目录
一、先明确核心定位
二、逐条拆解岗位要求 + 生产实战落地
要求 1：用 AI 完成代码生成、单元测试、Code Review、接口文档，提升交付效率
1. 业务代码生成（生产常用场景）
实战流程
生产示例（MyBatis-Plus CRUD）
2. 单元测试生成（Java 重点：JUnit5 + Mockito）
实战用法
3. AI 辅助 Code Review（线上提效核心）
生产 Review 检查项（让 AI 定向扫描）
流程：
4. 接口文档生成（SpringBoot 接口）
要求 2：设计优质 Prompt，引导 AI 输出符合团队规范的代码（核心加分项）
一、通用基础 Prompt 模板（所有 Java 代码通用，公司统一标准）
二、分场景专用 Prompt（生产高频）
场景 1：生成 Entity/DTO/VO（最常用）
场景 2：生成 Service 业务代码（含缓存 / 事务）
场景 3：生成单元测试 Prompt
关键技巧（生产避坑）
要求 3：审查、修正 AI 代码，识别错误，不盲目依赖（生产安全底线）
一、语法 / 框架错误（低级错误，一眼排查）
二、业务逻辑错误（最致命，线上事故高发）
三、性能问题（生产环境核心，AI 重灾区）
四、并发 & 事务问题（分布式 / 微服务必查）
五、安全问题（合规 & 风控红线）
六、日志 & 运维问题
要求 4：面试 AI Coding 实操考核（高频题型 + 答题思路）
一、口头问答（基础认知）
二、现场实操（主流题型，限时 10~20 分钟）
实操题 1：CRUD + 参数校验 + 文档生成
实操题 2：识别并修复 AI 错误代码（最高频）
实操题 3：AI 辅助 Code Review
实操题 4：编写专用 Prompt
三、生产环境完整工作流（标准落地流程）
四、工具选型建议（Java 开发主流）
五、核心能力总结（面试加分话术）
结合Java 后端生产场景、团队规范、线上风险，拆解岗位 4 条要求的落地用法、实战流程、避坑点、Prompt 设计、代码审查要点，同时配套面试实操考点。
一、先明确核心定位
AI Coding（Cursor/Copilot/Claude Code）在 Java 生产中不是 “代写工具”，而是研发增效助手。核心原则：人主导、AI 执行、人终审，所有 AI 产出必须过编码规范、业务逻辑、性能、安全、兼容性五道关，严禁直接上线。
二、逐条拆解岗位要求 + 生产实战落地
要求 1：用 AI 完成代码生成、单元测试、Code Review、接口文档，提升交付效率
覆盖 Java 后端全链路日常工作，分场景实战：
1. 业务代码生成（生产常用场景）
Java 后端主流场景：CRUD、DTO/VO/Entity、枚举、工具类、切面、过滤器、定时任务、MQ 消费 / 生产者、Redis 缓存逻辑。
实战流程
- 前置准备：先梳理表结构、业务规则、团队技术栈（SpringBoot + MyBatis/MyBatis-Plus + MySQL + Redis + SpringDoc/Swagger + 统一异常处理）；
- AI 生成：不丢零散需求，按模块整段生成；
- 人工适配：对齐团队包名、注解、命名、分页、返回体。
生产示例（MyBatis-Plus CRUD）
- 输入背景：用户模块，分页查询用户，状态过滤，统一返回
Result，团队使用 MP、全局分页插件。 - AI 产出后必改点：
- 检查数据库字段映射、驼峰命名；
- 校验入参非空、范围校验（AI 常漏参数校验）；
- 替换为团队统一分页对象、统一响应体；
- 补全日志、异常捕获（AI 默认极简日志，生产必须留链路日志）。
2. 单元测试生成（Java 重点：JUnit5 + Mockito）
生产痛点：手动写 UT 耗时，AI 可快速生成，但AI UT 极易出现 “假通过”。
实战用法
- 针对
Service/Util/MQ消费逻辑生成单元测试； - 强制要求 AI 使用：
JUnit 5 + Mockito + AssertJ，贴合公司测试框架； - 人工补充：边界用例、异常用例、空数据、并发场景（AI 最容易缺失）。
反例：AI 只会测正常流程，不会测
null入参、超时、数据库异常，生产必须补全。
3. AI 辅助 Code Review（线上提效核心）
传统 CR 只看逻辑，AI 可批量扫描低级问题 + 规范问题，作为初审：
生产 Review 检查项（让 AI 定向扫描）
- 代码规范：阿里 Java 开发手册、命名、注释、魔法值；
- 风险点：SQL 全表查询、未加索引、循环查库、大对象未释放；
- 安全点：SQL 注入、XSS、硬编码密钥、接口未鉴权；
- 性能点：频繁创建连接、Redis 大 Key、锁粒度太大；
- 框架问题：Spring 事务失效、MP 逻辑删除冲突。
流程：
