企业官网建设流程全解析

建立网站需要什么设备,可以直接观看的网站正能量,如何查看一个网站是用什么程序做的,wordpress会员注册怎么搞简介 本文以淘宝闪购系统为例#xff0c;展示如何利用AI技术辅助DDD落地解决单体架构问题。通过AI分析代码结构、识别领域边界、生成领域模型和代码骨架#xff0c;结合人工修正#xff0c;实现了架构解耦和重复代码消除。实践证明#xff0c;AI辅助架构设计可显著提升开发…简介本文以淘宝闪购系统为例展示如何利用AI技术辅助DDD落地解决单体架构问题。通过AI分析代码结构、识别领域边界、生成领域模型和代码骨架结合人工修正实现了架构解耦和重复代码消除。实践证明AI辅助架构设计可显著提升开发效率代码生成准确率99%降低开发成本从5-8人天降至配置化缩短重构周期75%为智能化架构演进提供了可行路径。本文以淘宝闪购服务包系统为案例探索如何借助 AI 技术辅助领域驱动设计DDD落地。一、背景1.1 改造背景随着服务包业务的快速发展新增一个服务包类型需要5-8人天的高昂成本原有的单体架构暴露出严重的开发效率瓶颈开发成本高昂每次新增服务包类型需要在8个核心文件、15-20个方法中进行重复性修改涉及200-300行代码变更重复代码泛滥商品类型判断逻辑在10个文件中重复出现维护成本极高架构耦合严重3800行的单体业务服务类混合了商品、价格、合同等多个领域逻辑扩展风险高任何新增功能都可能引入回归问题影响现有业务稳定性1.2 改造目标采用DDD领域驱动设计思想结合AI辅助开发进行架构重构探索智能化架构演进路径AI驱动架构设计利用AI分析现有代码结构和业务逻辑自动识别领域边界和上下文划分辅助设计合理的DDD架构模型智能化模型落地通过AI代码生成能力自动化完成领域模型、服务接口、数据转换等重复性代码编写显著提升开发效率持续模型分析优化建立AI驱动的代码质量监控体系实时分析架构健康度、代码复杂度和重复度持续优化模型设计开发成本大幅降低探索将新增服务包类型的开发成本从传统的5-8人天大幅降低至配置化实现架构演进智能化构建可持续演进的智能架构体系支持业务快速变化和技术栈升级。二、架构设计阶段2.1 AI拆解限界上下文问题你是一个DDD专家根据现有代码 v6 这个package下的类帮我抽象下上下文。AI回答2.2 人工介入修正限界上下文从上一步可以看出AI拆解的限界上下文是基于package结构进行拆分未能深入分析业务语义这是AI的薄弱环节需要人工介入修正。经过人工分析后的限界上下文如下2.3 通过AI细化限界上下文基于上述人工拆分的上下文逐步通过AI细化上下文文档以商品上下文为例问题根据人工拆解限界上下文部分从原有 me.ele.newretail.contract.v6.domain 包下帮我抽象出商品上下文的类Repo、Service类用Domain结尾Repo用DomainRepo结尾Service用DomainService结尾输出成表格包含方法和属性就放到当前这个文档最后。经过多轮迭代优化后的商品上下文设计如下图所示这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】三、代码实现阶段3.1 基于文档生成代码骨架基于准备好的技术文档《技术方案–服务包模型升级.md》进行代码生成问题严格根据该技术文档帮我在 v61.domain 包下生成代码骨架。3.2 AI辅助代码实现案例1API转换实现问题queryConfirmableProgramList 第157行开始帮我把 List shopConfirmableContracts 转换成 ConfirmableServiceProgramDTO 参考 queryConfirmableProgramList 链路原有代码。实现效果新增734行代码人工修正25行准确率高达 96.6%。案例2版本比对工具实现问题帮我写个比对 queryConfirmableProgramList 和 queryConfirmableProgramList 两个方法返回结果是否一致的 工具类 叫 ProgramVersionComparisonUtil 放到 v61 包下。实现效果新增比对代码 3098行人工修正12行准确率高达99.6%。四、重构效果分析4.1 架构解耦度分析问题帮我对比下queryConfirmableProgramList 和 queryConfirmableProgramList 从分层、域解耦等维度进行分析。以queryConfirmableProgramList方法重构为例进行对比分析重构前后实现对比重构前实现重构后实现实现特点:代码行数: 主方法42行 核心调用链路约1,500行复杂度: 高度耦合包含多种业务逻辑混合重复代码: 存在大量商品类型判断逻辑实现特点:代码行数: 主方法37行 核心调用链路约720行复杂度: 通过领域服务解耦逻辑清晰职责分离: 每个上下文专注自己的业务逻辑核心实现逻辑:Override public SingleResponseConfirmableServiceProgramDTO queryConfirmableProgramList(ConfirmableProgramQuery query){ try { // step.1 参数校验和门店信息获取 if (query null || query.getShopId() null) { return SingleResponse.buildFailure(参数不能为空); } ShopInfoDTO shopInfo shopQueryAbility.queryShopInfo(query.getShopId()); if (shopInfo null) { return SingleResponse.buildFailure(门店不存在); } // step.2 获取可签方案列表 - 复杂的扩展点机制 ListServiceProgramDTO programs new ArrayList(); // 获取所有商品信息 ListGoodsDTO allGoods goodsQueryAbility.queryAllGoods(); for (GoodsDTO goods : allGoods) { // 重复的商品类型判断逻辑 - 问题点1 if (switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 超客商品特殊处理 if (validateSuperClientGoods(goods, shopInfo)) { ServiceProgramDTO program buildSuperClientProgram(goods, shopInfo); programs.add(program); } } elseif (switch51ConfigGateway.platformDeliveryGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 平台配送商品特殊处理 if (validatePlatformDeliveryGoods(goods, shopInfo)) { ServiceProgramDTO program buildPlatformDeliveryProgram(goods, shopInfo); programs.add(program); } } elseif (switch51ConfigGateway.selfDeliveryGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 自配送商品特殊处理 if (validateSelfDeliveryGoods(goods, shopInfo)) { ServiceProgramDTO program buildSelfDeliveryProgram(goods, shopInfo); programs.add(program); } } // ... 更多商品类型判断 } // step.3 价格计算 - 内嵌在业务服务中 for (ServiceProgramDTO program : programs) { // 硬编码的价格计算逻辑 - 问题点2 if (program.getDeliveryType().equals(PLATFORM)) { program.setCommissionRate(new BigDecimal(0.08)); // 8% program.setDeliveryFee(calculatePlatformDeliveryFee(program, shopInfo)); } elseif (program.getDeliveryType().equals(SELF)) { program.setCommissionRate(new BigDecimal(0.10)); // 10% program.setDeliveryFee(calculateSelfDeliveryFee(program, shopInfo)); } // 保底价计算 BigDecimal basePrice priceCalculateAbility.calculateBasePrice( program.getGoodsId(), shopInfo.getCategoryId()); program.setBasePrice(basePrice); } // step.4 活动处理 - 分散的活动逻辑 ListActivityDTO activities activityQueryAbility.queryShopActivities(query.getShopId()); for (ServiceProgramDTO program : programs) { for (ActivityDTO activity : activities) { // 活动匹配逻辑分散 - 问题点3 if (activity.getType().equals(COMMISSION_DISCOUNT)) { if (activity.getTargetGoods().contains(program.getGoodsId())) { BigDecimal discountRate activity.getDiscountRate(); BigDecimal newRate program.getCommissionRate().subtract(discountRate); program.setCommissionRate(newRate); program.setActivityId(activity.getActivityId()); } } elseif (activity.getType().equals(DELIVERY_DISCOUNT)) { // 配送费优惠逻辑 if (activity.getTargetGoods().contains(program.getGoodsId())) { BigDecimal discountFee activity.getDiscountAmount(); BigDecimal newFee