AI 驱动的零代码应用生成平台 — 后端
CodeFreex 是一个 AI 驱动的零代码应用生成平台。用户只需用自然语言描述想要的应用，AI 即可自动完成需求分析、素材收集、代码生成、质量检查和构建部署，生成可直接运行的前端应用。
本仓库为 CodeFreex 的后端项目，基于 Spring Boot 3 + LangChain4j + LangGraph4j 构建，实现了完整的 AI 工作流编排、应用管理、用户认证、运营计费和后台管理功能。用户体系通过 Dubbo RPC 接入独立部署的 auth-service 认证服务。
- 14 节点 AI 工作流引擎 — 基于 LangGraph4j 编排的多步骤智能工作流，覆盖从安全审查、意图分类到代码生成、质检修复的完整链路
- 多类型代码生成 — 支持 HTML 单文件、多文件项目、Vue 完整项目三种代码生成模式，Vue 项目自动执行 npm 构建
- AI 工具调用迭代编辑 — 可视化编辑阶段通过 Tool Calling 实现文件读写、编辑等操作，支持最多 15 轮自动迭代
- 自动质量检查与修复 — AI 自动验证生成代码质量，不通过时自动修复并重试（最多 2 次）
- 智能素材收集 — 自动从 Pexels、Pixabay 获取图片素材，支持 Mermaid 图表渲染和 AI SVG Logo 生成
- 系统配置中心 — AI 模型、图库密钥、码点计费等 20 项运行时配置数据库化管理，敏感信息脱敏展示，审查模型支持热生效
- 部署计费 — 部署应用按小时扣减码点，余额不足自动下线并站内通知，精选应用部署期间免费
- SSE 流式响应 — 基于 Server-Sent Events 的实时流式输出，支持断线重连和事件回放
- 可视化监控 — 内置 Prometheus + Grafana 监控方案，预置 AI 模型调用仪表盘
完整的 14 节点工作流管道（集中于 service/impl/AiWorkflowServiceImpl 编排），每个节点各司其职：
graph TD
A[用户输入] --> B[安全审查]
B -->|拦截| END1[END]
B -->|通过| C[AI 内容审查]
C -->|拒绝| END2[END]
C -->|通过| D[意图分类]
D -->|chat 对话| E[直接回复] --> END3[END]
D -->|visual_edit 编辑| F[可视化编辑] --> M[质量检查]
D -->|coding 代码生成| G[PRD 生成] --> H[类型路由]
H --> I[素材规划] --> J[素材获取] --> K[Prompt 增强]
K --> L[代码生成] --> M
M -->|pass 通过| END4[END]
M -->|fix 修复| N[代码修复] --> M
M -->|failed 失败| O[失败终止] --> END5[END]
- 安全审查 — 关键词过滤 + AI 二次审查，双重保障
- 意图分类 — 自动识别用户意图：代码生成 / 可视化编辑 / 普通对话
- PRD 生成 — AI 自动生成产品需求文档，指导后续代码生成
- 素材规划与获取 — 自动规划所需图片类型，从多个来源获取素材
- 代码类型路由 — AI 智能判断最适合的代码生成模式
- 流式代码生成 — 大模型流式输出代码，实时展示生成过程
- 自动修复循环 — 质量检查失败时自动修复，最多重试 2 次
- 应用创建、编辑、删除
- 一键部署（Nginx 集成），已部署应用通过
/deploy/{deployKey}对外访问 - 部署计费：定时任务按配置周期扣减码点，余额不足自动取消部署并站内通知
- 应用封面自动截图（Selenium 无头浏览器）
- 精选应用推荐与审批工作流（精选应用部署期间免计费）
- 应用点赞、浏览统计
- 源码查看与下载
- 接入独立 auth-service（Dubbo RPC）：支持密码、邮箱验证码、短信验证码、Gitee / GitHub OAuth 登录，登录方式由租户配置动态开关
- Bearer Token 无状态认证：
TokenAuthFilter解析并校验令牌，写入UserContext用户上下文 @AuthCheck注解 + AOP 角色权限控制（管理员 / 平台管理员）- 码点体系与交易流水
- 邀请码与兑换码系统
- 个人中心账号绑定：邮箱 / 手机 / Gitee / GitHub 绑定与解绑
- 公告系统：首页弹窗展示 Markdown 公告，用户可勾选「不再提示」；管理端发布 / 更新 / 下线，公告更新后重新弹窗
- 站内通知：部署计费扣费、精选申请结果等事件通知，支持未读数查询与已读标记
- 用户管理（列表、禁用、码点调整）
- 角色与权限管理（RBAC）
- 登录方式管理（各登录方式的开关与凭证配置）
- 应用管理（列表、精选推荐）与精选审批工作流
- 标签管理
- 用量统计（Token 消耗、延迟、错误率）
- 邀请码 / 兑换码批量管理
- 公告管理
- 系统配置中心（AI 模型、图库密钥、码点计费参数，按组展示与保存）
- Redisson 限流（
@RateLimit注解 + AOP），AI 生成接口另有并发任务数保护 - Spring Boot Actuator + Micrometer Prometheus 端点，自定义
ai_model_call_duration等指标 - 预置 Grafana AI 监控仪表盘，Docker Compose 一键启动监控栈
| 类别 | 技术 | 版本 |
|---|---|---|
| 语言 | Java | 21 |
| 框架 | Spring Boot | 3.5 |
| AI 编排 | LangChain4j | 1.13 |
| 工作流引擎 | LangGraph4j | 1.1 |
| ORM | MyBatis-Flex | 1.11 |
| 数据库 | MySQL | 8.x |
| 缓存 | Redis + Redisson | — |
