当你又收到了项目新需求的时候，可以尝试下载并使用通义灵码，让通义灵码 AI 程序员跟你一起结伴编程，它具备多文件代码修改和工具使用的能力，可以与你结伴协同完成编码任务，如需求实现、缺陷修复、单元测试生成、批量代码修改等，成为你的左膀右臂。下面我们就跟AI程序员结伴编程完成前后端需求的开发吧！

开发者 fork 电商系统mall项目工程

mall项目介绍：Mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于 SpringBoot+MyBatis实现，采用 Docker 容器化部署。 前端商城系统包含首页门户、商品列表、商品搜索、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理等模块。

开发者给 AI 程序员提需求背景

我刚接手电商系统mall项目工程，现在需要完成一个在商品列表页面中，筛选支持按推荐类型选择，分为开启推荐和未开启推荐。
首先，我们先把AI程序员安装到我的编码IDE中，安装说明
其次，下载mall工程到本地，mall工程在github地址：https://github.com/macrozheng/mall （感谢mall工程项目开源支持）
接下来就跟我的AI程序员结伴开发吧！

AI 程序员开始跟我结伴工作

第一步：给我科普下这个mall项目工程的代码逻辑
在对话窗口唤起#codebase，输入prompt

prompt：#codebase 帮我介绍一下这个工程

第二步：AI 程序员，完成新需求的前端工程开发

继续在对话窗口唤起#codebase，输入prompt

prompt ：#codebase 实现在商品列表页面中，筛选搜索支持按推荐类型选择，分为开启推荐和未开启推荐

第三步：AI 程序员，完成新需求的后端工程开发

prompt：#codebase 实现在商品列表查询中，支持按照推荐状态来过滤查询，分为开启推荐和未开启推荐

第四步：AI 程序员，自我修复和重复追问

如果效果不达预期或报错，可继续追问或者直接把错误截图丢给AI程序员

prompt：通过 PmsProductQueryParam 中增加过滤参数来实现
通过 PmsProductQueryParam 中增加过滤参数来实现

第五步：AI 程序员，编译运行

第六步：人类程序员，检验下展示页面效果

第七步：AI程序员：帮忙生成单元测试和并输出报告

Prompt：生成单测吧

我们来回放下AI程序员与人类程序员结伴编程的过程吧！
Mall项目工程实操视频