企业官网建设流程全解析

o2o网站建设价格,protenus代做网站,seo搜狗排名,网站导航栏AI 工具如 QWenCoder#xff0c;TreaCN等#xff0c;能够帮助我们快速生成代码#xff0c;极大地提升了开发效率。然而#xff0c;这也带来了一个新的挑战#xff1a;如何确保 AI 生成的代码能够遵循我们精心设计的软件架构#xff0c;特别是在中小型软件项目中#xff…AI 工具如 QWenCoderTreaCN等能够帮助我们快速生成代码极大地提升了开发效率。然而这也带来了一个新的挑战如何确保 AI 生成的代码能够遵循我们精心设计的软件架构特别是在中小型软件项目中如何让AI成为我们的得力伙伴而不是混乱的制造者接下来咱们一起来看看在AI辅助编程的时候怎么才能把软件分层设计做得又快又好。不管是对AI编程充满好奇的新手朋友还是想提升团队协作效率的老手希望都能对你有些帮助。1. 什么时候需要分层设计如果你只是写个临时用的小工具或者脚本用完即扔那么完全不需要考虑分层设计。在下面的情况下我们才需要先考虑分层设计再去实现代码追求模块化和可维护性当你希望系统的不同部分可以独立开发、测试和维护时分层架构是你的不二之选。需要良好的可扩展性随着业务的发展系统需要不断迭代和扩展。分层架构的松耦合特性使得在不重构整个系统的情况下添加新功能或替换某一层级的技术实现变得更加容易。中小型项目或快速迭代对于规模不大追求开发效率的项目分层架构因其简单明了易于理解和上手同样是一个不错的选择。比如以我比较熟悉的python语言为例如果要做一个命令行工具不需要连接数据库大致结构如下your_tool_name/ # 项目根目录 (Project Root)├── docs/ # 项目文档├── src/ # 源代码目录 (推荐) 或 your_tool_name/│ └── your_tool_name/ # 主包目录 (Main Package)│ ├── __init__.py # 标识这是一个包并可定义__version__│ ├── cli.py # 命令行接口入口点组织命令组│ ├── commands/ # 子命令模块可选复杂工具适用│ │ ├── __init__.py│ │ ├── command_a.py│ │ └── command_b.py│ ├── core/ # 核心业务逻辑│ │ ├── __init__.py│ │ └── logic.py│ └── utils/ # 公共辅助函数│ ├── __init__.py│ ├── file_io.py│ └── helpers.py├── tests/ # 单元测试目录│ ├── __init__.py│ ├── test_core.py│ └── test_commands.py├── scripts/ # 辅助脚本如部署脚本├── .gitignore # Git忽略文件规则├── LICENSE # 开源许可证├── README.md # 项目说明文档├── requirements.txt # 项目依赖列表├── requirements-dev.txt # 开发环境额外依赖可选├── pyproject.toml # 现代项目配置和依赖管理推荐└── setup.py # 传统打包配置如果使用pyproject.toml可省略如果我想做一个略微复杂一些的Web项目基于Python的FastAPI框架大致结构可以如下your_fastapi_project/ # 项目根目录├── app/ # 应用主目录 (核心包)│ ├── __init__.py # 标识为Python包│ ├── main.py # FastAPI应用创建和启动入口ASGI服务器入口│ ├── core/ # 核心配置与基础设施│ │ ├── __init__.py│ │ ├── config.py # 应用配置使用Pydantic读取环境变量│ │ ├── dependencies.py # 全局依赖注入如数据库会话│ │ ├── exceptions.py # 全局异常处理器│ │ ├── middlewares.py # 全局中间件如CORS、日志│ │ └── security.py # 安全相关如密码哈希、JWT令牌创建验证│ ├── api/ # API层路由层/表现层│ │ ├── __init__.py│ │ └── v1/ # API版本v1支持多版本共存│ │ ├── __init__.py│ │ ├── endpoints/ # 端点模块按业务模块拆分路由文件│ │ │ ├── __init__.py│ │ │ ├── users.py # 用户相关路由如 /users/│ │ │ ├── items.py # 物品相关路由如 /items/│ │ │ └── ... # 其他业务模块路由│ │ └── router.py # v1版本路由汇总聚合所有endpoints中的路由│ ├── models/ # 数据模型ORM模型如使用SQLAlchemy│ │ ├── __init__.py│ │ ├── base.py # 模型基类如包含id, create_time的基类│ │ ├── user.py # 用户数据模型│ │ ├── item.py # 物品数据模型│ │ └── ...│ ├── schemas/ # Pydantic模式数据验证与序列化│ │ ├── __init__.py│ │ ├── base.py # 基础Schema如分页响应基类│ │ ├── user.py # 用户相关的请求/响应模式如UserCreate, UserResponse│ │ ├── item.py # 物品相关的请求/响应模式│ │ └── ...