# IceeBoot-backend-java
**Repository Path**: vic-gao/zboot-backend-java
## Basic Information
- **Project Name**: IceeBoot-backend-java
- **Description**: 🎊IceeBoot，基于SpringBoot的开发脚手架，集成了市面上常用的Ai大模型和Agent。代码易读易懂、注释无处不在、界面简洁美观。
核心技术采用spring、Mybatis、Sa-tokne等，没有任何其它重度依赖，配置好数据库和redis配置，直接运行就行。
- **Primary Language**: Java
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 7
- **Created**: 2025-09-17
- **Last Updated**: 2025-09-17
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
🚀 IceeBoot超级脚手架—后端
基于 SpringBoot + Ai大模型 + Mcp + Vue 3 + TypeScript + Element Plus 的现代化前后端分离管理系统
## 🕸️项目地址
- **前端**：https://gitee.com/woshinibaba438cnmlgb/zboot-frontend-vue
- **后端**：https://gitee.com/woshinibaba438cnmlgb/zboot-backend-java
- **使用文档**：还没写，带上线.....
- **项目官网**：还没做，带上线.....
## 📋 环境要求
在开始使用 IceeBoot 之前，请确保您的开发环境满足以下要求：
### 🔧 必需环境
- **JDK 17+**：项目基于 Java 17 开发，需要 JDK 17 或更高版本
- **Spring Boot 3.3.4**：使用最新的 Spring Boot 3.x 版本
- **MySQL 8.0+**：主数据库，支持 JSON 字段和全文索引等高级特性
- **Redis 6.0+**：缓存和会话存储，支持 Stream 等新特性
- **Maven 3.6+**：项目构建和依赖管理工具
### 🛠️ 开发工具（推荐）
- **IntelliJ IDEA 2023+** 或 **Eclipse 2023+**
- **Git 2.30+**：版本控制
- **Docker**（可选）：容器化部署
- **Postman** 或 **Apifox**：API 测试工具
### 🌐 第三方服务（可选）
- **阿里云 DashScope**：通义千问 AI 大模型服务
- **阿里云 OSS** / **腾讯云 COS** / **华为云 OBS**：对象存储服务
- **阿里云短信** / **腾讯云短信**：短信发送服务
- **SMTP 邮箱服务**：邮件发送功能
## 🚀 项目简介
**IceeBoot 超级脚手架后端版** 是一个面向现代化企业级应用开发的全栈后端解决方案。它不仅仅是一个简单的项目模板，更是一个集成了当前最前沿技术栈的智能化开发平台。iceeboot 致力于为开发者提供一个开箱即用、功能完备、易于扩展的后端开发基础设施，让开发者能够专注于业务逻辑的实现，而无需在基础架构搭建上花费大量时间。
在当今快速发展的技术环境中，企业对于软件开发的效率和质量要求越来越高。传统的从零开始搭建项目架构的方式已经无法满足快速迭代的需求。iceeboot 应运而生，它整合了业界最佳实践，融合了人工智能技术，为开发团队提供了一个强大而灵活的开发平台。
## 🖼️ 功能展示
以下是 IceeBoot 的主要功能界面展示：
### 📊 系统主页
首页展示 - 数据统计图表和系统状态监控
系统主页 - 展示系统概览、统计数据和快捷操作入口
首页展示 - 更多功能模块和操作面板
### 🤖 AI 智能功能
AI 功能展示 - 智能对话、文本生成和AI助手功能
AI 集成展示 - 多种AI模型集成管理和配置界面
### ⚙️ 代码生成器
代码生成器 - 基于数据库表结构自动生成完整的CRUD代码
### 📈 系统监控
系统监控 - 实时监控系统性能、资源使用情况和运行状态
### 🎯 设计理念
- **开箱即用**：最小化配置，最大化功能，让开发者能够在最短时间内启动项目
- **智能化集成**：深度集成AI大模型和智能体技术，为应用赋予智能化能力
- **企业级标准**：采用企业级开发标准和最佳实践，确保代码质量和系统稳定性
- **高度可扩展**：模块化设计，支持灵活的功能扩展和定制化开发
- **安全优先**：内置完善的安全机制，从接口级别保障系统安全
## 🛠️ 核心技术栈
iceeboot 采用了当前最主流和成熟的技术栈，确保项目的稳定性、可维护性和扩展性：
### 后端核心框架
- **Spring Boot 3.3.4**：最新的Spring Boot版本，提供自动配置、依赖注入、AOP等企业级功能
- **Spring WebFlux**：响应式编程支持，提供非阻塞的Web服务能力
- **Spring AOP**：面向切面编程，支持事务管理、日志记录等横切关注点
- **Spring Validation**：参数校验框架，支持JSR-303标准和自定义校验规则
### AI与智能化
- **Spring AI Alibaba 1.0.0-M5.1**：阿里云官方Spring AI实现，深度集成通义千问等AI模型
- **Function Calling**：支持AI函数调用，实现智能数据库查询等功能
