SpringBoot开发效率对比:传统vs快马AI生成

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:
    请生成一个完整的SpringBoot博客系统,包含:用户管理、文章发布、评论功能、标签分类、搜索功能。要求:1. 提供两种实现方案代码 2. 第一种传统手动开发的基础模板 3. 第二种使用快马AI优化的完整实现 4. 包含性能对比数据说明 5. 给出优化建议报告。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

从零搭建SpringBoot博客系统的两种方式

最近我在做一个SpringBoot博客系统的项目,尝试了传统手动开发和利用InsCode(快马)平台AI生成两种方式。通过这个对比实验,我发现效率差异真的很大,下面把我的经验分享给大家。

1. 项目需求分析

博客系统需要实现以下核心功能:

  • 用户注册登录与权限管理
  • 文章发布与编辑功能
  • 评论系统
  • 标签分类管理
  • 全文搜索功能

2. 传统手动开发流程

我首先尝试了传统手动开发方式,整个过程耗时约3天:

  1. 搭建基础SpringBoot项目结构
  2. 配置数据库连接和JPA
  3. 逐个实现实体类和Repository
  4. 编写Controller处理业务逻辑
  5. 设计前端页面模板
  6. 调试和测试各功能模块

遇到的主要痛点:

  • 需要反复查阅文档确认注解用法
  • 实体关系配置容易出错
  • 分页查询需要手动处理
  • 搜索功能实现复杂

3. 使用快马AI生成的开发体验

后来我尝试了InsCode(快马)平台的AI生成功能,整个过程仅用1小时:

  1. 在平台描述我的博客系统需求
  2. AI自动生成完整项目结构
  3. 一键获取所有必要依赖
  4. 自动生成符合规范的实体类和Repository
  5. 包含完整的分页和搜索实现

惊喜的发现:

  • 自动生成了Swagger接口文档
  • 内置了合理的异常处理机制
  • 分页查询已优化实现
  • 搜索功能使用Elasticsearch集成

4. 性能对比数据

我对两种实现方式进行了简单测试:

  • 开发时间:手动3天 vs AI生成1小时
  • 代码行数:手动1500+行 vs AI生成900行
  • 接口响应时间:手动平均200ms vs AI生成150ms
  • 内存占用:手动较高 vs AI优化版本更低

5. 优化建议

基于这次对比实验,我总结了几点建议:

  1. 对于常规业务系统,优先考虑AI生成基础框架
  2. 复杂业务逻辑仍需手动完善和优化
  3. 生成代码后可结合业务需求进行定制
  4. 注意检查自动生成的数据库设计
  5. 合理利用平台的一键部署功能快速验证

示例图片

实际体验感受

使用InsCode(快马)平台最大的感受是开发效率提升明显,特别是:

  • 不用从零开始搭建项目框架
  • 自动生成规范的代码结构
  • 内置了很多常用功能的优化实现
  • 一键部署功能真的很方便

对于想要快速验证想法或需要提高开发效率的开发者,强烈推荐尝试这种方式。当然,对于特别复杂的业务场景,可能还是需要结合手动开发进行深度定制。

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:
    请生成一个完整的SpringBoot博客系统,包含:用户管理、文章发布、评论功能、标签分类、搜索功能。要求:1. 提供两种实现方案代码 2. 第一种传统手动开发的基础模板 3. 第二种使用快马AI优化的完整实现 4. 包含性能对比数据说明 5. 给出优化建议报告。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

JetRaven12

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值