一、构建API文档生成代码工作流前言

在快速迭代的现代软件开发中，API接口开发是连接前后端、服务与服务的关键枢纽。然而，传统开发流程中仍存在显著痛点：接口文档与代码实现割裂。开发者需反复在文档编写、业务编码与联调测试间切换，不仅效率低下，还易因文档过时引发协作冲突。能否将接口文档直接转化为可运行代码？能否让机器理解文档语义，自动生成高质量基础实现？大语言模型（LLM）的突破性发展，让这一设想成为可能。通过将自然语言描述的API文档（如OpenAPI/Swagger规范）输入LLM，结合精准的工程化提示设计，可引导模型生成结构清晰、符合规范的接口框架、数据模型甚至业务逻辑伪代码。

基于华为云Flexus X实例与MaaS平台的深度协同，为API文档驱动代码生成工作流提供了强大支撑：Flexus X实例以柔性算力动态匹配开发负载，通过X-Turbo加速引擎实现长时高性能输出，显著提升代码生成效率并降低30%综合用云成本；MaaS平台则缝集成主流大模型及千行百业预置能力，提供开箱即用的AI开发环境，结合200万Token免费额度与全链路安全管控，实现零门槛智能化落地。二者以“弹性算力+即用智能”的双引擎架构，为企业打造安全、高效、低成本的智能开发新范式。

二、构建API文档生成代码工作流环境

2.1 基于FlexusX实例的Dify平台

华为云FlexusX实例提供高性价比的云服务器，按需选择资源规格、支持自动扩展，减少资源闲置，优化成本投入，并且首创大模型QoS保障，智能全域调度，算力分配长稳态运行，一直加速一直快，用于搭建Dify-LLM应用开发平台。

Dify是一个能力丰富的开源AI应用开发平台，为大型语言模型（LLM）应用的开发而设计。它巧妙地结合了后端即服务（Backend as Service）和LLMOps的理念，提供了一套易用的界面和API，加速了开发者构建可扩展的生成式AI应用的过程。

参考：华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于FlexusX单机一键部署社区版Dify-LLM应用开发平台教程

2.2 基于MaaS的模型API商用服务

MaaS预置服务的商用服务为企业用户提供高性能、高可用的推理API服务，支持按Token用量计费的模式。该服务适用于需要商用级稳定性、更高调用频次和专业支持的场景。

参考：华为云Flexus+DeepSeek征文 | 基于ModelArts Studio开通和使用DeepSeek-V3/R1商用服务教程

三、构建API文档生成代码工作流实战

3.1 配置Dify环境

输入管理员的邮箱和密码，登录基于FlexusX部署好的Dify网站

将MaaS平台的模型服务接入Dify，这里我们选择的是DeepSeek R1商用服务，需要记住调用说明中的接口信息和 API Key 管理中API Key，若没有可以重新创建即可

配置Dify模型供应商：设置 - 模型供应商 - 找到OpenAI-API-compatible供应商并单击添加模型，在添加 OpenAI-API-compatible对话框，配置相关参数，然后单击保存

参数	说明
模型类型	选择LLM。
模型名称	填入模型名称。
API Key	填入创建的API Key。
API Endpoint URL	填入获取的MaaS服务的基础API地址，需要去掉地址尾部的“/chat/completions”后填入

3.2 配置Dify工具

Jina AI

Jina AI 是一个开源神经搜索框架，用于构建可扩展的多模态 AI 应用程序。它提供了用于索引和检索各种数据的工具，包括分割网页、获取单个页面和搜索网站的能力。它专注于简化复杂的 AI 搜索功能，并使 Web 数据处理更容易。

进入 Jina 主页 ，输入账号和密码进行登录，首次需要创建一个 API 密钥，点击首页的 API 导航就会提示创建

点击管理 API 密钥，就可以查看密钥和免费额度，默认剩余 10,000,000 个词元

访问Dify - 工具，搜索 Jina ，然后找到并安装它

安装成功后，点击去授权 Jina ，输入刚刚获取到的 KEY，点击保存即可

授权成功后，我们就可以将 Jina 节点添加到 Chatflow 或 Workflow 管道用于网页爬取和数据抓取了，提供的三个方法：

切分器：将长文本拆分成小段落，并做分词处理。
获取单页面：获取目标网址（可以是 PDF），并将其转换为适合大模型处理的 Markdown 格式。
联网搜索：针对给定的查询在互联网上进行搜索，并以适合大模型处理的 Markdown 格式返回最相关的结果。

