Aifei 是世界首个 AI Coding 框架。

Aifei 不是在传统框架之上增加 AI 用法，而是从框架结构本身出发，围绕大模型理解、生成和维护代码的方式，重新设计 Java 服务端开发。

过去三年，AI 写代码的能力快速跃升。代码生成正在从“辅助”走向“主导”，开发者的角色也会越来越多地转向需求判断、架构决策、代码审查与质量控制。

围绕 AI Coding 的模型、IDE 与各类工具快速发展，但从框架层面为 AI Coding 而设计的服务端框架仍然缺位。

传统框架面向人类手写代码时代。Aifei 面向 AI Coding 时代。

在 AI Coding 场景下，框架需要优先满足大模型对代码结构的需求：

• 更少的 Token 消耗
• 更短的上下文路径
• 更高的 Attention 浓度
• 更低的上下文噪音
• 更高的上下文信噪比
• 更稳定的生成模式
• 更直接的业务表达方式

框架不再只是人类组织代码的工具，也会成为大模型理解、生成和维护代码的上下文结构。Aifei 正是为此而生。

Just Service

Aifei 开创 Just Service 开发范式。

前后端分离架构在近十年间逐步成为主流。Web 应用中的页面路由、交互编排与渲染职责大量转移到了前端，react-router、vue-router 这样的前端路由库已经接管了过去由服务端 Controller 承担的职责。

当服务端越来越专注于 API、业务规则、数据访问与系统集成时，继续为每个业务功能保留 Controller、Repository、Mapper、Render 等多层非业务结构，已经不再必要。

对于人类来说，这是熟悉的分层方式；但对于 AI Coding 来说，这些结构会持续占据上下文预算，稀释模型对业务目标的注意力。

Aifei 顺应这一变化，将服务端代码收敛到单一 Service 层。框架搭好之后，AI 只需要围绕 Service 生成业务代码：

@Path("/vip")
public class VipService {

    // 查询、排序、分页
    public Page<Vip> index(Map<?, ?> filter, int pageNum, int pageSize) {
        String sql = "select * from vip #where(name, '=', name) #and(status, '=', status) #orderBy(created, id)";
        return Vip.sql(sql, filter).paginate(pageNum, pageSize);
    }

    // 插入
    public Out insert(Vip vip) {
        vip.insert();
        return Out.ok("插入成功");
    }

    // 修改
    public Vip edit(int id) {
        return Vip.findById(id);
    }

    // 更新
    public Out update(Vip vip) {
        vip.update();
        return Out.ok("更新成功");
    }

    // 删除
    public Out delete(int id) {
        Vip.deleteById(id);
        return Out.ok("删除成功");
    }
}

在 Just Service 之下，AI 无需在 Controller、Dao、Repository、Mapper、Render 等多层非业务结构之间映射、拆分与补全，只需围绕业务方法、SQL 与数据对象生成代码。

这一设计并非只是更少代码，而是直接作用于大模型的工作机制：从结构层面减少 Token 消耗，降低上下文噪音，让模型把注意力集中在业务语义本身。

在传统框架中，AI 往往需要同时理解 Controller 如何接参、Service 如何转调、Mapper 如何落库、Render 如何输出，以及这些结构之间的命名、映射和约定。Aifei 将这些上下文尽可能从业务生成过程中移除，让模型面对的是更短、更直接、更稳定的生成路径。

Just Service. Only Aifei can do.

极简内核

Aifei 采用极简设计。内核仅 3333 行代码，内核核心仅 260 行代码，且无第三方依赖。

JFinal 面向人类开发者的极速开发体验；Aifei 面向 AI Coding，将极简推至全新高度。

从 JFinal 到 Aifei，专注极简设计 15 年。Aifei 用更少的概念、更少的代码，换取更低的理解成本、更高的上下文信噪比与更稳定的工程结构。

Aifei 当前包含模块：

• aifei：内核
• aifei-db：数据库访问
• aifei-enjoy：模板引擎
• aifei-json：JSON 支持
• aifei-log：日志支持
• aifei-proxy：代理支持
• aifei-undertow：Undertow 集成
• aifei-all：all-in-one 分发包

HIO

Aifei 采用 HIO 自主架构，即 Handler、Input、Output 组成的处理模型，让用户自主掌控处理流程与数据结构。

Handler 用于掌控处理流程，Input、Output 用于掌控输入输出数据结构。

三者均由用户自主定义，不依赖 Servlet，可按需切换底层 IO 实现。

HIO 将请求处理流程收敛为明确、稳定且可预测的结构，有助于 AI 在生成代码时形成一致模式，减少理解成本与结构歧义。

传统框架为了扩展性往往需要引入大量概念、接口和代码，例如独立的 Render 体系；在 Aifei 中，业务层返回值如何处理、输入输出如何组织、请求链路如何编排，都可以在用户自己的 Handler 中直接掌控。

