公司 CRM 跟进看板卡住了，我用飞算 JavaAI 做了个脱敏复刻版

公司 CRM 跟进看板卡住了，我用飞算 JavaAI 做了个脱敏复刻版

先给结果。

我们团队手里一直有一个在线教育 CRM 项目，已经不是新项目了。销售同事每天都在用它跟进企业内训、高校合作、渠道招生这些线索。

最近它遇到一个很现实的问题：客户跟进记录是有的，但销售主管想看“最近哪些客户该跟进、不同商机阶段金额是多少、哪些线索快掉队了”，现有页面不够直观。要改也不是不能改，只是牵涉客户表、商机表、跟进记录、权限和看板接口，直接在老项目里动手风险有点高。

正好 7 月有「飞算JavaAI炫技赛·盛夏季」，我就换了个思路：不碰线上仓库，也不碰真实数据，而是把这条需求脱敏后，在本地复刻一个 edu-growth-crm，看看飞算 JavaAI 能不能快速生成一版可运行的改造骨架。

这不是几段 Controller 片段，而是一个能跑起来的 Spring Boot 工程。H2 内存库里放的是脱敏后的模拟线索数据。

本地启动后访问：

GET http://localhost:18080/api/dashboard

接口返回：

{
“success”: true,
“data”: {
“customerCount”: 3,
“pipelineAmount”: 535000,
“stageCount”: {
“NEW”: 0,
“QUALIFIED”: 1,
“PROPOSAL”: 1,
“CONTRACT”: 1,
“WON”: 0,
“LOST”: 0
},
“nextFollowUps”: [
{
“id”: 3,
“customerId”: 3,
“opportunityId”: 3,
“type”: “WECHAT”,
“content”: “渠道方要求补充暑期班转化漏斗和分成结算样例。”,
“owner”: “陈明”,
“followTime”: “2026-07-08T11:10:00”,
“nextFollowTime”: “2026-07-11T16:30:00”
},
{
“id”: 2,
“customerId”: 2,
“opportunityId”: 2,
“type”: “PHONE”,
“content”: “教务处希望先看 AI 编程实训 Demo，再确认校企合作课时安排。”,
“owner”: “王磊”,
“followTime”: “2026-07-09T15:20:00”,
“nextFollowTime”: “2026-07-12T14:00:00”
},
{
“id”: 1,
“customerId”: 1,
“opportunityId”: 1,
“type”: “MEETING”,
“content”: “客户关注课程大纲、讲师履历和企业内训交付周期，已约下周二评审方案。”,
“owner”: “王磊”,
“followTime”: “2026-07-10T09:30:00”,
“nextFollowTime”: “2026-07-14T10:00:00”
}
]
},
“message”: “ok”
}

能返回客户数、pipeline 金额、商机阶段分布和最近待跟进记录。比如我这版脱敏样例数据里有 3 条在线教育销售线索，商机总金额是 535000.00。

这个项目是围绕真实问题做的脱敏复刻版，说实话，我一开始也有点怀疑：一个 Java 专属 AI 编程工具，真的能把已有业务里的改造需求拆清楚吗？

所以这次我不拿 TodoList，也不拿图书管理系统。我选了一个我们日常开发里真的会遇到的问题：给已有在线教育 CRM 补一版销售跟进看板。

1. 安装插件

打开 Settings > Plugins，搜索 “飞算” 关键字，即可搜索到飞算 AI 插件“CalEx-JavaAI: AI Coding Assistant”，直接点击安装即可，然后注册登录即可，默认就有体验的套餐，每个月免费的 200 万的 Token。

由于我之前安装了飞算 AI 的插件，IDE 直接自动更新到了最新版本 3.8.6。

更新完重启 IDE，从右侧工具栏进入飞算 JavaAI。

官方文档里把智能引导流程拆成 5 步：理解需求、设计接口、表结构设计、处理逻辑、生成源码。这个顺序和我这次体验基本一致。

2. 选择智能体和思考模式

飞算 JavaAI 输入框下面有两个选择，我觉得文章里必须讲一下，因为这会影响后面的生成效果。

第一个是智能体选择。

• 智能问答：适合问概念、查用法、解释报错，轻量。
• Java chat：适合围绕 Java 代码做问答，比如解释某段 Service 或帮你改一个方法。
• 智能体：适合让它自己调用工具、读项目、生成文件，执行感更强。
• 智能体（计划模式）：适合这类“已有项目改造/从需求到工程”的任务。它会先拆计划，再一步步生成，比直接冲代码更稳。
• 自定义智能体：更适合团队长期固定流程，比如专门做代码审查、接口文档或测试生成。

这次我选的是 智能体（计划模式）。原因很简单：我不是问一个 Java 知识点，也不是只改一段代码，而是要把一个 CRM 看板改造需求拆成接口、表结构、Service 逻辑和可运行工程。计划模式更像让它先想清楚再动手。

第二个是推理模式。我看到有 极速 和 深度 两档，旁边还有思考强度选项。

• 极速：适合小问题，比如补一个 DTO、解释一个异常、生成一个简单接口。优点是快，缺点是复杂需求容易漏边界。
• 深度：适合多模块项目、业务规则比较绕的需求。速度慢一点，但更愿意多想几步，更适合企业级复杂项目、老项目重构、需要高度定制化业务逻辑的开发任务。