开发写完代码 → AI 批量扫描问题 → 人工重点复核业务逻辑、分布式问题、并发问题→ 提交团队 CR。
4. 接口文档生成（SpringBoot 接口）
生产主流：SpringDoc(Swagger3)、离线接口文档。
- 让 AI 基于
Controller自动补全接口注解、参数说明、返回示例； - 批量导出 Markdown/HTML 接口文档，交付测试 / 前端；
- 人工修正：枚举值、业务特殊说明、权限说明（AI 描述易模糊）。
要求 2：设计优质 Prompt，引导 AI 输出符合团队规范的代码（核心加分项）
AI 输出质量90% 由 Prompt 决定，杂乱 Prompt 只会得到垃圾代码。生产环境必须用结构化 Prompt，固定团队规则，分「通用模板 + 场景模板」。
一、通用基础 Prompt 模板（所有 Java 代码通用，公司统一标准）
直接复制使用，替换括号内内容
你现在是资深Java后端工程师，严格按照我司开发规范编写代码： 1. 技术栈：SpringBoot 2.7/3.x + MyBatis-Plus 3.5 + JDK8/JDK17 + Lombok + Redis + SpringDoc 2. 编码规范：遵循《阿里巴巴Java开发手册》，禁止魔法值，常量统一抽常量类； 3. 命名规范：类名大驼峰、方法/变量小驼峰，包名分层：entity/dto/vo/service/controller/mapper/util； 4. 异常处理：使用项目统一全局异常、统一返回体 Result<T>，不直接抛原生Exception； 5. 日志：关键节点添加SLF4J日志，入参、出参、异常必须打印； 6. 注解：实体类用Lombok @Data/@NoArgsConstructor，接口补全Swagger注解； 7. 代码风格：缩进4空格，方法单一职责，代码注释清晰。 接下来根据【业务需求】编写代码，不要简化逻辑，不要省略校验，不要生成测试代码。 业务需求：{此处粘贴具体功能}二、分场景专用 Prompt（生产高频）
场景 1：生成 Entity/DTO/VO（最常用）
根据以下MySQL表结构，生成Java实体类、DTO、VO： 表结构：{粘贴建表语句} 要求： 1. 实体类对应数据库字段，使用MyBatis-Plus注解，逻辑删除、主键自增配置正确； 2. DTO作为入参，添加JSR303参数校验（@NotBlank、@NotNull、@Size）； 3. VO作为出参，屏蔽敏感字段（手机号/身份证脱敏）； 4. 全部添加Swagger字段说明，使用Lombok，禁止手写get/set。场景 2：生成 Service 业务代码（含缓存 / 事务）
编写Java Service业务逻辑，需求：{业务描述} 约束： 1. 查询接口优先走Redis缓存，缓存Key按规则：prefix:module:id，设置过期时间； 2. 写操作添加Spring声明式事务，异常回滚； 3. 入参做非空、范围校验； 4. 循环内禁止查询数据库； 5. 捕获异常并打印详细日志，向上抛业务异常。场景 3：生成单元测试 Prompt
基于下面的Java方法，使用 JUnit5 + Mockito 编写单元测试： 代码：{粘贴代码} 要求： 1. 覆盖正常流程、入参为null、参数非法、业务异常4种场景； 2. Mock依赖的Mapper/Redis/外部接口； 3. 使用AssertJ断言，代码简洁规范。关键技巧（生产避坑）
- 先定规则，再写代码：把团队 JDK 版本、框架版本、包结构、统一返回体、工具类提前告诉 AI，避免反复修改；
- 拒绝模糊需求：不说 “写一个查询接口”，要说 “写一个分页查询用户列表接口，支持按姓名、状态模糊查询，每页 10 条”；
- 迭代式调优：AI 输出第一版 → 指出问题 → 二次 Prompt 修正，直到符合规范。
要求 3：审查、修正 AI 代码，识别错误，不盲目依赖（生产安全底线）
AI 天生存在缺陷，这也是面试重点考察能力。下面分类列出Java 生产中 AI 高频错误 + 审查修正方案，按风险等级排序。
一、语法 / 框架错误（低级错误，一眼排查）
- 版本不兼容
- 问题：JDK17 代码里用 JDK8 废弃 API、SpringBoot3 使用旧版 Swagger 注解；
- 修正：统一框架版本，替换兼容 API。
- MyBatis/MP 错误
- 问题：字段名和数据库不一致、逻辑删除配置丢失、主键策略错误；
- 修正：对照建表语句核对映射。
- Lombok 冲突
- 问题：同时写
@Data和手写 get/set、链式调用缺失@Accessors。
- 问题：同时写
二、业务逻辑错误（最致命，线上事故高发）
- 逻辑漏洞：AI 理解偏差，分支判断、状态流转错误；
- 例：订单状态 “已取消” 仍允许支付；