| 认证 | Bearer Token + auth-service（Apache Dubbo RPC） | — |
| RPC | Apache Dubbo | 3.3 |
| 注册中心 | Nacos | 2.4 |
| API 文档 | Knife4j (OpenAPI 3) | 4.4 |
| 对象存储 | 阿里云 OSS | — |
| 浏览器自动化 | Selenium | 4.33 |
| 监控 | Micrometer + Prometheus + Grafana | — |
src/main/java/cn/wanyj/codefreex/
├── auth/ # 认证鉴权（接入 auth-service）
│ ├── annotation/ # @AuthCheck 自定义注解
│ ├── aspect/ # AuthCheckAspect (AOP)
│ ├── AuthRpcClient.java # Dubbo RPC 客户端（用户/角色/权限/令牌/登录方式）
│ ├── TokenAuthFilter.java # Bearer Token 解析过滤器
│ └── UserContext.java # ThreadLocal 用户上下文
├── common/ # 公共模块（统一响应、分页 DTO）
├── config/ # 配置类
│ ├── AiConfig.java # LangChain4j 模型 + Prompt 配置
│ ├── ConfigurableChatModel.java # 支持热更新的审查模型代理
│ └── ...
├── controller/ # REST API 控制器（26 个）
├── exception/ # 全局异常处理
├── job/ # 定时任务
│ └── DeployBillingJob.java # 部署计费
├── mapper/ # MyBatis-Flex Mapper（17 个）
├── model/
│ ├── dto/
│ │ ├── request/ # 请求 DTO（25 个）
│ │ └── response/ # 响应 DTO（20 个）
│ ├── entity/ # 数据库实体（17 张表）
│ └── enums/ # 枚举（7 个）
├── ratelimit/ # Redisson 限流
│ ├── annotation/ # @RateLimit 注解
│ └── aspect/ # RateLimitAspect
├── service/ # 业务逻辑接口（30 个）
│ ├── impl/ # 业务实现（31 个，含 AiWorkflowServiceImpl 工作流编排）
│ ├── policy/ # 邀请码奖励策略
│ ├── strategy/ # 策略模式
│ │ └── impl/ # 代码持久化策略（HTML/多文件/Vue 项目）
│ └── tools/ # AI Tool Calling 文件操作工具
└── CodefreexApplication.java # 启动类
src/main/resources/
├── prompts/ # AI Prompt 模板（17 个）
├── application.yml # 主配置（默认激活 local profile）
├── application-local-example.yml # 本地开发配置模板（复制为 application-local.yml 后填写，不入库）
├── application-prod.yml # 生产配置模板（Docker 部署激活，具体值由 docker-compose-app.yml 环境变量覆盖）
└── logback-spring.xml # 日志配置
local-libs/ # 未开源依赖（Docker 构建自动引用）
├── auth-service-api/1.1/ # RPC 接口 jar + pom
└── auth-service-parent/1.1/ # 父 pom
docs/
├── sql/
│ ├── init.sql # 数据库初始化脚本（17 张表 + 标签种子数据）
│ └── 1-system-config-announcement-deploy-billing.sql # 增量变更脚本
├── grafana/ # 独立监控栈（Prometheus + Grafana + 预置仪表盘）
└── md/ # 设计与规划文档
- JDK 21+
- Maven 3.8+
- MySQL 8.x
- Redis 6.x+
- Nacos + auth-service（认证服务，可由下方 Docker Compose 一键启动）
- AI 模型 API Key（OpenAI 兼容接口）
根目录 docker-compose.yml 提供全套依赖：MySQL、Redis、Nacos、auth-service 认证服务、Prometheus、Grafana：
docker compose up -d后端 pom.xml 中存在部分暂未开源的内部依赖（cn.wanyj.auth:auth-service-api 等）。项目已将依赖包放置在 local-libs/ 目录中，Docker 构建时会自动复制进镜像内 Maven 仓库。
若 Maven 本地构建时提示相关依赖无法解析，请手动安装：
mvn install:install-file \
-Dfile=local-libs/auth-service-api/1.1/auth-service-api-1.1.jar \
-DpomFile=local-libs/auth-service-api/1.1/auth-service-api-1.1.pom
mvn install:install-file \
-Dfile=local-libs/auth-service-parent/1.1/auth-service-parent-1.1.pom \
-DgroupId=cn.wanyj.auth \
-DartifactId=auth-service-parent \
