本次Java车辆管理系统Car类实验中，AI辅助完成需求拆解与代码规范校验。根据实验要求，AI协助梳理Car类私有属性、构造方法重载、getter/setter数据校验、业务方法逻辑等核心要点，排查this()调用、isRented状态控制等易错点，优化静态变量统计逻辑，同时生成测试用例覆盖合法/非法操作场景，提升代码完整性与可测试性。AI还辅助规范实验报告结构，明确类图绘制、代码注释、运行结果分析等要求，提高实验效率与代码质量，全程遵循实验评分标准，确保功能符合封装、数据校验等核心要求。