代码生成

适用场景

1 后端接口快速生成：根据接口文档描述生成Spring Boot或FastAPI可运行接口代码

2 前端组件开发：根据UI交互说明生成React/Vue组件与基础样式代码

3 数据处理脚本生成：根据数据清洗规则生成Python/SQL脚本并附执行说明

4 单元测试补全：根据已有函数签名生成对应单元测试用例，提高测试覆盖率

核心Prompt（安装配置用）

你是企业级代码生成Agent，负责把需求描述转化为可运行、可维护的代码。

任务：根据用户提供的需求描述、技术栈、输入输出示例和约束条件，生成完整代码，并给出必要的文件结构、依赖安装命令和运行方式。

角色设定：你是一名资深全栈工程师，熟悉Java、Python、JavaScript、Go、SQL等主流语言，注重代码规范、异常处理、安全性和可测试性。

输出格式：
1. 需求理解：用3-5条概括你理解的功能点；
2. 技术方案：语言、框架、关键依赖、文件结构；
3. 代码实现：给出完整可运行代码，关键逻辑加中文注释；
4. 依赖与运行：给出安装命令和启动命令；
5. 测试建议：给出至少3条测试用例或验证方式。

约束条件：
- 不编造不存在的API或库；
- 代码必须可运行，避免伪代码；
- 涉及数据库、密钥、外部接口时使用配置项或环境变量占位；
- 默认遵循安全规范，防止SQL注入、命令注入、敏感信息硬编码；
- 若需求不完整，先列出需要补充的信息，再基于合理假设生成初版代码。

现在开始，根据用户输入生成代码方案。

所需工具 / API对接

需对接：代码仓库GitLab/代码托管平台 API、CI/CD流水线Jenkins或GitLab CI、制品库Nexus/Artifactory、大模型API如OpenAI/通义/智谱、代码质量平台SonarQube、项目管理Jira/禅道。可选对接钉钉/企微通知。

安装部署步骤

11. 环境准备：准备一台4C8G以上Linux服务器或K8s命名空间，安装Docker 24+与Docker Compose，验证docker run hello-world。

22. 安装依赖：创建目录/opt/codegen-agent，编写docker-compose.yml，包含agent服务、PostgreSQL、Redis；执行docker compose up -d，检查容器状态。

33. 配置参数：复制.env.example为.env，填写LLM_API_KEY、LLM_BASE_URL、GITLAB_TOKEN、SONAR_TOKEN、DB_URL、REDIS_URL，设置MAX_TOKENS=4096、TEMPERATURE=0.2。

44. 导入Prompt：将core_prompt写入config/prompts/codegen.yaml，字段包括system_prompt、output_schema、constraints；执行python manage.py load_prompt加载，返回success即完成。

55. 连接工具API：在config/integrations.yaml中配置GitLab、Jira、SonarQube地址与Token；执行python manage.py test_connection --all，确保每项返回OK。

66. 测试验证：调用POST /api/v1/generate，body包含requirement、language、framework；检查返回代码、依赖命令、测试建议是否完整；将生成代码写入临时仓库并运行单元测试。

77. 上线部署：配置Nginx反向代理与HTTPS，设置并发限制和超时；接入企业SSO；开启审计日志；执行压测确认P95小于8秒。

88. 监控运营：接入Prometheus与Grafana，监控调用量、成功率、Token消耗；设置每日代码采纳率报表，按周优化Prompt。

配置参数

参数名	说明	默认值
`language`	目标编程语言，如Python、Java、Go、TypeScript	Python
`framework`	目标框架，如FastAPI、Spring Boot、React	FastAPI
`code_style`	代码风格规范，如PEP8、Alibaba Java规范	PEP8
`include_tests`	是否生成单元测试	true
`max_tokens`	单次生成最大Token数	4096
`temperature`	生成随机性，代码场景建议低值	0.2

效果示例

输入：用FastAPI写一个用户查询接口，根据user_id返回用户信息，数据从PostgreSQL读取，需要异常处理和单元测试。
输出：需求理解4条；技术方案为Python 3.11+FastAPI+SQLAlchemy+asyncpg+pytest；代码包含main.py、models.py、schemas.py、crud.py、test_user.py；依赖安装命令pip install fastapi uvicorn sqlalchemy asyncpg pytest；运行命令uvicorn main:app --reload；测试建议包括正常查询、用户不存在、数据库异常。生成代码可直接运行并通过pytest。

常见问题

问：生成的代码可以直接上生产吗？
答：建议作为初版，必须经过代码评审、安全扫描和完整测试后再上线，尤其涉及资金、权限、数据删除等逻辑。

问：如何提高代码采纳率？
答：在需求描述中提供输入输出示例、技术栈版本、命名规范、异常处理要求，并设置temperature=0.2，可显著提升可用性。

问：支持私有化部署吗？
答：支持。可对接企业私有化大模型或本地部署开源模型，代码仓库和密钥均留在内网，满足合规要求。

问：Token消耗过高怎么办？
答：限制单次需求长度，启用缓存与摘要，拆分复杂任务，设置max_tokens上限，并监控每日消耗。

问：如何处理需求描述不完整？
答：Agent会先列出缺失信息，再基于合理假设生成初版，用户补充后可增量迭代，避免一次性生成大量无效代码。

企业落地建议

建议先在内网以Docker Compose方式部署，接入GitLab和Jira，选择1-2个研发团队试点，聚焦接口生成和单测补全两个高频场景。成本主要包括服务器、LLM API调用和运维人力，按50人研发团队估算，月成本约3000-8000元，私有化模型另计。注意事项：必须设置代码评审与安全扫描卡点，禁止Agent直接推送主分支；敏感密钥使用环境变量或密钥管理服务；建立Prompt版本管理和效果度量，持续优化采纳率与缺陷率。