CodeBuddy支持原型截图、文字描述或CLI命令三种需求输入方式，需确保项目根目录以识别上下文；AI生成结构化任务计划后须人工审查；按计划自动创建文件并补全依赖；生成后需检查逻辑完整性并精准迭代修改；最后本地启动验证接口与配置。
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你想用自然语言描述一个功能需求，让CodeBuddy直接生成可运行的代码，而不是手动写一堆文件再拼凑逻辑——这需要明确需求输入方式、AI理解路径和代码落地机制，缺一不可。
确认需求输入形态与入口
先判断你手头的需求处于什么阶段：如果是墨刀原型或Figma截图，优先用CodeBuddy IDE打开；如果是文字描述（比如“做一个带登录和商品列表的React管理后台”），可以直接在VS Code插件侧边栏输入框里粘贴；如果是命令行环境且已进入项目目录，运行codebuddy后选择“Craft模式→Plan mode”启动。
注意：【必须确保当前工作目录是项目根目录，否则AI无法识别package.json或tsconfig.json等上下文信息，生成的代码可能缺少依赖声明或路径错误】
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
触发需求拆解与计划生成
在选定入口后，输入完整需求描述，例如：“开发一个支持JWT登录、用户角色权限控制、商品CRUD的Spring Boot后台服务，数据库用MySQL，返回RESTful JSON接口”。
按下回车或点击“生成计划”，CodeBuddy会自动进入Plan阶段，输出结构化任务清单：
① 创建User、Role、Permission、Product实体类
② 设计JWT认证过滤器与登录接口
③ 实现基于注解的RBAC权限校验逻辑
④ 编写ProductController及对应Service、Mapper层
⑤ 配置application.yml中的数据库连接与JWT密钥
此时不要跳过人工审查——AI可能将“角色权限控制”默认实现为内存Map缓存，而你的生产环境要求Redis同步校验，必须在此阶段指出并让AI重写该子任务。
执行代码生成并绑定项目Skill
确认计划无误后，点击“开始执行”或输入指令/execute，AI将按顺序逐个完成文件创建与修改。
方法一：IDE版自动新建模块
AI会在项目中新建src/main/java/com/example/auth等包路径，生成带Lombok注解的实体类、含Swagger文档的Controller、带@PreAuthorize注解的Service方法，并自动补全pom.xml依赖项（如spring-boot-starter-security、mybatis-spring-boot-starter）。
方法二：CLI版定向生成单文件
在终端输入：codebuddy generate --file src/main/java/com/example/product/ProductController.java --template rest-controller，强制AI只生成控制器文件，避免影响已有代码结构。
【生成前务必检查AI是否识别出项目已使用的框架版本，比如Spring Boot 3.2.x需适配Jakarta EE命名空间，若AI按旧版javax.*生成会导致编译失败】
审查与迭代修改代码
AI生成完成后，立即打开关键文件查看逻辑完整性：重点看Controller层是否有@Valid参数校验、Service层事务边界是否合理、Mapper XML里SQL是否带防注入占位符。
发现异常时，不要直接删代码重来——选中问题代码块，在CodeBuddy对话框里说：“这个saveProduct方法没做库存校验，请在调用productMapper.insert前加入checkStock()调用，并抛出BusinessException”，AI会精准定位并修改该函数。
这一步不能跳过，否则联调时才发现事务未生效，就得倒查三层代码。
启动本地服务验证结果
在IDE中点击绿色三角形运行按钮，或CLI中执行mvn spring-boot:run。
访问http://localhost:8080/swagger-ui.html确认接口文档自动生成；用Postman调用POST /api/v1/login传入测试账号，观察是否返回JWT token及HTTP状态码是否为200。
若返回500且日志提示“No qualifying bean of type 'xxxMapper'”，说明AI生成的Mapper接口未被@MapperScan扫描到——此时回到application.java，手动添加@MapperScan("com.example.mapper")即可。