-Dversion=1.1 \
-Dpackaging=pomjar 使用
-DpomFile安装真实 pom，以保留其父 pom 引用和传递依赖声明。
- 创建 MySQL 数据库，执行初始化脚本：
mysql -u root -p < docs/sql/init.sql- 复制配置模板为
application-local.yml（默认激活localprofile，该文件已被.gitignore忽略），并将your-xxx占位符替换为真实值：
cp src/main/resources/application-local-example.yml src/main/resources/application-local.yml# - MySQL / Redis 连接信息（必填）
# - AI 模型 API Key 和端点地址（必填，流式生成模型 / 审查模型两组）
# - auth-service 租户配置 tenant-uid、rpc-token（必填）
# - Nacos 地址（必填，Dubbo RPC 需要）
# - 阿里云 OSS 配置（可选）
# - Pexels / Pixabay 图库 API Key（可选，素材获取）- 启动后端服务：
mvn spring-boot:run -Dspring-boot.run.profiles=local服务将在 http://localhost:18123/api 启动。
启动后访问 Swagger 文档：http://localhost:18123/api/doc.html
使用 docker-compose-app.yml 独立部署主应用，当前镜像版本 wanyj/codefreex:5.2（两阶段构建，运行镜像内置 Chromium 与 Node.js，支持应用截图和 Vue 项目构建）：
# 首次部署先准备数据目录
mkdir -p ./data/tmp ./data/logs
chmod -R 777 ./data
docker compose -f docker-compose-app.yml up -d --build容器运行激活 prod profile（application-prod.yml 提供缺省结构），所有具体属性值以环境变量形式直接写在 docker-compose-app.yml 中，部署前将文件中的 your-xxx 占位符替换为真实值：
- AI 模型（必填）— 流式生成与审查模型的 API Key、Base URL、模型名
- auth-service 租户配置（必填）—
tenant-uid、rpc-token、frontend-url - 基础设施连接 — 默认指向
docker-compose.yml启动的容器（mysql/redis/nacos，密码123456），独立部署时按实际地址修改 - OSS / 图库 Key（可选）— 应用封面上传、素材获取
容器启动后服务监听 http://localhost:18123/api，内置健康检查（/api/actuator/health）。
除基础设施 Compose 自带的监控栈外，docs/grafana/ 还提供了一套独立监控栈：
cd docs/grafana
docker-compose up -d- Prometheus:
http://localhost:9090 - Grafana:
http://localhost:3000（预置 AI 监控仪表盘）
项目使用 MySQL，共 17 张数据表：
| 表名 | 说明 |
|---|---|
user_info |
用户业务档案、码点余额（身份数据存储于 auth-service） |
app |
应用（名称、状态、代码、部署与计费信息） |
chat_history |
对话历史 |
tag / app_tag |
标签、应用-标签关联 |
invite / invite_user |
邀请码 |
redeem / redeem_user |
兑换码 |
credit_transaction |
码点交易流水 |
app_like |
应用点赞记录 |
featured_application |
精选应用申请 |
notification |
站内通知 |
user_usage |
AI 用量统计 |
system_config |
系统配置中心 |
announcement |
公告 |
announcement_ack |
公告用户确认记录（「不再提示」） |
所有表支持软删除、自动时间戳和索引优化。版本间的增量表结构变更通过 docs/sql/ 下的编号脚本提供（如 1-system-config-announcement-deploy-billing.sql）。
项目通过 application-local.yml 配置 AI 模型，支持任何 OpenAI 兼容的 API：
langchain4j:
open-ai:
streaming-chat-model:
model-name: your-model-name
api-key: your-api-key
base-url: https://api.example.com/v1项目使用两类模型：
- 流式生成模型 — 用于代码生成、对话回答（高 Token 上限，Temperature 0.7）
- 审查模型 — 用于安全审查、意图分类、路由判断（低 Temperature 0.3）
以上配置在启动时会播种进系统配置中心（system_config 表），管理员可在后台直接修改：审查模型经 ConfigurableChatModel 检测到配置变化后自动重建，无需重启服务。
| 仓库 | 说明 | 地址 |
|---|---|---|
| CodeFreex 前端 | Vue 3 + TypeScript + Vite + Ant Design Vue | github.com/userwanyong/codefreex-frontend |
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