- **WebFlux Reactive**：支持AI模型的流式响应和异步处理
### 数据持久化
- **MyBatis-Plus 3.5.9**：MyBatis的增强版本，提供代码生成、分页、性能分析等功能
- **MySQL Connector 8.0.33**：MySQL官方驱动，支持最新的MySQL 8.0特性
- **Spring Data Redis**：Redis集成，支持缓存、会话存储和分布式锁
- **Spring Data MongoDB**：MongoDB文档数据库支持
- **Spring Data Elasticsearch**：全文搜索和数据分析支持
### 权限认证与安全
- **Sa-Token 1.37.0**：轻量级权限认证框架，支持多种认证模式和细粒度权限控制
- **Sa-Token Redis Jackson**：Sa-Token的Redis序列化支持
- **Spring Security Crypto 6.2.0**：密码加密和安全工具
### 消息队列与任务调度
- **Spring Boot AMQP**：RabbitMQ消息队列集成
- **Spring Boot Quartz**：定时任务调度框架
- **Activiti 7.1.0.M6**：工作流引擎，支持业务流程管理
### 对象存储服务
- **阿里云OSS SDK 3.17.4**：阿里云对象存储服务
- **华为云OBS SDK 3.21.8**：华为云对象存储服务
- **腾讯云COS SDK 5.6.155**：腾讯云对象存储服务
- **七牛云Kodo SDK 7.15.1**：七牛云对象存储服务
- **MinIO SDK 8.5.7**：开源对象存储服务
### 开发工具与中间件
- **Knife4j 4.3.0**：基于OpenAPI 3.0的API文档生成和调试工具
- **Hutool 5.8.22**：Java工具类库，提供丰富的工具方法
- **FastJSON2 2.0.43**：阿里巴巴高性能JSON处理库
- **Apache Commons Lang3**：Apache通用工具库
- **Apache Commons Collections4 4.4**：集合工具库
- **Beetl 3.15.10**：模板引擎，用于代码生成
- **Lombok**：简化Java代码编写，自动生成getter/setter等方法
## 🔐 权限控制系统
iceeboot 采用 **Sa-Token** 作为权限认证框架，实现了业界领先的细粒度权限控制体系：
### 权限控制特性
- **接口级权限控制**：每个API接口都可以独立配置访问权限，确保系统安全
- **角色权限管理**：支持多角色、多权限的复杂权限模型
- **动态权限分配**：支持运行时动态调整用户权限，无需重启系统
- **权限缓存机制**：基于Redis的权限缓存，提升权限验证性能
- **会话管理**：支持单点登录、踢人下线、会话共享等功能
### 安全防护机制
- **防重放攻击**：基于时间戳和随机数的防重放机制
- **接口限流**：支持基于IP、用户、接口的多维度限流
- **SQL注入防护**：MyBatis预编译语句，有效防止SQL注入
- **XSS防护**：输入输出过滤，防止跨站脚本攻击
## 🤖 AI大模型集成
iceeboot 紧跟人工智能发展趋势，深度集成了国内外主流AI大模型，为应用提供强大的智能化能力：
### 🌟 Spring AI Alibaba 集成
IceeBoot 深度集成了 **Spring AI Alibaba**，这是阿里云官方推出的 Spring AI 实现，专门针对阿里云的AI服务进行了优化。
#### 核心特性
- **开箱即用**：只需配置API密钥即可快速接入通义千问等模型
- **Spring Boot 自动配置**：完全符合Spring Boot的配置理念
- **流式响应支持**：支持SSE流式输出，提升用户体验
- **Function Calling**：支持函数调用，实现AI与业务系统的深度集成
- **多模态支持**：支持文本、图像等多种输入模式
#### 快速配置
1. **添加依赖**（已集成）
```xml
com.alibaba.cloud.ai
spring-ai-alibaba-starter
1.0.0-M5.1
```
2. **配置API密钥**
在 `application-dev.yml` 中添加配置：
```yaml
spring:
ai:
dashscope:
api-key: sk-your-dashscope-api-key # 在阿里云DashScope控制台获取
chat:
options:
model: qwen-plus # 可选：qwen-turbo, qwen-plus, qwen-max
temperature: 0.7
max-tokens: 2000
```
3. **获取API密钥**
- 访问 [阿里云DashScope控制台](https://dashscope.console.aliyun.com/)
- 注册并实名认证
- 创建API密钥
- 复制密钥到配置文件
#### 支持的模型
- **qwen-turbo**：响应速度快，适合对话场景
- **qwen-plus**：平衡性能和成本，推荐使用
- **qwen-max**：最强性能，适合复杂任务
- **qwen-max-longcontext**：支持长文本处理
- **qwen2.5系列**：最新的Qwen2.5模型家族
