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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：

创建一个基于Spring AI和Alibaba技术的企业级微服务Demo，要求：1.整合Spring Cloud Alibaba生态 2.使用Spring AI实现智能代码补全和自动生成功能 3.包含用户管理、订单处理等常见业务模块 4.集成Alibaba Sentinel实现流量控制 5.提供完整的API文档和测试用例。使用Kimi-K2模型优化代码结构，确保高性能和可扩展性。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在尝试用Spring AI和Alibaba技术栈搭建企业级微服务时，发现这套组合拳确实能大幅提升开发效率。下面分享下我的实践过程，特别适合需要快速构建稳健后端服务的开发者参考。

1. 技术选型思路选择Spring Cloud Alibaba是因为它完美兼容Spring生态，同时整合了阿里多年双十一锤炼的中间件。而Spring AI的加入，让传统开发流程有了智能化的可能。

2. 基础框架搭建先用Spring Initializr生成项目骨架，关键依赖包括：

3. Nacos服务发现与配置中心
4. Sentinel流量防护组件
5. Dubbo RPC框架

6. Spring AI Starter

7. 智能开发实践这里Spring AI展现了惊人效率：

8. 在IDEA安装AI插件后，写Controller时能自动补全Swagger注解
9. 描述业务需求后，AI可生成符合Alibaba规范的Service层骨架代码

10. 复杂SQL语句通过自然语言描述就能自动转换

11. 核心模块实现用户管理模块典型流程：

12. 通过AI生成基础CRUD代码
13. 手动补充业务校验逻辑
14. 用Sentinel配置QPS限流规则
15. AI辅助编写Junit5测试用例

订单系统开发时，AI帮助解决了库存扣减的并发问题，自动建议了分布式锁方案。

1. 性能优化技巧Kimi-K2模型特别擅长代码优化：
2. 分析出Mapper层存在的N+1查询问题
3. 建议改用批量插入代替循环操作

4. 自动重构出更合理的缓存策略

5. 部署上线整套系统在InsCode(快马)平台上部署特别顺畅：

6. 无需操心服务器配置
7. 内置的Alibaba中间件开箱即用
8. 实时日志监控非常方便

1. 避坑指南
2. Nacos配置中心需要特别注意namespace隔离
3. Sentinel规则建议持久化到Nacos
4. AI生成的代码需要人工校验事务边界
5. Dubbo接口版本号管理要提前规划

这套方案最大的优势是既保留了Spring的优雅，又获得了Alibaba的技术红利，再加上AI的提效，让原本需要2周的原型开发缩短到3天。特别是自动生成的API文档，对接前端时省去了大量沟通成本。

对于想体验这种开发模式的朋友，强烈推荐试试InsCode(快马)平台，内置的Alibaba组件和AI辅助功能，能让学习曲线变得平缓很多。我测试时发现，即使不熟悉微服务的新手，也能快速搭建出可运行的企业级demo。

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创建一个基于Spring AI和Alibaba技术的企业级微服务Demo，要求：1.整合Spring Cloud Alibaba生态 2.使用Spring AI实现智能代码补全和自动生成功能 3.包含用户管理、订单处理等常见业务模块 4.集成Alibaba Sentinel实现流量控制 5.提供完整的API文档和测试用例。使用Kimi-K2模型优化代码结构，确保高性能和可扩展性。

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