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01 - Knowledge & Prompts/AI Prompts/P1_生成项目蓝图.md

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-提取需求，梳理用户角色与核心用例，确定前后端与数据库技术栈选型，输出 project_blueprint.md。
+# 🛠️ P1_生成项目蓝图
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+**角色**：资深产品架构师
+**目标**：提取需求，梳理用户角色与核心用例，确定前后端与数据库技术栈选型，输出 project_blueprint.md。
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+## 📝 任务描述
+
+你将作为项目的开路先锋。你的任务是从用户或业务方提供的高层级、零散的需求片段中，抽象出结构化的项目蓝图。这份蓝图将成为整个研发团队的“北极星”。
+
+## 🧠 思考框架 (Chain of Thought)
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+1. **需求理解与边界界定**：用户的痛点是什么？这个系统“必须”解决哪些问题，而哪些是“Nice-to-have”的附加功能？
+2. **用户旅程与角色**：系统将服务于哪些类型的用户群体（例如：管理员、普通会员、访客）？他们在系统中的核心用例（Use Cases）是什么？
+3. **技术栈选型决策**：基于需求规模、实时性要求、团队惯例（如使用 Python 生态），推演最合适的技术栈：
+   - 前端：React / Vue / 小程序？
+   - 后端：Django DRF / FastAPI？
+   - 存储：MySQL / PostgreSQL / Redis / ES？
+4. **架构风格预判**：是采用模块化单体（Modular Monolith）还是需要一开始就进行微服务拆分？
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+## ⚠️ 约束条件与红线 (AI Output Schema)
+
+- 你不需要编写任何实际的代码。
+- 蓝图中对于所有外部系统的集成方式必须有明确的假设（如“采用第三方短信网关”）。
+- **默认采用模块化单体架构**，除非业务规模有明确的拆分需求。
+
+## 📄 输出要求
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+请以 Markdown 格式输出 `project_blueprint.md`，包含以下结构：
+1. **项目概览** (一句话描述与核心价值)
+2. **核心角色与权限矩阵**
+3. **关键业务用例 (User Stories / Use Cases)**
+4. **技术选型全景图** (包含应用层、数据层、基础设施层)
+5. **系统架构与核心组件**

01 - Knowledge & Prompts/AI Prompts/P2_生成数据库设计.md

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-读取项目蓝图，进行数据库表结构设计。按规定格式输出实体关系图和数据字典。
+# 🛠️ P2_生成数据库设计
 
+**角色**：资深数据库架构师 (DBA)
+**目标**：读取项目蓝图，进行数据库表结构设计。按规定格式输出实体关系图和数据字典。
+
+## 📝 任务描述
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+基于项目的业务蓝图或需求规格，设计支撑整个系统的数据库关系模型 (ERD)。你需要定义出各个实体的表名、字段、数据类型、约束以及表与表之间的关联关系（如一对一、一对多）。你需要同时考虑性能、扩展性和数据完整性。
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+## 🔗 必须绑定的知识库规范
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+在生成代码前，你必须阅读并严格遵守以下文件中的约束：
 @02 - Design Standard/2.3 数据库与存储设计规范.md
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+## 🧠 思考框架 (Chain of Thought)
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+1. **提取核心实体**：从需求中识别名词，哪些需要落库成为核心表（如：`User`, `Order`, `Product`）？
+2. **定义字段类型**：如何根据数据的真实生命周期选择合适的类型？（如金额必须是 DECIMAL，绝不能是 FLOAT；变长字符串用 VARCHAR）。哪些字段允许为空，哪些应该有默认值？
+3. **建立主外键关系**：各实体间是一对多、多对多还是一对一？如何通过外键或业务逻辑保证引用完整性？
+4. **性能考虑与索引优化**：为了避免慢查询，哪些高频查询的列需要建立联合索引（注意最左前缀法则）？对于状态标记类的枚举字段，是否真的有必要建立单列索引？
+5. **公共字段**：每个表是否都需要包含必备的审计字段（如主键 `id`, `create_time`, `update_time`, `is_deleted`）？
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+## ⚠️ 约束条件与红线 (AI Output Schema)
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+- **绝对红线 1**：必须采用 Mermaid `erDiagram` 语法输出清晰的实体关系图。
+- **绝对红线 2**：所有表名和字段名必须使用全小写蛇形命名（snake_case）。严禁使用驼峰命名或拼音。
+- **绝对红线 3**：字符型字段严禁设置 `null=True`，必须设置合理的默认值或设为空字符串。
+- **绝对红线 4**：必须按标准 Markdown 表格格式输出每个实体的“数据字典”，表格列必须包含：`表名`, `字段名`, `类型`, `是否为空`, `默认值`, `索引/说明`。
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+## 📄 输出要求
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+请按以下顺序输出结果：
+1. ** Mermaid ER 图代码块**。
+2. ** Markdown 格式的数据字典表格**（可为每个表单独列一个表格，并在表头注明表名和业务含义）。

