 解析、修改和生成 Java 代码，是一个重要的技术点。需要熟悉 JDT AST 的 API，了解如何遍历 AST 节点、创建新的 AST 节点、修改 AST 节点的属性等。

例如，我们可以使用 JDT AST 来添加一个注解：

import org.eclipse.jdt.core.dom.*;

public class ASTAnnotationAdder {

    public static void addAnnotation(TypeDeclaration typeDeclaration, String annotationName) {
        AST ast = typeDeclaration.getAST();
        NormalAnnotation annotation = ast.newNormalAnnotation();
        annotation.setTypeName(ast.newName(annotationName));
        typeDeclaration.modifiers().add(0, annotation); // Add at the beginning
    }

    public static void main(String[] args) {
        // Sample code - replace with your actual AST
        ASTParser parser = ASTParser.newParser(AST.JLS17);
        parser.setSource("public class MyClass { }".toCharArray());
        parser.setKind(ASTParser.K_COMPILATION_UNIT);
        CompilationUnit cu = (CompilationUnit) parser.createAST(null);
        TypeDeclaration typeDeclaration = (TypeDeclaration) cu.types().get(0);

        addAnnotation(typeDeclaration, "MyAnnotation");

        System.out.println(cu.toString());
    }
}

错误处理与代码验证：

由于 LLM 生成的代码可能存在错误，因此需要进行错误处理和代码验证。可以使用 JDT AST 检查代码的语法和语义，并使用单元测试来验证代码的功能。
用户交互界面：

为了方便用户使用，可以开发一个用户交互界面，让用户输入项目信息、选择代码生成选项等。可以使用 Swing、JavaFX 或 Web 技术来开发用户界面.

五、方案的优势与局限性

优势：

提高开发效率： 自动生成代码脚手架，减少重复性工作，加快项目启动速度。
降低出错率： JDT AST 验证代码的语法和语义，避免生成错误的代码。
可定制性强： 可以根据用户需求定制代码生成规则，生成符合特定规范的代码。
智能化程度高： LLM 可以理解自然语言，生成复杂的代码逻辑。

局限性：

LLM 的依赖性： 需要依赖外部的 LLM API，可能会受到 API 的限制和费用影响。
代码质量的控制： LLM 生成的代码质量可能不稳定，需要进行人工验证和修改。
JDT AST 的复杂性： 需要熟悉 JDT AST 的 API，学习成本较高。
需要大量的数据训练： 要生成高质量的代码，需要使用大量的数据训练 LLM。

六、未来的发展方向

更强大的 LLM： 随着 LLM 技术的不断发展，未来的 LLM 将能够生成更复杂、更智能的代码。
更智能的 JDT AST： 未来的 JDT AST 将能够提供更强大的代码分析和代码生成功能。
更完善的错误处理机制： 未来的代码生成工具将能够自动检测和修复代码中的错误。
更友好的用户界面： 未来的代码生成工具将提供更友好的用户界面，让用户更轻松地定制代码生成规则。
与 AI 编程助手的集成： 将代码生成工具与 AI 编程助手集成，实现更智能的编程体验。

七、总结提炼

利用 LLM 和 JDT AST 自动生成 Java 代码脚手架具有很大的潜力，可以显著提高开发效率，降低出错率，并保持代码的一致性。虽然目前还存在一些局限性，但随着技术的不断发展，相信未来的代码生成工具将更加智能、更加可靠、更加易用。这种方案结合了自然语言处理的灵活性和代码分析的精确性，为代码自动生成提供了新的思路。

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