原文地址: https://blog.cloudnueva.com/how-i-use-ai-for-apex-development # 如何使用AI提升Oracle APEX开发效率  ## 引言 我使用AI辅助开发Oracle APEX应用已有一年多时间，期间技术发展速度令人惊叹。本文将分享帮助我提升开发效率的AI工具和工作流程。 ## AI订阅服务 目前使用的AI订阅服务： - Open AI Chat GPT Business（$300/年）：用于ChatGPT、API和Codex - GitHub Co-Pilot Pro（$100/年） ## AI工具清单 | 工具 | 用途 | |------|------| | GitHub Copilot in VS Code | 代码自动补全、PL/SQL代码修改 | | Codex Plugin in VS Code | 通过VS Code进行代理模式修改，与SQLcl MCP Server协作 | | Codex CLI | 后台运行任务：代码审查、生成文档、创建数据模型等 | | GitHub Copilot in GitHub Desktop | 自动生成提交信息 | | Oracle SQLcl MCP Server | 数据库交互、SQL调优、数据模型分析 | ## 自动补全功能 自动补全约占AI提升工作效率的50%，特别适用于： - 编写MERGE和INSERT INTO语句 - 自动添加注释和apex_debug记录 - 补全异常处理块 - 多段相关代码的批量修改  ## 代码审查 ### 日终审查 每天结束时使用Codex CLI执行`/review`命令审查当日所有修改。    ### PL/SQL包审查 使用定制提示词进行完整包审查，输出Markdown格式报告。 ```markdown # Code Review Objective Perform a code review for: - `PLSQL/XXFN_RFQ_UTL_PKB.sql` - `PLSQL/XXFN_RFQ_UTL_PKS.sql` Review each file for: - Logic errors - Unused variables - Security concerns - Performance issues ``` ### 完整代码库审查 每周执行全代码库审查，重点关注： 1. 正确性与健壮性 2. 安全性 3. 性能与扩展性 4. APEX应用设计 5. 代码质量 6. 数据库设计 完整提示词超过100行（详见原文）。 ## Oracle SQLcl MCP Server 参考专门文章了解该服务器的使用方法。 ## 新代码编写 最新AI模型（如OpenAI 5.1）在编写独立PL/SQL函数和过程方面表现优异，特别是在已有包中添加代码时效果更佳。 ## APEX相关应用 目前AI能有效： - 审查APEX应用（通过SQLcl MCP或导出文件分析） - 检查安全设置 - 构建自定义UI组件 ### APEX AI向导 APEX 24.2提供通过提示创建基础应用的功能，但尚不成熟。 ### APEXlang 尚未发布，但演示显示前景广阔。专用语法将支持全新应用构建和大规模重构。 ## AI控制浏览器 可用于自动测试，将测试脚本转化为提示并自动执行。 ## AGENTS.MD文件 建议为每个代码库创建AGENTS.md，明确命名规范、SQL结构等指南。 ## 注意事项 1. AI是工具而非拐杖：必须理解生成代码的功能 2. 不能完全依赖AI处理安全问题 3. 警惕"AI致愚"效应：长期依赖可能削弱自身能力 ## AI过载问题  AI提升效率约20%，但也带来项目增多、上下文切换频繁等新挑战。 ## 结论 AI对开发者的影响真实存在，我们必须以专业态度运用这些工具。本文所述技术将在APEX 26.1和APEXlang发布后面临快速迭代。