#### Function Calling 功能
IceeBoot 实现了智能的 Function Calling 功能，AI可以自动调用系统函数：
```java
@Bean
@Description("查询数据库获取信息")
public Function databaseQuery(
DatabaseQueryFunction databaseQueryFunction) {
return databaseQueryFunction;
}
```
用户可以通过自然语言查询数据库：
- "查询最近注册的用户"
- "统计今天的活跃用户数量"
- "显示所有管理员角色"
### 国内AI大模型
- **通义千问**：阿里巴巴达摩院开发的大语言模型，通过Spring AI Alibaba深度集成
- **DeepSeek**：深度求索科技的大语言模型，在代码生成和逻辑推理方面表现优异
- **文心一言**：百度推出的知识增强大语言模型，具备强大的中文理解和生成能力
- **Kimi**：月之暗面公司的长文本处理大模型，支持超长上下文理解
### 国外AI大模型
- **ChatGPT**：OpenAI的GPT系列模型，在对话和文本生成方面表现卓越
- **Grok**：xAI公司开发的大语言模型，具有独特的幽默感和创造力
- **Gemini**：Google的多模态大模型，支持文本、图像、音频等多种输入
- **Claude**：Anthropic公司的AI助手，在安全性和有用性方面表现突出
### AI集成特性
- **统一API接口**：提供统一的调用接口，支持快速切换不同的AI模型
- **智能路由**：根据任务类型自动选择最适合的AI模型
- **结果缓存**：对AI模型的响应结果进行缓存，提升响应速度和降低成本
- **错误重试**：智能的错误处理和重试机制，确保服务稳定性
## 🤖 Agent智能体支持
iceeboot 引入了先进的Agent智能体技术，支持构建和集成智能化的业务流程：
### 支持的Agent平台
- **Coze**：字节跳动推出的AI Bot开发平台，支持快速构建智能对话机器人
- **Dify**：开源的LLM应用开发平台，提供可视化的AI应用构建能力
### Agent功能特性
- **工作流编排**：支持复杂业务流程的自动化编排和执行
- **多模态交互**：支持文本、语音、图像等多种交互方式
- **知识库集成**：可以接入企业知识库，提供专业领域的智能问答
- **API调用能力**：Agent可以调用系统API，实现业务操作的自动化
## 🔧 第三方服务集成
iceeboot 内置了多种常用的第三方服务，开箱即用，大大提升开发效率：
### 短信服务 (SMS)
- **多厂商支持**：集成阿里云、腾讯云、华为云等主流短信服务商
- **模板管理**：支持短信模板的统一管理和动态配置
- **发送记录**：完整的短信发送记录和状态跟踪
- **限流控制**：防止短信轰炸，支持基于手机号的发送频率限制
### 对象存储服务 (OSS)
- **多云支持**：支持阿里云OSS、腾讯云COS、华为云OBS等
- **文件管理**：提供文件上传、下载、删除、预览等完整功能
- **图片处理**：支持图片压缩、裁剪、水印等处理功能
- **CDN加速**：集成CDN服务，提升文件访问速度
### 邮件服务 (Email)
- **SMTP支持**：支持各种SMTP邮件服务器
- **模板邮件**：支持HTML邮件模板和动态内容填充
- **批量发送**：支持邮件的批量发送和队列处理
- **发送统计**：提供邮件发送成功率和打开率统计
### 接口文档
- **Swagger集成**：自动生成API文档，支持在线调试
- **版本管理**：支持API版本管理和向后兼容
- **权限标注**：文档中自动标注接口所需权限
- **示例代码**：自动生成多种语言的调用示例
### 日志系统
- **自动捕获**：自动捕获系统运行日志、错误日志、业务日志
- **结构化日志**：支持JSON格式的结构化日志输出
- **日志分析**：集成ELK栈，支持日志的搜索和分析
- **告警机制**：支持基于日志的实时告警和通知
## ⚡ 轻量化设计
iceeboot 秉承"简单即美"的设计理念，提供轻量化的开发体验：
### 极简配置
- **零配置启动**：除了数据库连接，几乎无需其他配置即可启动项目
- **智能默认值**：所有配置项都有合理的默认值，支持渐进式配置
- **环境隔离**：支持开发、测试、生产环境的配置隔离
- **配置热更新**：支持部分配置的热更新，无需重启服务
### 依赖管理
- **最小依赖**：只引入必要的依赖，避免jar包冲突
- **版本锁定**：锁定依赖版本，确保构建的一致性
- **依赖分析**：提供依赖分析工具，帮助优化项目结构
### 快速启动
1. 配置MySQL数据库连接
2. 配置Redis连接信息
3. 运行主类，系统自动完成初始化
4. 访问Swagger文档，开始API开发
## 🔨 智能代码生成器
iceeboot 内置了强大的代码生成器，支持基于数据库表结构的代码自动生成：
### 生成能力
- **完整的CRUD代码**：自动生成Controller、Service、ServiceImpl、Mapper、Entity等
- **DTO和VO类**：自动生成数据传输对象和视图对象
- **Swagger注解**：自动添加API文档注解
- **权限注解**：根据配置自动添加权限控制注解
### 模板定制
- **可定制模板**：支持自定义代码生成模板
- **命名规范**：支持多种命名规范的配置
- **包结构**：支持自定义包结构和文件组织方式
- **代码风格**：支持不同的代码风格和格式化规则
