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社区首页 >专栏 >借助CodeBuddy进行航道管理系统升级开发的那些事

借助CodeBuddy进行航道管理系统升级开发的那些事

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china马斯克
修改2025-10-24 14:27:37
修改2025-10-24 14:27:37
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文章被收录于专栏:AI工具系列AI工具系列

友友们,1024节快乐。今天趁着这个节日的机会,我想分享一下最近一年来,我使用ai工具来进行日常工作的那些事。

汉江航道
汉江航道

一、起因

熟悉我的朋友都知道,我是航道系统领域的开发者。在航道管理系统开发的初始阶段,我主要依赖传统的开发工具和方法,这些工具虽在一定程度上满足基本开发需求,但随着项目推进,系统需要升级迭代,诸多问题逐渐浮现,成为项目进展的阻碍。

  • 代码编写效率低下:航道管理系统涉及众多功能模块,如船舶动态监测、航道水位预警、航标状态管理等。在编写这些功能的代码时,需要手动编写大量重复性代码。以船舶轨迹数据存储功能为例,从数据格式校验、数据库连接建立到数据插入操作,每一步都需细致编写代码,过程繁琐且耗时,严重影响开发效率。而且,传统开发工具缺乏智能代码补全和自动生成功能,对于复杂算法和数据结构的实现,需要花费大量时间编写和调试基础代码。
  • 错误排查困难:当系统出现问题时,定位和解决错误是一项艰巨任务。航道管理系统运行在复杂的网络和硬件环境中,涉及多种数据源和接口,错误可能来源于代码逻辑、数据库操作、网络通信等多个方面。一次系统运行时出现数据更新不及时的问题,由于缺乏有效的错误提示和跟踪工具,我不得不花费大量时间在海量代码中排查,从数据库查询语句到数据传输接口,逐一检查,耗费了数天时间才找到问题根源是一个数据同步线程的死锁。
  • 团队协作沟通成本高:在团队协作开发过程中,传统开发工具缺乏高效的协作功能。不同开发人员的代码风格和习惯各异,在代码合并和集成时,常常出现冲突和兼容性问题。而且,对于代码的修改和更新,缺乏实时的通知和版本管理机制,导致团队成员之间信息不对称,重复开发和错误修复的情况时有发生。例如,在一次功能迭代中,两名开发人员同时对一个核心模块进行修改,由于没有及时沟通和版本控制,最终导致代码合并时出现大量冲突,需要重新梳理和整合代码,延误了项目进度。 这些问题严重制约了航道管理系统的开发进度和质量,使我迫切需要一种更高效、智能的开发工具来解决这些困境。

二、初认:关于CodeBuddy 的印象

在寻找解决方案的过程中,我接触很多的ai工具,自然也少不了我的朋友 CodeBuddy,这是一款由腾讯推出的 AI 编程助手 ,它以其独特的多形态工具矩阵和强大的技术能力,在众多 AI 编程工具中脱颖而出。相信用过的小伙伴都清楚它的优缺点。我就简单说2点吧。

1、多形态工具,适应多元场景:CodeBuddy 逐步演进为多形态工具,能满足不同开发场景的需求。其 IDE 插件可嵌入现有 IDE,在我熟悉的开发环境中提供代码补全、分析、重构等功能,让我无需切换工具就能享受 AI 辅助编程的便利;独立 IDE 则支持大规模工程,面向企业和团队,具备上下文理解、任务拆分和自动化能力,非常适合航道管理系统这样复杂项目的整体开发和管理。

2、强大技术,赋能高效开发:从技术特点上看,CodeBuddy 具备全仓感知能力,能够理解整个代码库,而不是局限于单个文件,这在航道管理系统这样涉及众多模块和文件的项目中至关重要,它能帮助我更好地把握项目全局,进行代码的优化和整合。其任务级 Agent 可以自定义智能体来处理特定任务,例如在处理航道数据实时分析模块时,我通过自定义智能体,让 CodeBuddy 快速准确地完成了复杂算法的实现和优化。此外,CodeBuddy 还采用了工程上下文压缩 + 外部存储技术来解决大项目长上下文问题,利用智能模型路由根据不同场景切换不同模型(如 DeepSeek、混元、海外模型),并支持本地化合规,满足企业的数据安全要求。

