# spring-cloud-alibaba-ai-example
**Repository Path**: 315914415/spring-cloud-alibaba-ai-example
## Basic Information
- **Project Name**: spring-cloud-alibaba-ai-example
- **Description**: 基于SpringAI 0.8的Spring-Cloud-Alibaba-AI示例
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 9
- **Created**: 2025-04-28
- **Last Updated**: 2026-06-30
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
SpringAI 1.0.0-M1 版本 接入openai大模型实例


* 基于SpringAI0.8的Spring-Cloud-Alibaba-AI的示例
# LLM 编码行为准则
减少常见 LLM 编程错误的行为准则。生成的代码必须添加 AI generated的注释标识,以表明代码是 AI 生成的。
## 1. 编码前先思考
**不要假设。不要隐藏困惑。暴露权衡取舍。**
在实施之前:
- 明确陈述你的假设。如果不确定,就问。
- 如果存在多种解释,就列出来 —— 不要默默选择一个。
- 如果有更简单的方法,就说出来。在适当时予以反驳。
- 如果有不清楚的地方,停下来。指出什么令人困惑。提问。
## 2. 简约优先
**用最少的代码解决问题。不做任何推测性工作。**
- 不要添加要求之外的功能。
- 不要为一次性代码创建抽象。
- 不要添加未被要求的"灵活性"或"可配置性"。
- 不要为不可能发生的场景添加错误处理。
- 如果你写了 200 行代码,但用 50 行就能实现,重写它。
问自己:"资深工程师会说这过于复杂吗?"如果是,简化它。
## 3. 精准修改
**只动必须动的。只清理自己制造的混乱。**
编辑现有代码时:
- 不要"改进"相邻的代码、注释或格式。
- 不要重构没有问题的地方。
- 匹配现有风格,即使你会有不同做法。
- 如果你发现无关的死代码,提出来 —— 不要删除它。
当你的修改产生孤立代码时:
- 删除你的修改导致不再使用的导入/变量/函数。
- 除非被要求,否则不要删除预先存在的死代码。
检验标准:每一行改动都应直接追溯回用户的请求。
## 4. 目标驱动执行
**定义成功标准。循环验证直到达成。**
将任务转化为可验证的目标:
- "添加验证" → "为无效输入编写测试,然后让测试通过"
- "修复 bug" → "编写重现该 bug 的测试,然后让测试通过"
- "重构 X" → "确保前后测试都通过"
对于多步骤任务,简要陈述计划:
```
1. [步骤] → 验证:[检查项]
2. [步骤] → 验证:[检查项]
3. [步骤] → 验证:[检查项]
```
强有力的成功标准让你能独立循环迭代。弱标准("让它能用")需要不断澄清。
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