### 智能特性
- **字段类型映射**：智能映射数据库字段类型到Java类型
- **关联关系处理**：自动处理表之间的关联关系
- **索引优化建议**：根据查询模式提供索引优化建议
## 🗄️ 数据库自动管理
iceeboot 提供了智能的数据库管理功能，大大简化了数据库维护工作：
### 自动建表
- **启动检测**：项目启动时自动检测数据库结构
- **表结构同步**：根据Entity类自动创建或更新表结构
- **字段变更**：支持字段的新增、修改、删除等操作
- **索引管理**：自动创建和维护数据库索引
### 数据迁移
- **版本控制**：支持数据库版本控制和迁移脚本管理
- **回滚机制**：支持数据库结构的回滚操作
- **数据备份**：自动备份重要数据，防止数据丢失
### 性能优化
- **慢查询监控**：自动监控和记录慢查询
- **连接池优化**：智能的数据库连接池配置
- **缓存策略**：多级缓存策略，提升数据访问性能
## 🚧 项目现状与发展规划
### 当前状态
iceeboot 项目目前处于快速发展阶段，虽然开发时间不到一个月，但已经具备了完整的基础功能和核心特性。项目采用敏捷开发模式，持续迭代和完善功能。
### 已完成功能
- ✅ 基础架构搭建
- ✅ 权限认证系统
- ✅ AI大模型集成
- ✅ 第三方服务集成
- ✅ 代码生成器
- ✅ 数据库自动管理
- ✅ 接口文档生成
- ✅ 日志系统
### 未来规划
#### 短期目标（1-3个月）
- **MCP协议集成**：引入Model Context Protocol，提升AI模型的上下文理解能力
- **插拔式AI接口**：实现AI接口的插拔式架构，支持快速集成新的AI模型
- **性能监控**：集成APM工具，提供系统性能监控和分析
- **单元测试**：完善单元测试覆盖率，确保代码质量
#### 中期目标（3-6个月）
- **微服务支持**：支持微服务架构，提供服务注册发现、配置中心等功能
- **消息队列集成**：集成RabbitMQ、Kafka等消息中间件
- **分布式事务**：支持分布式事务处理
- **多租户支持**：提供SaaS化的多租户解决方案
#### 长期目标（6个月以上）
- **前端脚手架**：开发配套的前端脚手架，实现全栈开发
- **DevOps集成**：集成CI/CD流水线，支持自动化部署
- **云原生支持**：支持Docker、Kubernetes等云原生技术
- **国际化**：支持多语言和国际化功能
## 📁 项目结构
```
iceeboot-backend-java/
├── 📁 src/
│ ├── 📁 main/
│ │ ├── 📁 java/
│ │ │ └── 📁 com/iceeboot/
│ │ │ ├── 📁 common/ # 通用模块
│ │ │ │ ├── 📁 config/ # 配置类
│ │ │ │ ├── 📁 constant/ # 常量定义
│ │ │ │ ├── 📁 exception/ # 异常处理
│ │ │ │ ├── 📁 service/ # 通用服务
│ │ │ │ │ ├── 📁 ai/ # AI服务集成
│ │ │ │ │ ├── 📁 email/ # 邮件服务
│ │ │ │ │ ├── 📁 sms/ # 短信服务
│ │ │ │ │ └── 📁 oss/ # 对象存储服务
│ │ │ │ └── 📁 util/ # 工具类
│ │ │ ├── 📁 generator/ # 代码生成器
│ │ │ │ ├── 📄 CodeGenerator.java # 核心生成器
│ │ │ │ └── 📁 templates/ # 代码模板
│ │ │ ├── 📁 project/ # 业务模块
│ │ │ │ └── 📁 iceeboot_test/ # 示例业务模块
│ │ │ │ ├── 📁 controller/ # 控制器层
│ │ │ │ ├── 📁 service/ # 服务层
│ │ │ │ │ └── 📁 impl/ # 服务实现
│ │ │ │ ├── 📁 mapper/ # 数据访问层
│ │ │ │ ├── 📁 entity/ # 实体类
│ │ │ │ ├── 📁 dto/ # 数据传输对象
│ │ │ │ │ ├── 📁 create/ # 创建DTO
│ │ │ │ │ └── 📁 update/ # 更新DTO
│ │ │ │ ├── 📁 vo/ # 视图对象
│ │ │ │ └── 📁 query/ # 查询对象
│ │ │ └── 📄 iceebootApplication.java # 启动类
│ │ └── 📁 resources/
│ │ ├── 📄 application.yml # 主配置文件
│ │ ├── 📄 application-dev.yml # 开发环境配置
│ │ ├── 📄 application-prod.yml # 生产环境配置
│ │ ├── 📁 mapper/ # MyBatis映射文件
│ │ ├── 📁 templates/ # 代码生成模板
│ │ │ ├── 📄 controller.btl
│ │ │ ├── 📄 service.btl
│ │ │ ├── 📄 serviceImpl.btl
│ │ │ ├── 📄 mapper.btl
│ │ │ ├── 📄 entity.btl
│ │ │ ├── 📄 createDto.btl
│ │ │ ├── 📄 updateDto.btl
│ │ │ ├── 📄 vo.btl
│ │ │ ├── 📄 query.btl
│ │ │ └── 📄 mapperXml.btl
│ │ └── 📁 static/ # 静态资源
