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智码开发协作工作台

面向开发者的中文 AI 协作工作台，提供项目总览、对话拆解、文件浏览、结构分析与脚手架预览。

项目在原有 Spring Boot AI Copilot 结构上增加本地可验证演示层，用统一工作台串起需求输入、执行建议、代码资产查看和最小项目生成，适合评估 AI 开发工具的信息架构与交付边界。

真实界面

项目截图

共 7 张

Capabilities

核心功能

✓中文项目总览与工作区状态卡片

✓无需外部密钥的本地需求拆解对话

✓文件路径搜索与类型筛选

✓代码构成与结构健康度分析

✓最小项目脚手架预览

✓任务记录与执行状态追踪

✓同源 Spring Boot 确定性演示接口

✓真实模型接入配置边界与本地模式披露

适用场景

在接入模型服务前评估 AI 开发工具的信息架构

演示项目扫描、需求拆解和脚手架生成的产品流程

作为 Spring Boot AI Copilot 的中文前端与本地适配基线

培训团队理解开发任务、代码资产与验证结果的关系

适合谁

希望评估 AI 编程工具、开发协作台或 Spring Boot AI 集成方式的个人开发者、技术负责人和实施团队。

商业化思路

适合作为企业内部开发助手、AI 编程工具原型与二次开发基线；当前交付包含本地演示数据，不代表已提供线上 SaaS 服务。

你会拿到什么

✓上游 Spring Boot AI Copilot 源码与 MIT License 文件
✓中文工作台界面、确定性演示接口与固定样例数据
✓Maven 构建配置、运行入口与本地验证记录
✓本地演示边界、模型配置要求和已知限制说明

部署流程

1安装 Java 17+ 与 Maven，并进入 ruoyi-ai-copilot 模块目录
2执行 mvn -q -DskipTests package 构建独立 Spring Boot 服务
3使用 java -jar target/ruoyi-ai-copilot-1.0.0.jar --server.port=8080 启动本地页面
4接入真实 DashScope API Key 后，补充权限、持久化和端到端测试再部署

真实验证结果

已通过 7 个真实运行中文界面、HTTP、可见正文、控制台、坏图和横向溢出质量门。

部署前须知

当前页面通过本地固定样例数据演示，不连接外部模型、不修改真实文件，也未验证生产环境认证、持久化与并发；接入真实服务前需补充权限、模型凭证和端到端测试。

部署难度

中等

最低配置

本地演示需要 Java 17+ 与 Maven；接入真实模型时还需可用的 DashScope API Key，并按部署环境配置网络、日志与资源限制。

开源许可证

MIT License

最后验证

2026-09-04

技术栈

Java 17+Spring Boot 3.4Spring AI AlibabaThymeleaf原生 HTML、CSS 与 JavaScriptMaven

授权说明

交付包保留上游根目录 LICENSE 文件，按 MIT License 许可边界使用；本地演示层不扩大上游权利范围，商用前请自行完成权利与依赖核验。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-dba067c689a7 当前推荐

2026-09-04

新增中文智码开发协作工作台，覆盖项目总览、智能对话、文件浏览、项目分析、脚手架预览与任务记录六个入口，并提供确定性本地演示接口。

部署要求：本地预览需要 Java 17+ 与 Maven；真实 AI 能力还需要按环境注入 DashScope API Key，并完成相应网络、权限和数据配置。

已知问题：当前版本使用固定本地演示数据，不代表已连接外部模型或生产服务；上游依赖与生产部署仍需按实际环境完成安全、权限和端到端验证。

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