program.getDeliveryFee().subtract(discountFee); program.setDeliveryFee(newFee); } } } } // step.5 构建返回结果 ConfirmableServiceProgramDTO result new ConfirmableServiceProgramDTO(); result.setShopId(query.getShopId()); result.setPrograms(programs); result.setTotalCount(programs.size()); return SingleResponse.of(result); } catch (Exception e) { logger.error(查询可签方案失败shopId{}异常{}, query.getShopId(), e.getMessage(), e); return SingleResponse.buildFailure(查询失败); } } // 重复的商品校验方法 - 在多个地方重复出现 private boolean validateSuperClientGoods(GoodsDTO goods, ShopInfoDTO shopInfo){ // 重复的商品类型判断逻辑 if (!switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { returnfalse; } // 区域校验逻辑内嵌 ListString allowedCities goods.getAllowedCities(); if (!allowedCities.contains(shopInfo.getCity())) { returnfalse; } // 品类校验逻辑内嵌 ListLong allowedCategories goods.getAllowedCategories(); if (!allowedCategories.contains(shopInfo.getCategoryId())) { returnfalse; } returntrue; } // 类似的重复方法还有 // validatePlatformDeliveryGoods() // validateSelfDeliveryGoods() // buildSuperClientProgram() // buildPlatformDeliveryProgram() // buildSelfDeliveryProgram()核心实现逻辑:Override public SingleResponseConfirmableServiceProgramDTO queryConfirmableProgramList(ConfirmableProgramQuery query){ // step.1 获取门店信息 - 门店上下文 ShopDomain shopDomain shopDomainService .getShop(query.getShopId()); // step.2 查询可签合同列表 - 合同上下文 ListShopContractDomain contracts shopContractDomainService .getShopConfirmableContractList(shopDomain); // step.3 商品校验 - 商品上下文 contracts goodsDomainService .filterAvailableContracts(contracts, shopDomain); // step.4 价格计算 - 价格上下文 contracts priceDomainService .enrichContractPrice(contracts); // step.5 活动匹配 - 活动上下文 contracts activityDomainService .applyActivityDiscount(contracts, shopDomain); // step.6 转换为DTO返回 ConfirmableServiceProgramDTO result buildConfirmableServiceProgramDTO(contracts); return SingleResponse.of(result); }问题点:业务逻辑高度耦合在一个方法中商品类型判断逻辑重复出现扩展点机制复杂难以维护缺乏清晰的职责分离。优势:清晰的步骤分离每步职责单一通过领域服务实现业务逻辑解耦消除重复代码提高可维护性支持开闭原则易于扩展。详细改进对比维度重构前特点重构后特点改进效果代码结构主方法42行 核心调用链路~1,500行主方法37行 核心调用链路~720行调用链路代码量减少52%复杂度显著降低职责分离所有逻辑混合在业务服务中按上下文分离各司其职职责单一易于维护商品处理重复的商品类型判断逻辑统一的商品校验服务重复代码消除100%价格计算内嵌在查询逻辑中独立的价格计算服务价格逻辑内聚活动处理分散的活动匹配逻辑统一的活动服务活动逻辑集中管理扩展性修改需要改动多处代码新增功能只需扩展对应上下文支持开闭原则测试性难以进行单元测试每个上下文可独立测试测试覆盖率提升重构前核心问题点1. 重复代码泛滥switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals()判断逻辑在10个文件中重复buildDeliveryProgramTypeEnum方法在2个类中完全重复商品类型判断逻辑分散在多个Ability类中2. 