│ └── 📁 test/ # 测试代码
│ └── 📁 java/
├── 📁 logs/ # 日志文件
├── 📁 disabled/ # 禁用模块示例
├── 📄 pom.xml # Maven配置文件
├── 📄 README.md # 项目说明文档
├── 📄 api.md # API文档
├── 📄 package.md # 打包说明
├── 📄 mock.md # Mock数据说明
└── 📄 .gitignore # Git忽略文件
```
## 📖 使用指南
### 🚀 快速启动
1. **克隆项目**
```bash
git clone https://github.com/your-username/iceeboot-backend-java.git
cd iceeboot-backend-java
```
2. **配置数据库**
```yaml
# application-dev.yml
spring:
datasource:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/iceeboot?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8
username: your_username
password: your_password
```
3. **配置Redis**
```yaml
# application-dev.yml
spring:
redis:
host: localhost
port: 6379
password: your_redis_password
```
4. **启动项目**
```bash
mvn spring-boot:run
```
5. **访问接口文档**
打开浏览器访问：http://localhost:9000/doc.html
### 🤖 AI大模型调用
IceeBoot 集成了 **Spring AI Alibaba**，支持通义千问等多种AI大模型。
#### 配置AI模型
在 `application-dev.yml` 中配置您的API密钥：
```yaml
spring:
ai:
dashscope:
api-key: sk-your-dashscope-api-key
```
#### 基础对话调用
```java
@RestController
@RequiredArgsConstructor
public class ChatController {
private final ChatModel chatModel;
@PostMapping("/chat")
public String chat(@RequestBody String message) {
return chatModel.call(new Prompt(message))
.getResult()
.getOutput()
.getContent();
}
}
```
#### 流式对话调用(在StreamChatRequest里面写好参数和上下文自动配置到对应模型)
```java
@Operation(summary = "流式对话")
@PostMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
// @RequirePermission(dynamic = true)
public Flux streamChat(@Validated @RequestBody StreamChatRequest request) {
return aiChatService.streamChat(request)
.map(response -> {
try {
// 将LLMResponse转换为SSE格式
if (response.getError() != null) {
return "data: {\"error\":\"" + response.getError() + "\",\"finished\":true}\n\n";
}
if (response.getChoices() != null && !response.getChoices().isEmpty()) {
var choice = response.getChoices().get(0);
if (choice.getDelta() != null && choice.getDelta().getContent() != null) {
String content = choice.getDelta().getContent().replace("\"", "\\\"").replace("\n", "\\n");
return "data: {\"content\":\"" + content + "\",\"finished\":false}\n\n";
}
}
if (Boolean.TRUE.equals(response.getFinished())) {
return "data: {\"finished\":true}\n\n";
}
return "data: {\"heartbeat\":true}\n\n";
} catch (Exception e) {
return "data: {\"error\":\"数据处理异常\",\"finished\":true}\n\n";
}
})
.onErrorReturn("data: {\"error\":\"流式对话异常\",\"finished\":true}\n\n");
}
```
#### 多模型支持
系统支持多种AI模型，可以通过配置切换：