恭喜你发现小彩蛋:#CodeBuddy 1024

三、结缘:实战引入 CodeBuddy 到航道管理系统项目

前期准备

在引入前,我们梳理了项目三大核心技术痛点:1)时空数据索引效率不足;2)分布式任务调度存在资源竞争;3)前端可视化组件加载缓慢。针对这些场景,我们向 CodeBuddy 导入了项目架构图(微服务划分、数据库表结构)、历史代码库(约 15 万行)及行业规范文档(如《内河航道运行监测系统技术标准》)。通过 prompt 工程优化,制定了专属提问模板:"在航道管理系统的 [模块名称] 中,针对 [具体场景],需要实现 [功能目标],请基于 [技术栈] 提供包含 [关键指标] 的解决方案,代码需符合 [规范条款]。"

集成过程

集成采用 "插件化嵌入 + API 调用" 双模式:后端开发在 IntelliJ IDEA 中安装 CodeBuddy 插件,通过快捷键唤起实时辅助;前端团队则通过自定义脚本调用 CodeBuddy API,将生成的 Vue 组件直接注入项目脚手架。初期遇到的核心问题是代码生成与现有 MyBatis-Plus 框架的兼容性,通过以下对话解决:

提问:"生成的船舶轨迹数据插入代码使用了原生 JDBC,如何适配项目已有的 MyBatis-Plus 分页插件和乐观锁配置?"

提问
提问

CodeBuddy:" 可基于 MyBatis-Plus 的 BaseMapper 扩展自定义轨迹数据处理类,通过 @Interceptor 注解集成分页插件,并在实体类中添加 @Version 注解实现乐观锁。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
@Mapper
public interface ShipTrackMapper extends BaseMapper<ShipTrack> {
    // 自定义批量插入方法,适配AIS数据高频写入场景
    @InsertProvider(type = ShipTrackProvider.class, method = "batchInsert")
    int batchInsert(@Param("list") List<ShipTrack> trackList);
}

// 实体类添加版本控制
@Data
@TableName("ship_track")
public class ShipTrack {
    @TableId(type = IdType.AUTO)
    private Long id;
    private String mmsi; // 船舶识别码
    private BigDecimal longitude; // 经度
    private BigDecimal latitude; // 纬度
    @Version
    private Integer version; // 乐观锁版本号
}

通过这种针对性调整,CodeBuddy 生成代码的框架适配率从 65% 提升至 98%,集成过程仅用 3 个工作日完成。

来看下我印象比较深刻的几次优化:

案例 1:船舶轨迹碰撞预警算法优化

问题背景:原系统采用基于 MySQL 空间索引的碰撞检测,当同时监测 500 + 艘船舶时,预警计算耗时达 2.3 秒,且存在 30% 的误报率(因未考虑船舶航向和速度向量)。

对话过程

我提问:"需要优化船舶碰撞预警模块,要求支持每秒处理 1000 条轨迹数据,预警响应时间 < 500ms,误报率 < 5%。技术栈为 Java+Redis+GeoHash,需考虑船舶航向角和航速因素。"

CodeBuddy:" 建议采用 ' 时空网格 + 向量过滤 ' 二级算法:1)用 GeoHash 将水域划分为 500m×500m 网格,Redis 存储网格内船舶 ID;2)对网格内船舶计算航向角差值(<30°)和相对速度向量,筛选潜在碰撞目标;3)最终通过 Haversine 公式计算实际距离。核心代码如下:

代码语言:txt
复制
// 第一步:GeoHash网格划分与存储
public void updateShipGrid(ShipDynamic ship) {
    String geoHash = GeoHashUtils.encode(ship.getLatitude(), ship.getLongitude(), 12); // 12位精度约500m
    redisTemplate.opsForSet().add("grid:" + geoHash, ship.getMmsi());
    // 设置过期时间,清理离线船舶
    redisTemplate.expire("grid:" + geoHash, 5, TimeUnit.SECONDS);
}

// 第二步:向量过滤与碰撞检测
public List<CollisionWarning> checkCollision(ShipDynamic targetShip) {
    List<CollisionWarning> warnings = new ArrayList<>();
    String targetHash = GeoHashUtils.encode(targetShip.getLatitude(), targetShip.getLongitude(), 12);
    // 获取相邻9个网格的船舶(避免边界遗漏)
    Set<String> nearbyGrids = GeoHashUtils.getNeighbors(targetHash);
    nearbyGrids.add(targetHash);
    
    for (String grid : nearbyGrids) {
        Set<String> mmsiSet = redisTemplate.opsForSet().members("grid:" + grid);
        if (mmsiSet == null) continue;
        for (String mmsi : mmsiSet) {
            if (mmsi.equals(targetShip.getMmsi())) continue;
            ShipDynamic otherShip = shipCache.get(mmsi);
            // 航向角过滤(差值<30°)
            if (Math.abs(targetShip.getCourse() - otherShip.getCourse()) > 30) continue;
            // 相对速度计算
            double relativeSpeed = calculateRelativeSpeed(targetShip, otherShip);
            // 距离计算(Haversine公式)
            double distance = GeoDistanceUtils.calculate(targetShip, otherShip);
            // 碰撞风险判断(距离<2km且预计相遇时间<5分钟)
            if (distance < 2000 && (distance / relativeSpeed) < 300) {
                warnings.add(new CollisionWarning(targetShip, otherShip, distance));
            }
        }
    }
    return warnings;
}