3.3 创建API文档生成代码工作流

在 Dify - 工作室，创建空白应用，选择工作流，输入应用名称和图标，点击创建

在开始节点添加４个参数用于用户输入，主要是输入 API 文档本地文件或者在线 API URL

file（单文件）：API本地文档（二选一），选填
api_url（文本）：API文档Url（二选一），选填
other（文本）：额外说明，选填
language（下拉选项）：编程语言，必填，由Java、Python等

language 的下拉选项添加如下，包括常用的５种编程语言

添加条件分支，判断条件为 api_url 不为空，用于判断是API URL 还是API 文件

若 api_url 不为空，则添加 Jina AI 工具的获取单页面功能节点，输入网址为 api_url

若 api_url 为空且文件必须存在，因为规则是二者必须选一个，则添加文档提取器节点，输入变量为上传的 API 文档文件

然后将二个分支都接入变量聚合器节点，添加二个变量，网址的解析结果text 和 文档的解析结果text

再将结果连接到 LLM 节点，模型默认是 MaaS 通过的DeepSeek R1模型，建议将模型的Tempreture设置为０

Tempreture：核采样阀值。用于决定结果随机性，取值越高随机性越强即相同的问题得到的不同答案的可能性越高。

再输入系统提示词，参考如下：

# 你是一个软件工程师，帮助用户解读API文档并直接生成代码。
## 工作流程
1. 根据用户的要求解读API文档
2. 简要想用户介绍API文档中涉及到的接口
3. 根据用户的要求使用{{#1740959153996.language#}}编写测试代码

## 工作要求
1. 如果在输入的接口文档找没有找到接口，请向用户澄清。
2. 如果输入的接口文档中找到了多个接口，请向用户澄清具体是哪个接口。
3. 如果文档中涉及到了api-key或认证相关内容，可以使用用户提供加入到接口中。
4. 如果文档中提及了某些必须传入的参数和认证用的api-key，而用户没有提供，请告知用户未生成代码的具体原因，并询问用户该如何处理必需的参数。如：按照API文档的描述，在调用XX接口时，需要提供XX参数，并询问用户该如何处理？
5. 请注意API文档中描述的输入和输出参数的格式，严格按照文档中描述的格式组织代码。

## 输出格式
1. 编写测试代码
2. 解释每个输入参数和输出参数具体的含义

再输入用户提示词，参考如下：

接口文档内容如下{{#变量聚合器.output#}}。
请使用 {{#开始.language#}} 编写代码
用户要求：{{#开始.other#}}

最后添加结束节点，输入 LLM 的输出变量，将结果告知用户

编排工作流后点击右上角的运行，输入API文档URL：https://302ai.apifox.cn/api-194185107，编程语言选为 Java，额外说明可以不填

点击开始，等待运行完成，可以在追踪中查看运行流程，通过输入的 API URL 使用 Jina 工具解析得到文档说明数据

再将解析的 API 文档输入给 LLM，再由 LLM 生成代码

最后输出最终的结果展示给用户

根据接口文档，我将为您编写调用"Reader（网页转md格式）"接口的Java代码：

import okhttp3.OkHttpClient;
import okhttp3.Request;
import okhttp3.Response;

public class JinaReaderExample {
    private static final String API_KEY = "YOUR_API_KEY"; // 替换为你的API Key
    private static final String TARGET_WEBSITE = "https://302.ai"; // 要转换的网站地址

    public static void main(String[] args) {
        OkHttpClient client = new OkHttpClient();

        // 构建请求URL
        String url = "https://api.302.ai/jina/reader/" + TARGET_WEBSITE;
        
        // 创建请求
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .addHeader("Authorization", "Bearer " + API_KEY)
                .build();

        try (Response response = client.newCall(request).execute()) {
            if (response.isSuccessful()) {
                String responseBody = response.body().string();
                System.out.println("转换成功！结果：");
                System.out.println(responseBody);
            } else {
                System.out.println("请求失败，状态码: " + response.code());
                System.out.println("响应内容: " + response.body().string());
            }
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("请求异常: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

参数说明：
1. API_KEY（必需）：
- 类型：String
- 认证凭证，需要替换为实际API Key
- 获取方式：登录302.AI管理后台创建API Key

2. TARGET_WEBSITE（必需）：
- 类型：String
- 要转换的网站URL地址
- 示例："https://302.ai"

使用说明：
1. 需要添加OkHttp依赖（Maven）：

<dependency>
    <groupId>com.squareup.okhttp3</groupId>
    <artifactId>okhttp</artifactId>
    <version>4.12.0</version>
</dependency>


2. 错误处理建议：
- 401 Unauthorized：检查API Key是否正确
- 404 Not Found：验证目标网站URL是否有效
- 429 Too Many Requests：超出API调用频率限制
- 500 Server Error：服务器内部错误，建议重试

3. 响应处理：
- 成功响应（200）会返回转换后的Markdown格式内容
- 失败响应会包含错误状态码和错误信息

注意事项：
1. 请确保目标网站允许爬取，遵守robots.txt规则
2. 复杂网页可能需要调整超时设置（默认10秒）
3. 建议对目标URL进行URL编码处理特殊字符
4. 生产环境需要添加重试机制和限流控制