所以这次我选的是 深度，思考强度用默认的中档。CRM 看板虽然不大，但它牵涉客户、商机、跟进记录和统计接口，我宁愿它多花一点时间，把业务关系拆清楚。

3. 项目需求：给已有 CRM 补一版跟进看板

我输入的第一句话很短：“这是一个在线教育 CRM，主要管理企业内训客户、高校合作客户和渠道招生客户。现在想在脱敏后的本地项目里复刻一版客户跟进看板，支持客户、商机、跟进记录、最近待跟进列表和商机阶段金额统计。”。

我没有急着让它直接生成代码，而是先点了一下输入框右下角的“优化输入”，因为它会把一句口语化描述整理成更像开发任务的版本。

优化后的需求大概被拆成了四块：

• 看板数据汇总接口：给 CRM 首页提供统一接口。
• 商机阶段统计增强：不仅看各阶段数量，也要看预计金额。
• 最近待跟进列表：按下次跟进时间升序取最近 5 条，并带上客户信息。
• 基础业务支持：客户、商机、跟进记录要有基础的查询和维护能力。

这个优化结果比我原来的话更工程化，也更接近真实需求评审里的写法。不过我没有把它理解成“第一版就要做完所有后台管理能力”。为了让参赛作品更聚焦，我这次先实现最适合展示的核心链路：GET /api/dashboard 看板接口，以及支撑它的客户、商机、跟进记录基础数据。

其中 CRUD、分页、权限、客户查重这些属于真实 CRM 后续会继续补的部分；这次文章和截图重点放在“已有项目如何补一版客户跟进看板”。

4. 先出计划，再执行

第一步是理解需求。飞算把一句话需求拆成客户、商机、跟进、看板几个模块。

第二步是设计接口。这里生成了客户列表、创建客户、商机列表、新增跟进、销售看板这些接口。

第三步是表结构设计。它没有只生成一张大宽表，而是拆出了 Customer、Opportunity、FollowUpRecord。这点比较像正常 Java 工程。

第四步是处理逻辑。我重点看了新增跟进记录的逻辑，它不是只插一条记录，而是会同步刷新客户的 lastFollowTime。CRM 里这个字段很重要，主管看客户列表时，经常就是按最近跟进时间判断销售有没有持续推进。

第五步是生成源码。生成出来后，我把项目落到本地跑了一遍。

5. 作品成果：一个能跑的 Spring Boot 工程

生成后的项目结构大概是这样：

我这次放的是脱敏样例数据，不再用“测试用户 1、测试客户 2”这种看起来很虚的内容，也不会暴露真实公司和客户：

这样看板接口出来的结果更像真实业务，而不是玩具 demo。

6. 传统开发 vs AI 编程，我的真实感受

如果我手写这个项目，从建 Maven 工程、定表、写实体、写 Repository、写接口、补样例数据，到能跑出看板接口，半天到一天很正常。要是再加权限和文档，时间更长。

网上常见的说法是“传统 7 天 vs AI 编程 17 分钟”。我这次没有拿一个完整上线系统去硬套这个数字，但只看“从一句需求到一版可运行工程骨架”这件事，效率差距确实很明显。

这次用飞算 JavaAI，最省时间的不是“它帮我写了几行代码”，而是它把需求、接口、表结构、处理逻辑、源码生成串成了一条流程。这个感觉有点像旁边坐了一个资深架构师，先问你项目边界，再帮你把第一版工程搭出来。

当然，我不会说这版 CRM 能直接上线。真实项目里还有客户查重、销售数据权限、线索池回收、转移审批这些东西。这次更像是先把“看板改造”这条链路脱敏拆出来，用飞算 JavaAI 快速验证一版工程骨架。作为炫技赛参赛作品，它已经不是 PPT，也不是伪代码，而是一个能启动、能请求、能展示结果的 Java 工程。

7. 也想试的，可以走低门槛赛道

这次炫技赛有「晒一晒」和「讲一讲」两个赛道。对新手来说，晒一晒门槛更低，发动态展示作品过程和结果就能参与；想讲得更完整，可以像我这样记录一次从需求到项目的生成过程。

我对飞算 JavaAI 的定位比较克制：它不是替代 Java 工程师，而是把项目起步阶段的空白页变成一版可运行、可审查、可继续迭代的工程底稿。

它和通用 AI 编程工具不太一样，定位更偏 Java 专属：智能引导负责从需求一路推到源码，AI 工具箱里还有文档生成、一键修复、单元测试、Jar 依赖修复这类 Java 工程常用能力。9.9 元包月这个价格，对想多跑几个项目练手的初中级 Java 工程师来说，试错压力不算大。

如果你也想参加，可以从官网注册体验，拿一个真实业务问题做脱敏复刻。不要只问“帮我写个接口”，直接给它一个项目目标，比如 CRM 看板改造、支付对账、仓储供应链、采购审批。这样更能看出 Java 专属智能体的价值。

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