快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
快速生成一个Spring Cloud原型项目，验证'智能家居控制平台'创意：1.设备管理服务 2.用户控制服务 3.消息推送服务 4.API网关 5.模拟IoT设备接口。要求：1.30分钟内完成基础架构搭建 2.生成可演示的MVP 3.包含基础的前端管理界面(Vue.js) 4.支持快速迭代扩展。使用Kimi-K2模型优先生成核心业务逻辑，再逐步完善细节。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在验证一个智能家居控制平台的创意，需要快速搭建一个Spring Cloud原型来测试可行性。传统方式从零开始搭建微服务架构至少需要几天时间，但借助AI工具，我居然在15分钟内就完成了基础架构的搭建。下面分享这个高效的原型开发过程。
明确核心服务划分智能家居平台需要三个核心微服务：设备管理服务（负责设备注册、状态维护）、用户控制服务（处理用户指令）、消息推送服务（向设备发送控制信号）。此外还需要API网关统一入口，以及模拟真实IoT设备的接口。
使用AI生成基础代码在InsCode(快马)平台的AI对话区，用Kimi-K2模型直接描述需求："生成Spring Cloud项目骨架，包含设备管理、用户控制、消息推送三个微服务，使用Eureka注册中心，API网关用Spring Cloud Gateway"。系统立即生成了包含pom依赖、启动类、基础配置的完整项目结构。
- 快速实现业务逻辑通过自然语言继续补充需求：
- 设备管理服务需要REST接口实现设备CRUD
- 用户控制服务接收POST请求并转发到消息服务
消息服务通过WebSocket与模拟设备通信 AI不仅生成了Controller和Service层代码，还自动配置了FeignClient实现服务间调用。
前端界面生成要求生成Vue.js管理界面时，AI提供了包含设备列表、控制面板的组件代码，并自动配置了Axios与后端API对接。通过平台的内置预览功能，可以直接看到界面效果。
模拟设备对接最惊喜的是模拟IoT设备接口的实现。告诉AI"需要模拟一个通过WebSocket接收控制指令的虚拟设备"，生成的代码包含连接管理、指令解析和状态反馈功能，省去了手动编写测试客户端的麻烦。
一键部署验证所有代码生成后，直接使用平台的部署功能将整套系统上线。不到1分钟就获得了可访问的演示地址，API网关自动处理了路由转发，各服务在Eureka中正常注册。
整个过程中有几个关键经验： - 先让AI生成主干代码，再逐步补充细节比一次性描述更高效 - 微服务间的通信协议要提前约定好（这里统一用了REST+JSON） - 平台内置的依赖管理避免了版本冲突问题 - 实时预览能快速发现接口定义的问题
这个原型虽然简单，但完整实现了设备添加->用户控制->指令下发->状态反馈的闭环。后续要扩展功能（比如增加权限控制、设备分组）时，只需要继续用AI补充对应模块即可。
对于需要快速验证创意的场景，InsCode(快马)平台的AI代码生成+一键部署组合确实能节省大量时间。特别是微服务这种需要多模块协作的项目，传统方式光环境配置就要半天，现在15分钟就能看到可演示的MVP，让技术验证的效率提升了不止一个量级。
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
快速生成一个Spring Cloud原型项目，验证'智能家居控制平台'创意：1.设备管理服务 2.用户控制服务 3.消息推送服务 4.API网关 5.模拟IoT设备接口。要求：1.30分钟内完成基础架构搭建 2.生成可演示的MVP 3.包含基础的前端管理界面(Vue.js) 4.支持快速迭代扩展。使用Kimi-K2模型优先生成核心业务逻辑，再逐步完善细节。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
)