本文探讨了如何利用人工智能 (AI) 优化 API 调试流程，以提高开发效率。通过对比传统调试方法与 AI 协同开发的实践，展示了 AI 在代码生成、参数调整等方面的优势。文章以“模力方舟”平台的 Kolors API 为例，详细介绍了使用 AI 工具 (如 Cursor) 快速生成 Java 工具类的过程，并强调了 AI 在简化开发流程、减少重复性工作方面的价值，最终鼓励开发者尝试 AI 协同开发，将精力投入到更有价值的工作中。

💡 传统 API 调试流程耗时耗力：传统方式需要手动阅读 API 文档、复制代码、调整参数、处理错误等，流程繁琐，耗费大量时间和精力。

🤖 AI 协同开发简化调试流程：利用 AI 工具，开发者只需提供 API 文档和示例代码，AI 即可自动生成符合项目规范的工具类，大大简化了调试步骤。

✅ AI 生成代码的优势：AI 工具能够扫描项目结构和依赖，避免生成无法直接使用的代码，并提供功能介绍、核心方法说明和使用说明，方便开发者快速上手。

🚀 实际效果验证：通过实例演示，AI 生成的代码能够一次成功运行，并生成符合要求的图片，验证了 AI 在 API 调试中的高效性。

💡 AI 协同开发的核心：开发者需要将需求整理成清晰的指令，提供给 AI 工具，AI 将根据指令生成代码，实现自动化调试，提高开发效率。

前言

作为一个技术人员，对接各种外部 API 是无法避免的工作。不同厂商的 API 实现五花八门的，文档质量也参差不齐，对接起来十分花费功夫。

虽然有些厂商平台会提供代码示例，大大提升了对接效率，但是示例往往不能完全符合自己项目的规范和技术栈，还需要我们手动调整参数格式、错误逻辑处理、数据格式解析等工作。

今天，我们就尝试使用 AI 优化一下这个场景，让 API 调试不再为难。

实战对比

我们使用“模力方舟”平台生图模型中的 Kolors API 进行对比，这是“可灵”开源的生图模型 API，1天100次免费调用哦。

这里需要说明一下，“模力方舟”平台的接口和文档还是非常标准和完善的，这里挑选它，仅仅因为平时用的多，比较熟悉~

以下是 API 的相关介绍和官网调用代码。

示例代码：

curl https://ai.gitee.com/v1/images/generations \-X POST \-H "Content-Type: application/json" \-H "X-Failover-Enabled: true" \-H "Authorization: Bearer XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" \-d '{"prompt":"Astronaut riding a horse","model":"Kolors","size":"1024x1024","num_inference_steps":25,"guidance_scale":7.5}'

官网提供了 Python、JS 和 cURL 三种代码示例，我们挑选 cURL 作为参考代码，让 Cursor 来实现 Java 代码。

普通方式

作为对照组，我们简单总结一下，没有 AI 的情况，我们都需要做哪些工作。

阅读 API 文档.复制示例代码。根据项目框架调整代码，使其无编译错误。运行代码，确认效果。根据需求调整代码，并调试通过。如果需要作为工具类，就进行相关封装。

后续，就可以进行业务开发了。

虽然这个过程不是很复杂，但一步步执行下来，还是很耗费精力的。

接下来，我们看看 AI 能做到什么程度。

AI 协同

1、建立所需文件，KolorsUtils.java。

建立文件这种操作不建议由 AI 完成，性价比不高，并且，由于涉及目录规范问题，比较容易出错。

2、直接进行 AI 生成。

范围

KolorsUtils.java

提示词

根据以下curl代码，编写一个java的工具类，实现可灵大模型接口调用。可参考文档  @https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/%E6%96%87%E6%9C%AC%E7%94%9F%E6%88%90/POST/chat/completions 要求：使用当前项目的依赖，不要引入新的依赖。Token作为类内成员变量配置即可，不需要暴漏为方法参数。为了更好的测试，请将生成的图片存储在项目根路径方便预览效果。---curl https://ai.gitee.com/v1/images/generations \-X POST \-H "Content-Type: application/json" \-H "X-Failover-Enabled: true" \-H "Authorization: Bearer XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" \-d '{"prompt":"Astronaut riding a horse","model":"Kolors","size":"1024x1024","num_inference_steps":25,"guidance_scale":7.5}'---

提示词主要包括：

目标：生成工具类背景：所使用的接口文档、最后面的curl代码要求：各类你所需要的，一般情况下，都能一次搞定

为了保证生成效果，我直接将文档也包含进去了，Cursor 自动会在文档链接前面加 “@”。

结果

可以看到，Cursor 会先扫描项目结构和依赖，避免 了 AI 生成代码无法直接落地应用的问题。

包括：

功能介绍：回顾生成的功能，方便核对是否全部要求都被实现核心方法说明：方便根据需要选择合适方法调用使用说明：直接给出最基本的调用代码，一键应用。

最后，还专门提出，Token 别忘记替换了。

这个协同体验，我给满分，很多工作 3 年的程序员也不会给我这么完善的结果。

效果

我 Cursor 的 Java 环境最近搞出了点问题，直接拿 IDEA 给大家跑一下效果。

一次成功，这感觉，真舒爽~

生成位置就不要在意了，为了方便查看图片，直接设置到了项目根目录。

虽然生成的图片不是今天的重点，也给大家看一下吧。

小结

对比一下，AI 协同模式下，真的简化了很多步骤。

我们唯一需要考虑的就是需求到底是什么，并将其整理成清晰的指令发给 Cursor，比如：

封装为工具类Token不要开放为参数，仅在工具类中维护即可

然后，等待 AI 生成就行。

个人经常使用 AI 帮忙联调 API，有示例代码的情况，90% 的一次生成可用率还是有的。

结语

虽然，联调 API 不算一个占比特别大的工作，但是，AI 协同开发的思想一旦熟悉，大家就会发现，工作中的很多内容都可以通过 AI 进行优化。

希望大家多多尝试，这样，我们才能把更多的精力用在更有价值的事情上。