DeepSeek +Al code +VsCode 实现自动编程

第一部:注册DeepSeek账号 (默认注册同时登陆)

注册地址:https://platform.deepseek.com/sign_in

注册成功后免费赠送10CNY 体验金,可以api调用100w次

第二步: 创建token

名称随意,不重复就行,创建成功记住用记事本保存自动生成的token 切记

创建token

创建成功后切记用记事本记录下来token信息

第三步:下载vsCode (安装的windows官方提供的免费IDE开发工具)

下载地址:https://code.visualstudio.com/Download

第四步:在vsCode工具中安装插件AI Code

AI Code : 主要是纯中文操作,对于国人更加YYDS

安装插件方法

第五步:绑定deepseek 的token

apikey 填入deepseek生成的token 如果没有记录下来就再生成一个

配置方法

第6部 : 直接对话就可以生成了对应的程序了 ,全程自动化哦

本地让它生成一个音乐播放器界面 大概一分钟左右就结束啦

需求写的越细致,生成的功能越是完善哦

第七步: 生成的音乐播放器界面展示

音乐读取成功,播放也成功 ,可以切换上一首,下一首,暂停,以及音量调节,切支持自动搜索音乐歌词 但是调取的api接口异常 还需自动修改bug 即可使用,支持导入文件识别音乐和导入导入当个音乐文件,背景样式可以手动调节 也可以和让deepseek自动生成

<think>好的,我现在需要处理用户关于Spring框架与DeepSeek技术资料整合的查询。首先,用户提到他们想查找相关的AI集成资料,特别是DeepSeek。我需要先确认是否有现成的Spring和DeepSeek的直接集成文档或官方支持。 根据用户提供的引用内容,大部分是关于Spring Boot的常见问题,比如MQTT客户端、依赖管理错误等。这些引用中没有直接提到DeepSeek或AI集成的内容。因此,可能需要基于现有的Spring AI项目或通用集成模式来推测可能的整合方法。 首先,我应该考虑Spring生态系统中是否有与AI相关的模块。例如,Spring AI是一个新兴项目,旨在简化AI模型在Spring应用中的集成。虽然用户提到的DeepSeek可能不是Spring AI官方支持的一部分,但可以通过自定义模块或适配器来实现。 接下来,我需要检查用户提供的引用是否有相关线索。引用[1]提到了Spring Integration和MQTT,这可能与消息传递有关,但和AI集成关联不大。引用[2]到[4]主要涉及依赖管理和启动问题,这些可能是在集成第三方库时遇到的常见错误,但同样不直接涉及AI。 因此,合理的思路是引导用户利用Spring AI的扩展性,将DeepSeek的API或SDK集成到Spring应用中。可能需要通过RestTemplate或WebClient调用DeepSeek的API,或者使用Spring Cloud Stream等中间件进行消息驱动集成。同时,需要注意依赖版本兼容性,如引用[2]和[3]提到的,确保Spring Boot版本与相关库兼容,避免出现依赖解析问题。 另外,用户可能需要自定义配置和Bean管理,比如使用@Configuration类来初始化DeepSeek客户端,并在Service层调用。异常处理方面,可以结合Spring的AOP进行统一管理,如引用[4]提到的启动问题,可能需要检查配置是否正确。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能的后续疑问,比如具体集成步骤、依赖管理、异常处理、性能优化等,帮助他们深入解决问题。需要确保回答结构清晰,步骤明确,引用相关的引用内容来增强可信度,如提到依赖冲突时参考引用[3]的解决方案。</think>关于Spring框架与DeepSeek的AI集成,目前未见官方直接支持文档,但可通过以下方式实现技术整合: ### 一、基础集成方案 1. **API调用层集成** - 使用Spring WebClient调用DeepSeek API: ```java @Service public class DeepSeekService { private final WebClient webClient; public DeepSeekService(@Value("${deepseek.api.url}") String apiUrl) { this.webClient = WebClient.builder() .baseUrl(apiUrl) .defaultHeader(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE) .build(); } public Mono<String> generateText(String prompt) { return webClient.post() .uri("/v1/completions") .bodyValue(Map.of("prompt", prompt)) .retrieve() .bodyToMono(String.class); } } ``` 2. **消息驱动集成** 参考Spring Integration的MQTT集成模式[^1],可扩展实现: ```xml <int:gateway service-interface="com.example.DeepSeekGateway" default-request-channel="deepseekRequestChannel"/> <int-mqtt:outbound-channel-adapter id="deepseekMqttAdapter" client-id="springClient" url="tcp://deepseek.mqtt:1883" topic="ai/requests" channel="deepseekRequestChannel"/> ``` ### 二、依赖管理关键点 1. 确保使用兼容的Spring Boot版本(推荐2.6.0+[^2]) ```gradle dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-webflux' implementation 'com.deepseek:ai-client:1.0.0' // 假设存在SDK } ``` 2. 注意依赖冲突解决方案[^3]: - 定期执行`mvn dependency:tree`分析依赖树 - 使用`<exclusions>`处理版本冲突 ### 三、异常处理建议 1. 实现全局异常处理器: ```java @RestControllerAdvice public class AIExceptionHandler { @ExceptionHandler(WebClientResponseException.class) public ResponseEntity<String> handleApiError(WebClientResponseException ex) { return ResponseEntity.status(ex.getStatusCode()).body(ex.getResponseBodyAsString()); } } ``` 2. 启动参数配置参考[^4]: - 在Maven Runner中设置`-Dspring.ai.provider=deepseek`
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