优化效果

  1. 响应时间:从 2.3 秒降至 380ms,满足海事监管要求
  2. 误报率:从 30% 降至 4.2%,通过向量过滤排除了同向并行船舶
  3. 资源占用:Redis 内存占用较 MySQL 空间索引降低 60%,支持 1000 艘船舶并发监测

案例 2:航标状态分布式监控任务调度

问题背景:系统需对 3000 个航标进行每 30 秒一次的状态巡检(GPS 定位、电池电压、灯光状态),原采用单体定时任务导致服务器 CPU 峰值达 90%,且存在任务堆积现象。

对话过程

我的提问:"需要实现分布式航标巡检任务调度,要求:1)任务均匀分配到 3 台服务器;2)支持故障转移(某台服务器宕机后任务自动迁移);3)单个任务超时时间 10 秒。技术栈为 Spring Cloud + XXL-Job。"

CodeBuddy:" 建议基于 XXL-Job 的分片广播模式实现,结合航标 ID 哈希分片确保任务分配均匀。关键步骤:1)在 XXL-Job Admin 配置分片总数为 3;2)任务执行器根据分片参数筛选负责的航标 ID;3)通过 Redis 实现任务抢占机制,避免重复执行。代码示例:

代码语言:txt
复制
@XxlJob("buoyInspectionJob")
public ReturnT<String> execute(String param) throws Exception {
    // 获取分片参数
    ShardingUtil.ShardingVO shardingVO = ShardingUtil.getShardingVo();
    int shardIndex = shardingVO.getIndex(); // 当前分片索引(0-2)
    int shardTotal = shardingVO.getTotal(); // 总分片数(3)
    
    // 获取所有航标ID,按哈希值分片
    List<String> allBuoyIds = buoyService.getAllBuoyIds();
    List<String> assignedBuoyIds = allBuoyIds.stream()
            .filter(id -> Math.abs(id.hashCode() % shardTotal) == shardIndex)
            .collect(Collectors.toList());
    
    // 并发执行巡检任务(线程池控制并发量)
    ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(50);
    CompletionService<InspectionResult> completionService = new ExecutorCompletionService<>(executor);
    
    for (String buoyId : assignedBuoyIds) {
        // Redis抢占任务,避免重复执行(过期时间10秒)
        String lockKey = "inspect:lock:" + buoyId;
        Boolean locked = redisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(lockKey, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        if (Boolean.TRUE.equals(locked)) {
            completionService.submit(() -> inspectBuoy(buoyId));
        }
    }
    
    // 处理结果
    for (int i = 0; i < assignedBuoyIds.size(); i++) {
        Future<InspectionResult> future = completionService.take();
        InspectionResult result = future.get();
        // 存储巡检结果
        inspectionDao.insert(result);
    }
    executor.shutdown();
    return ReturnT.SUCCESS;
}

优化效果

  1. 资源占用:单服务器 CPU 峰值从 90% 降至 35%,内存占用降低 40%
  2. 任务可靠性:通过分片和故障转移,任务完成率从 82% 提升至 100%
  3. 扩展性:新增服务器时只需调整分片总数,无需修改代码

案例 3:电子航道图前端渲染优化

问题背景:前端采用 Canvas 绘制电子航道图(含 10 万 + 个矢量要素),首次加载耗时 12 秒,缩放时出现明显卡顿,影响用户操作体验。

电子航道图
电子航道图

对话过程

我的提问:"需要优化电子航道图的 Vue 前端渲染性能,要求:1)首次加载时间 <3 秒;2)缩放 / 平移操作流畅(帧率> 30fps);3)支持按需加载视口内要素。技术栈为 Vue3 + Canvas + GeoJSON。"

CodeBuddy:" 建议采用 ' 分级瓦片 + 视口裁剪 + Web Worker' 方案:1)预生成多级瓦片(zoom 0-18),后端按瓦片 ID 返回 GeoJSON 数据;2)前端监听视口变化,只加载当前视野内的瓦片;3)用 Web Worker 处理数据解析,避免阻塞主线程。核心代码:

