《Factory AI》使用教程:快速上手企业级开发流程

Factory AI是专为企业级软件工程设计的AI辅助开发平台，能够显著提升代码生成、项目管理和团队协作效率。通过深度集成主流开发工具与自动化流程，Factory AI帮助开发者减少重复性编码工作，专注于核心业务逻辑实现。本教程将引导您完成从环境配置到核心功能使用的完整流程，帮助您在实际项目中高效应用Factory AI。

前期准备与基础设置

1. 确保本地开发环境已安装Python 3.8或更高版本，并配置好pip包管理工具。可通过命令`python --version`验证版本。
2. 访问Factory AI官方控制台（console.factoryai.com），注册企业账户并完成邮箱验证。
3. 在控制台创建新项目，选择“Enterprise Software Development”模板，系统将自动生成项目ID和API密钥。
4. 安装Factory AI CLI工具:执行命令`pip install factoryai-cli`，安装完成后运行`factoryai login`并输入API密钥完成授权。
5. 初始化本地项目目录:进入目标文件夹，执行`factoryai init`，系统会生成`.factoryai/config.yaml`配置文件，确认项目ID写入正确。 此阶段完成后，本地环境将与Factory AI云端服务建立安全连接，为后续操作提供支持。

核心功能操作步骤

1. 启动代码辅助模块:在项目根目录运行`factoryai codegen --task="create user authentication"`，输入功能描述后，系统将在`src/auth/`路径下生成符合OAuth 2.0标准的认证模块代码。
2. 提交代码审查请求:使用`factoryai review --branch=feature/login`命令提交当前分支，Factory AI将在3分钟内返回代码质量报告，包含潜在漏洞与优化建议。
3. 自动化测试集成:在`tests/`目录下添加测试用例后，执行`factoryai test --run-all`，平台将调用内置测试框架执行单元与集成测试，并输出覆盖率数据。
4. 部署预发布版本:运行`factoryai deploy --env=staging`，系统自动构建Docker镜像并推送至企业私有Registry，同时更新Kubernetes部署配置。 每一步操作均会在终端显示进度与结果摘要，确保流程透明可控。

实用技巧与注意事项

- 建议在每日晨会前使用`factoryai summary --project=my-app`生成昨日开发活动摘要，便于团队同步进展。 - 自定义代码模板:在`.factoryai/templates/`目录中添加YAML格式模板文件，可在后续`codegen`命令中通过`--template=api-service`调用。 - 敏感信息保护:避免在配置文件中明文存储数据库密码，应使用Factory AI提供的密钥管理服务，通过`factoryai secrets add DB_PASSWORD xxx`进行加密存储。 - 版本兼容性:确保团队成员统一使用相同版本的Factory AI CLI工具，可通过`factoryai version`检查并使用`pip install factoryai-cli==2.3.1`锁定版本。

常见问题解决

1. 若`factoryai login`报错“Invalid API Key”，请返回控制台重新生成密钥并确认复制无误。
2. 当`codegen`生成代码不符合预期时，尝试细化任务描述，例如将“build API”改为“generate REST API for product inventory with pagination”。
3. 部署失败且日志显示镜像拉取错误时，执行`factoryai registry refresh`刷新凭证，并确认私有Registry网络策略允许访问。
4. 如遇CLI命令无响应，可清除缓存:删除`~/.factoryai/cache/`目录后重试。 Factory AI持续更新功能模块，建议定期查看官方文档获取最新特性说明。