业务逻辑耦合价格计算直接依赖商品属性合同创建逻辑与数据持久化混合在一起活动优惠逻辑散落在查询、计算、签约等多个环节3. 扩展性差新增商品类型需要在多处添加switch判断新增活动类型需要修改多个Ability类新增合同模板需要修改8个文件约15-20个方法4.2 重复代码模式识别问题帮我对比下queryConfirmableProgramList 和 queryConfirmableProgramList 这两个方法链路中的代码重复度。通过代码分析发现以下重复代码模式商品类型判断逻辑重复在以下10个文件中发现相同的判断逻辑重复代码示例:// 在多个文件中重复出现的商品类型判断逻辑 if (switch51ConfigGateway.superClientGoodId().equals(goods.getGoodsId())) { // 超客商品特殊处理逻辑 // 这段逻辑在10个不同文件中重复出现 }重复出现的文件:1. DefaultConfirmableProgramQueryExt.java- buildDeliveryProgramTypeEnum方法2. ProgramConverter.java- buildDeliveryProgramTypeEnum方法3. ProgramAbilityImpl.java- signEUnion方法4. ProgramAbilityImpl.java- getSignGoodRequest方法5. ProgramQueryAbilityImpl.java- 多个方法6. ProgramSignAbilityImpl.java- 多个方法7. DefaultProgramQueryExt.java- 查询逻辑8. ProgramBizServiceImpl.java- 三个核心方法9. ProgramTypeEnumBuilder.java- 类型构建逻辑10. DeliveryProgramConverter.java- 转换逻辑buildDeliveryProgramTypeEnum方法重复该方法在2个类中完全重复DefaultConfirmableProgramQueryExtProgramConverter重复代码消除效果4.3 新增服务商品改动点对比问题综合上面的分析帮我对比下v61和v6两个代码链路在新增一个服务商品时的改动点。重构前新增服务商品需要修改的文件重构后新增服务商品需要修改的文件核心业务服务层修改1. ProgramBizServiceImpl.java* queryConfirmableProgramList方法 * queryConfirmableCombineProgramList方法 * signProgram方法 * 需要在3个核心方法中都添加新的商品类型判断逻辑扩展点和转换层修改 2.DefaultConfirmableProgramQueryExt.java* buildDeliveryProgramTypeEnum方法 * queryConfirmableProgramList扩展逻辑3. ProgramConverter.java* buildDeliveryProgramTypeEnum方法与上面重复 * 领域对象转换逻辑能力层修改 4.ProgramAbilityImpl.java* signEUnion方法 * getSignGoodRequest方法5. ProgramQueryAbilityImpl.java* 多个查询相关方法 * 商品类型过滤逻辑6. ProgramSignAbilityImpl.java* 多个签约相关方法 * 签约流程判断逻辑工具类和构建器修改 7.DeliveryProgramConverter.java* 配送方案转换逻辑 * 商品类型映射8. ProgramTypeEnumBuilder.java* 枚举构建逻辑 * 新类型枚举定义领域模型层修改1. ContractTemplateDomain.java* 添加新的合同模板配置 * 商品组合定义 * 模板属性扩展商品上下文修改可选 2.GoodsDomain.java* 仅当涉及新的商品属性时才需要修改 * 配送类型定义 * 商品特性扩展数据配置修改 3.数据库配置* 在合同模板表中添加新模板记录 * 配置商品组合关系 * 设置模板生效规则可能的扩展修改 4.枚举类扩展如需要* 新增合同类型枚举 * 商品类型枚举扩展改动点对比总结五、AI架构升级总结5.1 AI架构升级价值和效果核心价值智能分析快速识别重复模式、梳理依赖关系提供现状分析高效生成代码生成准确率99.0%速度提升8-10倍质量保障架构评估、最佳实践指导、风险预警实施要点人机分工AI负责重复性工作人类负责业务决策和质量把关渐进策略分析→设计→实现→验证每阶段明确标准质量控制AI代码必须人工review建立自动化检查实际效果效率提升新增3832行代码AI生成70%重构周期缩短75%质量改善代码量减少52%重复代码消除100%改动点从8个文件减少到1-2个业务价值开发成本从5-8人天降低到配置化支持快速迭代5.2 AI架构升级总结展望AI辅助架构升级证明了人机协作的有效性让工程师从重复编码中解放专注于架构设计和业务创新。这将成为软件工程的新常态。创意加速器AI 绘画创作本方案展示了如何利用自研的通义万相 AIGC 技术在 Web 服务中实现先进的图像生成。其中包括文本到图像、涂鸦转换、人像风格重塑以及人物写真创建等功能。这些能力可以加快艺术家和设计师的创作流程提高创意效率。六、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】