│ ├── crud/ # 数据操作层基础的增删改查操作│ │ ├── __init__.py│ │ ├── base.py # 基础CRUD类通用操作│ │ ├── crud_user.py # 用户数据操作│ │ ├── crud_item.py # 物品数据操作│ │ └── ...│ ├── services/ # 业务逻辑层封装复杂业务规则可跨CRUD操作│ │ ├── __init__.py│ │ ├── user_service.py # 用户相关业务逻辑如注册、登录流程│ │ ├── item_service.py # 物品相关业务逻辑│ │ └── ...│ ├── db/ # 数据库相关│ │ ├── __init__.py│ │ ├── session.py # 数据库会话管理如创建engine、SessionLocal│ │ └── base.py # 数据库基础如Declarative Base│ └── utils/ # 通用工具函数│ ├── __init__.py│ ├── helpers.py # 通用辅助函数│ └── ...├── tests/ # 测试目录│ ├── __init__.py│ ├── conftest.py # pytest配置定义测试夹具fixtures│ ├── test_api/ # API接口测试│ │ ├── test_users.py│ │ ├── test_items.py│ │ └── ...│ └── test_services/ # 业务逻辑测试│ ├── test_user_service.py│ └── ...├── migrations/ # 数据库迁移脚本如使用Alembic│ ├── versions/ # 存放迁移版本文件│ ├── alembic.ini # Alembic配置文件│ └── env.py # Alembic环境脚本├── static/ # 静态文件CSS, JS, Images等├── templates/ # 模板文件如使用Jinja2├── requirements.txt # 项目Python依赖列表├── .env # 环境变量文件本地开发不应提交至Git├── .env.example # 环境变量示例文件列出所需变量名和格式说明├── Dockerfile # Docker镜像构建文件├── docker-compose.yml # Docker编排配置可选└── README.md # 项目说明文档2. 如何让 AI 生成的代码乖乖“分层”“AI 并不知道你的架构”这是一个在 AI 编程时代需要牢记的箴言。AI 工具生成的代码可能在功能上是正确的但往往会忽略更广泛的架构模式和设计原则。为了让 AI 成为我们架构的“好帮手”而非“破坏者”我们需要掌握一些技巧。2.1. 始于意图而非代码在要求 AI 生成代码之前先明确意图。不要直接说“给我写一个用户注册功能”而是要提供更具体的上下文和边界。比如我们可以这样描述“我正在构建一个采用三层架构的电商应用。请为我生成用户注册功能的业务逻辑层代码。这一层需要接收来自表现层的用户数据用户名、密码、邮箱进行数据验证然后调用数据访问层的方法将用户信息存入数据库。注意不要在业务逻辑层直接编写数据库操作的代码。”通过清晰地定义代码应该做什么、它所处的上下文以及必须遵守的边界可以极大地提高 AI 生成代码的准确性和合规性。2.2. 为 AI 提供充足的“上下文”AI 的记忆力是有限的它不会像人类一样记住项目的整个架构。因此在每次交互中提供必要的上下文至关重要。就好比将AI当成一位新来的同事你需要不断地向他同步项目的背景信息。我们可以通过以下方式来提供上下文描述你的技术栈、文件夹结构和命名规范。引用包含共享决策的文档例如 Markdown 文件。在多个提示中复用上下文信息块。这些内容可以整理成文档方便代码生成中反复使用。2.3. 像开发者一样思考增量构建不要指望 AI 一次性为你生成完美的、符合所有架构要求的复杂功能。更好的方式是像一个经验丰富的开发者那样将大任务分解成小的、可管理的部分然后逐步构建和验证。例如在开发一个功能时我们可以先让 AI 生成数据访问层的接口和实现然后是业务逻辑层的服务最后是表现层的控制器或视图每一步都进行审查和必要的调整确保其符合分层原则。3. 如何让AI“学习”并理解我们的分层结构让 AI 理解我们的软件架构是确保其生成合规代码的关键。虽然目前的 AI 还不能完全像人类架构师那样进行高层次的思考和决策但我们可以通过一些方法让它成为一个更懂架构的“队友”。架构决策记录这是记录重要架构决策背后原因的文档。将这些文档提供给 AI可以让它理解你为什么做出某些设计选择从而生成更符合意图的代码。“活”的文档和代码示例将文档与代码放在一起并保持同步更新。同时提供清晰的代码示例展示实现特定任务的“正确方式”。比如我们甚至可以为AI提供一个遵循分层设计原则的完整功能的代码范例。架构定义语言**Architecture Definition Language, ADL**对于更复杂的系统可以考虑使用轻量级的 ADL 来描述你的架构。这种方式可以用伪代码的形式定义系统的结构和约束然后将 ADL 作为提示提供给 AI让它生成符合架构定义的代码。4. 总结总之在 AI 辅助编程的新时代软件架构师和开发者的角色正在发生转变。我们不再是代码的唯一创作者而是与 AI 协作共同构建高质量软件的“指挥家”。通过清晰地定义分层架构的边界、为 AI 提供充足的上下文、并利用 AI 工具进行实时的架构审查和监督我们完全有能力驾驭 AI 的强大力量同时确保我们软件的结构完整性和长期可维护性。