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如何利用 AI 应用后端架构模式构建可扩展系统
解决系统耦合度高、难以维护的痛点：通过引导 AI 采用整洁架构（Clean Architecture）、六边形架构（Hexagonal Architecture）和领域驱动设计（DDD），将业务逻辑与基础设施解耦，构建高内聚低耦合的软件架构。
为什么需要这个技能
许多开发者在项目初期倾向于快速实现功能，导致业务逻辑与数据库、第三方 API 深度绑定。随着项目增长，这种“大泥潭”架构会导致代码难以测试，任何微小的变更都可能引发连锁崩溃。
掌握此技能后，你可以让 AI 扮演资深架构师，在代码编写前先定义好领域边界和依赖规则。通过将核心业务逻辑（Domain）与外部适配器（Adapters）分离，确保系统在面对数据库迁移或需求变更时，只需修改适配层而无需重写核心逻辑。
适用场景
- 从零开始设计新后端系统：在编写代码前确立架构基调。
- 单体应用重构：将臃肿的单体应用拆分为职责清晰的模块或微服务。
- 建立团队架构标准：统一项目的代码分层规范，降低新成员上手难度。
- 提高可测试性：通过依赖注入和接口定义，实现无需启动数据库的快速单元测试。
- 实现领域驱动设计（DDD）：在复杂业务场景中定义限界上下文（Bounded Context）。
核心工作流
- 明确领域边界：分析业务需求，梳理核心领域、支撑领域及通用领域，明确约束条件与扩展目标。
- 模式选型：根据领域复杂度选择合适的模式（如：简单项目用分层架构，复杂业务用六边形架构）。
- 定义依赖规则：制定模块边界和接口规范，确保依赖方向始终指向核心业务层，禁止反向依赖。
- 规划迁移与验证：如果是重构项目，由 AI 提供分步迁移计划，并设计验证检查点以确保功能对齐。
- 引入持久化执行：针对支付、订单等对可靠性要求极高的工作流，在基础设施层使用 DBOS 等持久化执行框架，以确保崩溃后能自动恢复状态。
下载和安装
下载 architecture-patterns 中文版 Skill ZIP
解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。
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