例如，新增一种业务层返回值类型处理，只需在 IoHandler 中添加对应逻辑，而不必扩展一整套框架内置组件。这让扩展性更强，也让框架保持更小的概念面与更低的上下文噪音。

集中配置与启动

Aifei 配置集中在 AifeiConfig 中。

AifeiConfig 将上游 Server、中游 Dispatcher、下游 Handler、路由、插件集中管理，避免分散约定、隐式行为与多入口配置带来的上下文噪音，使 AI 在生成、理解与修改项目结构时更稳定、更直接、更可预测。

public class AppConfig implements AifeiConfig<In, Out> {
    public void config(Settings<In, Out> settings) {
        settings.setServer(new UndertowServer(), new IoDispatcher());
        settings.addHandler(new IoHandler());
    }

    public void config(Routes routes) {
        routes.scan("cn.aifei.vip", new AuthInterceptor());
    }

    public void config(Plugins plugins) {}
}

main 方法中调用 Aifei.start(...) 即可启动：

public class AifeiVip {
    public static void main(String[] args) {
        Aifei.start(new AppConfig(), args);
    }
}

一个 Service、一个配置中心、一个启动入口，Aifei 将应用骨架压缩到足够直接的结构中，让 AI 更容易理解项目，也更容易稳定生成业务代码。

数据库访问

Aifei 的数据库模块继承了 JFinal 数据库模块的大部分核心 API 与使用体验，但底层采用全新架构，代码量缩减近 50%。

从 API 使用层面看，Aifei 相比 JFinal 的主要变化在于：查询统一为 sql(...) + 链式调用。

这一设计并非只是 API 风格变化，而是将数据库访问收敛为统一、稳定、可预测的生成模式：

• SQL 始终通过单一入口表达
• 参数传递方式始终保持一致
• 调用结构不再分散

String sql = "select * from user #where(name, '=', name) #orderBy(created, id)";
return User.sql(sql, filter).find();

SQL 负责表达查询语义，链式 API 负责控制执行方式：

Db.sql(sql, filter).find();
Db.sql(sql, filter).paginate(1, 30);
Db.sql(sql, filter).findFirst();
Db.sql(sql, filter).findOne();

这使大模型无需在多种查询写法之间选择，也无需推断隐式行为，生成模式更加统一。

Aifei db 采用 Db + Row 模式。Db 为数据库操作入口，Row 为操作对象和操作结果。Model 也是一种 Row，而非新的抽象体系：

Row.of("user").set("name", "james").insert();

new User().name("James").insert();

User.deleteById(123);

User.of(123).name("james").update();

User.sql("select * from user where status = ?", 1).find();

User.sql("select * from user").paginate(1, 30);

这一模式将数据访问收敛为单一抽象，避免 DAO、Mapper、Entity 等多套体系并存带来的结构分裂问题。

动态 SQL 方面，Aifei 提供 #where、#and、#orderBy 等指令：

select * from user #where(name, '=', name) #and(age, '>', age)

#where 与 #and 将动态 SQL 从模板拼接转化为结构化表达。对于大模型来说，这意味着更少分支、更少模板语法维护、更低出错概率。

#orderBy 通过白名单约束排序字段，避免拼接字符串带来的 SQL 注入风险：

String sql = "select * from user #where(name, '=', name) #orderBy(created, id)";
return User.sql(sql, filter).find();

排序字段受限于白名单，无 SQL 注入风险。

更多数据库用法见官方文档： https://gitee.com/jfinal/aifei-eco/blob/main/aifei-doc/README.md

上下文腐化

上下文腐化（Context Rot）是 AI Coding 的隐性瓶颈。大模型虽然拥有越来越长的上下文窗口，但可容纳并不等于可稳定使用。

上下文可以很长，但并不代表模型能稳定、均匀、无损地使用其中所有信息。Controller、Dao、Repository、Mapper、Render、样板代码、重复配置、历史上下文和无关文件，都会稀释模型对当前业务目标的注意力。

Aifei 要优化的不是名义上下文窗口，而是有效上下文窗口。

Just Service、HIO、集中配置、统一数据库访问、极简内核，都是为了提高上下文信噪比，让模型在更短、更清晰、更稳定的结构中完成业务生成。

开源地址

官网：

https://aifei.cn

项目地址：

https://gitee.com/jfinal/aifei

Demo 地址：

https://gitee.com/jfinal/aifei-eco/tree/main/aifei-demo

生态地址：

https://gitee.com/jfinal/aifei-eco

文档地址：

https://gitee.com/jfinal/aifei-eco/tree/main/aifei-doc

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