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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个Java程序示例，演示当传入错误的属性值类型时如何抛出IllegalArgumentException异常。然后使用AI分析工具自动检测问题根源，并生成修复代码。要求包含：1) 一个简单的POJO类，其中包含一个数值类型的factor属性；2) 设置属性值的方法，当传入非数值类型时抛出异常；3) AI辅助分析错误堆栈；4) 自动生成的修复方案，包括类型检查和转换逻辑。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

今天在写Java代码时遇到了一个让人头疼的问题：java.lang.IllegalArgumentException: Invalid value type for attribute factor。这种参数类型不匹配的异常在开发中很常见，但每次手动排查都要花不少时间。最近发现用AI辅助工具可以大幅提升这类问题的解决效率，分享下我的实践过程。

1. 问题重现场景先模拟一个典型场景：假设我们有个商品折扣计算的POJO类，其中有个factor属性表示折扣系数。按照业务逻辑，这个值应该是0到1之间的小数。但当外部传入字符串或其他类型时，就会抛出非法参数异常。

2. 基础防御性编程传统做法是在setter方法里手动校验类型：

3. 检查传入对象是否为Number类型
4. 如果是字符串则尝试转换为Double
5. 数值范围校验（0 < factor ≤ 1）

6. 类型不匹配时抛出带明确提示的IllegalArgumentException

7. AI辅助分析的优势当异常发生时，直接把报错堆栈粘贴到InsCode(快马)平台的AI对话区：

8. 自动识别异常类型和触发位置
9. 分析可能传入的错误参数值
10. 给出类型转换建议（如String转Double的边界处理）
11. 推荐使用Apache Commons Lang等工具类简化校验

1. 自动修复方案生成AI工具可以即时生成改进代码：
2. 增强的setter方法包含多层校验
3. 添加日志记录非法输入的具体值
4. 生成单元测试用例覆盖边界条件

5. 建议使用@Valid注解配合Spring验证框架

6. 预防性开发建议通过这次调试总结出几个经验：

7. 对数值型属性始终使用包装类（Double而非double）
8. 在API文档中明确参数类型要求
9. 为常用校验逻辑创建自定义注解
10. 使用Optional避免空指针连锁反应

实际体验发现，用InsCode(快马)平台处理这类问题特别高效，不需要在IDE和浏览器之间来回切换，错误分析、代码生成、测试验证都能在一个页面完成。特别是部署验证环节，一键就能看到修改后的实际运行效果，比本地反复编译调试省时很多。对于Java类型转换这种常见但容易出错的场景，AI辅助确实能帮开发者少踩很多坑。

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