代码语言:txt
复制
<template>
  <canvas ref="mapCanvas" @wheel="handleZoom" @mousemove="handlePan"></canvas>
</template>

<script setup>
import { ref, onMounted, watch } from 'vue';
import { getTileUrl } from './tileUtils';

const mapCanvas = ref(null);
const viewport = ref({
  zoom: 10,
  center: { lng: 118.5, lat: 32.0 },
  bounds: calculateBounds(10, { lng: 118.5, lat: 32.0 })
});
const worker = new Worker(new URL('./mapWorker.js', import.meta.url));

// 视口变化时加载瓦片
watch(viewport, (newVal) => {
  loadVisibleTiles(newVal);
}, { deep: true });

function loadVisibleTiles(viewport) {
  const tiles = calculateVisibleTiles(viewport); // 计算视口内瓦片ID
  tiles.forEach(tile => {
    fetch(getTileUrl(tile.x, tile.y, tile.z))
      .then(res => res.json())
      .then(geoJson => {
        // 发送到Web Worker解析
        worker.postMessage({ type: 'parse', data: geoJson });
      });
  });
}

// 接收Worker解析结果并渲染
worker.onmessage = (e) => {
  if (e.data.type === 'parsed') {
    renderFeatures(mapCanvas.value, e.data.features, viewport.value);
  }
};
</script>

mapWorker.js(数据解析线程):

代码语言:txt
复制
self.onmessage = (e) => {
  if (e.data.type === 'parse') {
    const features = e.data.data.features;
    // 只保留视口内的要素
    const filtered = features.filter(f => isInViewport(f.geometry, e.data.viewport));
    // 简化几何图形(根据缩放级别)
    const simplified = filtered.map(f => simplifyGeometry(f, e.data.zoom));
    self.postMessage({ type: 'parsed', features: simplified });
  }
};

优化效果

  1. 加载性能:首次加载时间从 12 秒降至 2.1 秒,通过瓦片按需加载减少 85% 的数据传输量
  2. 交互体验:缩放 / 平移操作帧率从 15fps 提升至 45fps,消除卡顿现象
  3. 内存占用:通过要素过滤和简化,前端内存占用降低 60%

四、收获:应用成果

对于我来说,最大的收获可从2个方面来说一个是效率的提升,另外就是代码质量的提升。

效率提升

  1. 开发周期:船舶碰撞预警模块开发时间从 14 天缩短至 5 天,航标监控模块从 10 天缩短至 3 天,整体项目进度提前 40%
  2. 代码产出:日均有效代码量从 800 行提升至 1500 行,且自动生成的注释完整度达 95%,减少了后期维护成本
  3. 问题定位:通过 CodeBuddy 的日志分析功能,接口调试时间从平均 4 小时降至 45 分钟,排查效率提升 87.5%

质量保障

  1. 代码缺陷率:系统集成测试中发现的 BUG 数量从每千行 8.2 个降至 2.1 个,尤其是时空算法相关的逻辑错误减少 90%
  2. 性能指标:关键模块响应时间均满足海事行业标准(<500ms),系统稳定性(MTBF)从 120 小时提升至 360 小时
  3. 安全合规:自动生成的代码对航道数据加密、权限校验等合规要求的覆盖率达 100%,通过《水上交通安全信息系统安全规范》认证

五、总结

最后简单总结一下,我使用了大概进一年的CodeBuddy,实战下来,我个人觉得是显著提升了项目的开发效率、代码质量,降低了开发成本。除了我本身所在的航道管理领域,我也期待它能在更多领域和项目中得到广泛应用,为不同行业的软件开发带来新的变革。在未来的项目中,我也将继续探索 CodeBuddy 的更多可能性,为项目开发创造更大的价值,推动行业技术的不断进步,也会把我使用的心得和技巧分享给大家。

个人简介:

大家好呀,我是china马斯克,一位热衷互联网技术学习和分享的开发者,使用CodeBuddy一年了,希望大家多多关注!

@CodeBuddy

#CodeBuddy

#CodeBuddyIDE

#CodeBuddyCode

#无界生成力

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、起因
  • 二、初认:关于CodeBuddy 的印象
  • 三、结缘:实战引入 CodeBuddy 到航道管理系统项目
    • 前期准备
    • 集成过程
    • 案例 1:船舶轨迹碰撞预警算法优化
    • 案例 2:航标状态分布式监控任务调度
    • 案例 3:电子航道图前端渲染优化
  • 四、收获:应用成果
    • 效率提升
    • 质量保障
  • 五、总结
    • 个人简介:
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