- **通义千问**：阿里云DashScope平台
- **DeepSeek**：深度求索大模型
- **文心一言**：百度大模型
- **ChatGPT**：OpenAI模型
- **Claude**：Anthropic模型
### 🤖 Agent智能体使用
IceeBoot 支持集成多种Agent平台，实现智能化业务流程。
#### 支持的Agent平台
- **Coze（扣子）**：字节跳动AI Bot开发平台
- **Dify**：开源LLM应用开发平台
#### Agent配置管理
```java
// 创建Agent配置
AiAgentDTO agentDto = new AiAgentDTO();
agentDto.setName("客服助手");
agentDto.setPlatform("coze"); // 或 "dify"
agentDto.setType("agent"); // 或 "workflow"
agentDto.setApiUrl("https://api.coze.com/v1/bot/chat");
agentDto.setApiKey("your-agent-api-key");
agentDto.setBotId("your-bot-id");
// 保存Agent配置
aiAgentService.addAgent(agentDto);
```
#### Agent调用示例
```java
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class AgentService {
private final IAiAgentService aiAgentService;
public String callAgent(String platform, String message) {
// 获取指定平台的Agent
List agents = aiAgentService.getAgentsByPlatform(platform);
if (!agents.isEmpty()) {
AiAgentVO agent = agents.get(0);
// 调用Agent API
return callAgentAPI(agent, message);
}
return "未找到可用的Agent";
}
}
```
#### Coze平台集成
```java
// Coze Bot调用示例
public String callCozeBot(String message) {
CozeRequest request = new CozeRequest();
request.setBotId("your-bot-id");
request.setUserId("user-123");
request.setQuery(message);
request.setStream(false);
// 调用Coze API
return cozeClient.chat(request);
}
```
#### Dify平台集成
```java
// Dify应用调用示例
public String callDifyApp(String message) {
DifyRequest request = new DifyRequest();
request.setInputs(Map.of("query", message));
request.setQuery(message);
request.setResponseMode("blocking");
request.setUser("user-123");
// 调用Dify API
return difyClient.chatMessages(request);
}
```
### ⚙️ 代码生成器
1. 运行 `CodeGenerator.java` 主方法
2. 输入包名和实体名称
3. 系统自动生成完整的CRUD代码
4. 生成的代码包括：
- Controller层：RESTful API接口
- Service层：业务逻辑处理
- Mapper层：数据访问层
- Entity：实体类
- DTO：数据传输对象
- VO：视图对象
- Query：查询对象
## 🤝 贡献指南
我们欢迎所有形式的贡献，包括但不限于：
- 🐛 Bug报告
- 💡 功能建议
- 📝 文档改进
- 🔧 代码贡献
- 🧪 测试用例
### 贡献流程
1. Fork 本项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 创建 Pull Request
## 📄 开源协议
本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源协议。
## 📞 联系我
如果您有任何问题、建议或合作意向，欢迎通过以下方式联系：
- 📧 **邮箱**：857787854@qq.com
- 💬 **QQ群**：待建立
- 🐧 QQ：857787854
- 🛰️ 微信：CodeIcee
## 🙏 致谢
感谢以下开源项目和技术社区的支持：
- [Spring Boot](https://spring.io/projects/spring-boot)
- [MyBatis](https://mybatis.org/)
- [Sa-Token](https://sa-token.cc/)
- [Knife4j](https://doc.xiaominfo.com/)
- 以及所有为开源社区做出贡献的开发者们
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