- 审查：对照产品需求文档逐行走流程。
- 参数校验缺失：AI 经常漏
@NotNull、长度校验、状态枚举校验；- 修正：所有接口入参必须补全 JSR303 校验。
三、性能问题（生产环境核心，AI 重灾区）
- N+1 查询：循环中调用 Mapper 查询数据库，大数据量下接口超时；
- 修正：改为批量查询、关联查询。
- Redis 使用不当
- 问题：Key 命名混乱、无过期时间、缓存穿透 / 击穿未处理、大 Key；
- 修正：增加过期时间、布隆过滤器、互斥锁、拆分大 Key。
- 循环创建对象 / 连接：循环内 new 连接、频繁创建集合，导致 GC 频繁。
四、并发 & 事务问题（分布式 / 微服务必查）
- Spring 事务失效
- AI 常见错误：
private方法加事务、try-catch 捕获异常导致事务不回滚、传播行为用错； - 修正：调整方法权限、手动回滚、修正事务传播属性。
- AI 常见错误：
- 锁使用错误：synchronized 锁字符串常量、锁粒度太大，导致死锁 / 并发阻塞。
五、安全问题（合规 & 风控红线）
- SQL 注入：拼接 SQL 而非使用占位符；
- 敏感数据明文返回：手机号、身份证、银行卡未脱敏；
- 硬编码：密码、密钥、地址写死在代码中；
- 接口未鉴权：后台接口缺失权限校验。
六、日志 & 运维问题
- AI 问题：日志打印不全、不打印异常堆栈、敏感信息打日志；
- 修正：异常打印
e.printStackTrace()或log.error(..., e)，脱敏日志字段。
总结审查流程（生产标准）： 看版本兼容 → 看语法框架 → 看业务逻辑 → 看性能并发 → 看安全 → 看日志异常 → 本地自测通过再提测。
要求 4：面试 AI Coding 实操考核（高频题型 + 答题思路）
面试一般分现场实操 + 口头问答两种，全部基于 Java 真实业务场景。
一、口头问答（基础认知）
- 问：你在生产中如何使用 AI 写 Java 代码？会不会直接上线 AI 生成代码？ 答：先结构化 Prompt 限定团队规范与技术栈，AI 生成初稿后，逐点审查语法、业务、性能、安全，补充边界用例和单元测试，本地自测通过后再提交，绝不直接上线。
- 问：AI 生成代码有哪些典型坑？你怎么规避？ 答：列举上面 N+1 查询、事务失效、参数漏校验、缓存问题、硬编码等，对应给出修正方案。
- 问：如何设计 Prompt 让 AI 输出符合团队规范的代码？ 答：固定通用模板，明确技术栈、编码规范、业务约束，需求描述精准，不模糊。
二、现场实操（主流题型，限时 10~20 分钟）
实操题 1：CRUD + 参数校验 + 文档生成
题目：基于用户表，写分页查询接口，要求：DTO 校验、Redis 缓存、Swagger 文档、简单 UT。 考核点：Prompt 编写、代码修正、补全校验 / 缓存、单元测试。
实操题 2：识别并修复 AI 错误代码（最高频）
面试官给出一段AI 生成的有问题 Java 代码，包含：
- N+1 查询
- 事务失效
- 无参数校验
- SQL 拼接（注入风险） 要求：找出问题并修改。
实操题 3：AI 辅助 Code Review
给出一段业务代码，让你借助 AI 扫描问题，再人工判断风险点并给出优化方案。
实操题 4：编写专用 Prompt
给定团队规则 + 业务场景，让你手写一套 Prompt，要求 AI 生成指定代码。
三、生产环境完整工作流（标准落地流程）
结合日常迭代，整套链路：
- 需求梳理：明确功能、表结构、技术约束、团队规范；
- 编写结构化 Prompt：套用公司固定模板，下发需求；
- AI 生成初稿：Entity/DTO/Controller/Service/UT/ 接口文档；
- 人工全量审查 + 修正：按「语法→业务→性能→安全→日志」逐项整改；
- 本地自测：正常流程、边界、异常场景跑通；
- AI 辅助 Code Review：二次扫描低级问题；
- 提交代码 + 团队 CR；
- 测试、上线。
四、工具选型建议（Java 开发主流）
- Cursor：本地 IDE，内置 AI，和 IDEA 操作一致，最适合日常编码、实时改代码、逐行解释，生产首选；
- GitHub Copilot：IDEA 插件，实时补全代码、方法、注释，轻量高效；
- Claude Code：长文本、复杂业务逻辑、大段代码重构、文档编写能力强，适合复杂模块、代码重构。
五、核心能力总结（面试加分话术）
- 理念：AI 是增效工具，开发者是质量第一责任人，拒绝无脑复制；
- 能力闭环：精准 Prompt 生成规范代码 → 人工深度审查识别 AI 缺陷 → 修复优化保障生产质量 → 借助 AI 提效全流程；
- 生产侧重点：Java 后端重点关注事务、缓存、SQL、并发、参数校验、安全六大 AI 高频出错点。