测试完成就可以发布更新到探索页面了，发布后选择运行就可以获得一个在线运行的工作流的网页！

3.4 使用API文档生成代码工作流

在探索 - API文档生成代码中开启新对话

这次选择上传API本地文档，这里下载的的是 墨迹天气 - MoDaas_城市ID请求V1.5-外部版本 PDF文件，选择语言为Java，点击运行即可

按照流程文档提取，解析API文件，生成代码

最后输出代码，还有一些代码解释、参数解释

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURLConnection;
import java.net.URL;
import java.net.URLEncoder;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.security.MessageDigest;

public class MojiWeatherAPI {

    // 需要联系墨迹天气获取的凭证信息
    private static final String TOKEN = "your_token_here";  // 替换为实际token
    private static final String PASSWORD = "your_password_here";  // 替换为实际password

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 1. 准备请求参数
            long timestamp = System.currentTimeMillis();
            long cityId = 2; // 北京市的cityId
            String language = "zh-CN";
            
            // 2. 生成签名key
            String rawKey = PASSWORD + timestamp + cityId;
            String key = md5(rawKey);
            
            // 3. 构建请求URL
            String url = "http://coapi.moji.com/whapi/v2/weather?"
                    + "timestamp=" + timestamp
                    + "&token=" + URLEncoder.encode(TOKEN, StandardCharsets.UTF_8)
                    + "&cityId=" + cityId
                    + "&key=" + key
                    + "&language=" + language;

            // 4. 发送GET请求
            HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) new URL(url).openConnection();
            conn.setRequestMethod("GET");
            
            // 5. 处理响应
            int responseCode = conn.getResponseCode();
            if (responseCode == 200) {
                BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(conn.getInputStream()));
                StringBuilder response = new StringBuilder();
                String line;
                while ((line = reader.readLine()) != null) {
                    response.append(line);
                }
                reader.close();
                
                // 解析JSON响应（这里需要根据实际返回结构处理）
                System.out.println("API Response: " + response.toString());
                
                // 示例解析当前温度（根据文档中的current结构）
                // JSONObject json = new JSONObject(response.toString());
                // double temp = json.getJSONObject("data").getJSONObject("current").getDouble("temp");
                // System.out.println("当前温度: " + temp + "℃");
                
            } else {
                System.err.println("请求失败，HTTP状态码: " + responseCode);
            }
            
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // MD5加密方法
    private static String md5(String input) throws Exception {
        MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("MD5");
        byte[] digest = md.digest(input.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for (byte b : digest) {
            sb.append(String.format("%02x", b));
        }
        return sb.toString();
    }
}

- 设置必要参数（timestamp、cityId、token、password）。
- 生成MD5签名作为key。
- 构建请求URL。
- 发送HTTP GET请求。
- 解析响应JSON，处理错误码。
- 输出结果或错误信息。
### 参数说明：
1. **timestamp**  
   - 类型：long  
   - 必填：是  
   - 说明：当前时间戳（毫秒级）

2. **token**  
   - 类型：String  
   - 必填：是  
   - 说明：由墨迹天气提供的访问令牌

3. **cityId**  
   - 类型：long  
   - 必填：是  
   - 说明：城市唯一标识（如：2代表北京市）

4. **key**  
   - 类型：String  
   - 必填：是  
   - 说明：通过`MD5(password+timestamp+cityId)`生成的签名

5. **language**  
   - 类型：String  
   - 必填：否  
   - 说明：返回数据的语言类型（默认英文，支持zh-CN等）

### 响应参数示例（current节点）：

"current": {
    "temp": 23.0,          // 当前温度（℃）
    "humidity": 92,        // 湿度（%）
    "weather": "小雨",      // 天气现象描述
    "wind_level": 1,       // 风力等级
    "uvi": 1               // 紫外线指数
}

### 使用注意事项：
1. 需要联系墨迹天气获取`token`和`password`
2. 建议使用JSON解析库（如Jackson）处理响应数据
3. 需要处理API返回的错误码（如code=1表示无效token）
4. 生产环境建议添加重试机制和超时设置
5. 注意时区问题（所有时间字段均为当地时间）

> 请将代码中的`your_token_here`和`your_password_here`替换为实际值后再运行。如果缺少必要参数，API会返回`City Id Is Illegal`等错误信息。

四、总结

基于Dify构建API文档驱动代码生成工作流的实践，成功打通了文档到代码的自动化链路，Dify可视化编排将文档解析、提示工程、模型调度等复杂流程简化为“拖拽式”开发很方便。通过智能解析用户提交的OpenAPI/Swagger文档，联动大模型精准生成Java/Python等接口框架代码，实测将单接口开发耗时从小时级压缩至分钟级。该方案不仅解决了文档与代码割裂的行业痛点，更显著降低了重复劳动成本，为团队构建起标准化、可复用的智能开发基座，真正实现设计即生产的敏捷转型。

华为云Flexus X提供高性能低成本算力支撑，MaaS平台实现DeepSeek R1模型开箱即用，双擎协同使代码生成工作流获得分钟级响应、30%成本优化与零调优部署的核心优势。

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