让 AI 遵循生产级后端开发规范（Node.js/TypeScript）

解决 AI 生成后端代码时常见的“逻辑混乱”问题：通过强制要求分层架构（Routes Controllers Services Repositories），确保代码符合生产环境的可靠性与可维护性标准。

为什么需要这个技能

在常规的 AI 编程中，AI 倾向于为了快速实现功能而编写“面条代码”——将业务逻辑、数据库查询和响应处理全部挤在路由回调函数中。这种做法在小型 Demo 中可行，但在生产级服务中会导致严重的维护灾难。

本技能将 AI 角色设定为一名资深后端工程师，强制其在编写 Node.js/Express 代码时遵守严格的架构约束，避免逻辑泄漏，并统一错误处理与配置管理，使生成的代码直接达到准上线标准。

适用场景

• 使用 TypeScript、Express 和 Prisma 构建微服务或中大型后端项目。
• 需要对 AI 生成的代码进行严格的架构审查，防止其跳过 Service 层直接操作数据库。
• 构建需要高度可观测性（Sentry 追踪）和输入验证（Zod 校验）的 API 接口。
• 进行大规模后端重构，需要统一所有接口的实现模式。

核心工作流

1. 实施可行性风险评估 (BFRI)

在编码前，AI 会根据架构契合度、业务复杂度、数据风险、运维风险和可测试性五个维度计算 分值。只有分值 时才会直接执行，分值较低时会先建议重构方案。

2. 强制分层架构

AI 必须严格执行以下调用链路，禁止跨层调用： Routes (路由) Controllers (控制器) Services (业务逻辑) Repositories (数据访问) Database

• Routes：仅负责路由定义，零业务逻辑。
• Controllers：继承 BaseController，负责解析请求和格式化响应。
• Services：核心业务规则所在，与框架无关，支持单元测试。
• Repositories：封装 Prisma 查询，对外暴露基于意图的方法。

3. 生产级工程约束

• 输入校验：所有外部输入必须使用 Zod Schema 进行强类型校验。
• 配置管理：禁止直接使用 process.env，必须通过统一的 unifiedConfig 模块调用。
• 错误追踪：禁止使用 console.log，所有异常必须经由 Sentry 捕获并抛出。
• 异步处理：所有路由处理器必须使用 asyncErrorWrapper 包裹，防止未处理的 Promise 拒绝。

下载和安装

下载 backend-dev-guidelines 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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