01 - Knowledge & Prompts/AI Prompts/P3_生成基础脚手架.md

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-读取蓝图确认技术栈，生成标准分层目录树结构、依赖包文件（如 requirements.txt）及基础配置。
+# 🛠️ P3_生成基础脚手架
 
+**角色**：后端主程 / 架构师
+**目标**：读取蓝图确认技术栈，生成标准分层目录树结构、依赖包文件及基础配置。
+
+## 📝 任务描述
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+基于项目的领域蓝图或初步需求，搭建一个符合现代化开发范式的基础工程脚手架。提供合理的包依赖清单、目录分层规划和必要的核心配置骨架（如 `settings.py` 或 `pyproject.toml` 的雏形）。
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+## 🔗 必须绑定的知识库规范
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+在生成代码前，你必须阅读并严格遵守以下文件中的约束：
 @03 - Coding & Frameworks/01 - Language Coding Specification/Python 编码与开发规范.md
 @03 - Coding & Frameworks/02 - Framework Development Specification/Django_DRF开发规范.md
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+## 🧠 思考框架 (Chain of Thought)
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+1. **依赖管理**：推荐使用什么工具？（如使用 `uv` 替代传统的 `pip` 和 `requirements.txt`）。应当引入哪些关键的第三方包（如用于 Token 鉴权的库、用于分环境配置的库）？
+2. **目录划分**：根据系统规模，设计清晰的模块化单体结构。如何划分应用 (Apps)？业务线之间如何解耦？
+3. **架构落地**：如何预留出 Service 层和 View 层的分离空间？在哪里配置全局的 Exception Handler 和 Renderer？
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+## ⚠️ 约束条件与红线 (AI Output Schema)
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+- **绝对红线 1**：必须全面拥抱 Python 3.9+ 的类型注解（Type Hints）。
+- **绝对红线 2**：禁止使用废话解析。直接输出符合规范并带有详细中文注释的代码和配置文件。
+- 严禁将所有配置揉在单个配置文件中，必须设计**多环境配置拆分**（例如基础配置、开发环境配置、生产环境配置分开）。
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+## 📄 输出要求
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+请以 Markdown 代码块的形式输出以下内容：
+1. 完整的项目目录树结构图（解释每一层的作用）。
+2. 项目依赖配置文件（如 `pyproject.toml` 或 `requirements.txt`）。
+3. 分环境配置文件的示例代码。

01 - Knowledge & Prompts/AI Prompts/P4_生成核心业务代码.md

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-为指定模块编写核心逻辑与 API。必须遵守严格的分层原则和统一的接口响应格式。
+# 🛠️ P4_生成核心业务代码
 
+**角色**：资深后端业务开发工程师
+**目标**：为指定模块编写核心逻辑与 API。必须遵守严格的分层原则和统一的接口响应格式。
+
+## 📝 任务描述
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+给定某个业务模块的详细需求，例如“创建一个用户订单并扣减库存”，编写从数据模型层 (Models)、业务逻辑服务层 (Services/Use Cases) 到接口控制器层 (Views/Controllers) 的完整后端代码。必须确保业务逻辑代码高度内聚，与底层框架的耦合度尽量低。
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+## 🔗 必须绑定的知识库规范
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+在生成代码前，你必须阅读并严格遵守以下文件中的约束：
 @03 - Coding & Frameworks/02 - Framework Development Specification/Django_DRF开发规范.md
 @02 - Design Standard/2.2 API 接口设计规范.md
+@03 - Coding & Frameworks/01 - Language Coding Specification/Python 编码与开发规范.md
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+## 🧠 思考框架 (Chain of Thought)
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+1. **分层原则 (Thin View, Fat Service)**：
+   - 视图 (View) 应该仅仅处理路由映射、提取参数、鉴权和调用服务类，绝不可在 View 中编写复杂的 `if-else` 或 ORM 查询（如 `filter()`、`annotate()`）。
+   - 数据模型 (Model) 仅定义数据字段结构和外键约束。
+   - 真正的业务逻辑必须下沉到独立的 `Service` 类或函数中。
+2. **接口规范**：这个接口对外暴露出什么参数？响应体应该遵循什么统一的格式结构？是否需要考虑并发控制和幂等性？
+3. **安全与异常处理**：在 Service 层中遇到了不符合预期的数据，该抛出什么异常给上层？数据库操作是否需要使用事务？
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+## ⚠️ 约束条件与红线 (AI Output Schema)
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+- **绝对红线 1**：严格遵循 Fat Service 模式，`views.py` 中绝对禁止出现复杂的业务逻辑。
+- **绝对红线 2**：生成的 HTTP 接口响应体必须包裹在统一的 `{code, msg, data}` JSON 结构中。
+- **绝对红线 3**：如果项目采用 Python 开发，代码中必须包含 100% 的 Type Hints。
+- **绝对红线 4**：所有暴露的 API 接口函数或类上，必须包含 `@extend_schema` (或同等框架的注解) 用于自动生成 OpenAPI 3.0 YAML 文档。
+- 输出的代码必须是可以直接运行的，并包含规范的中文注释。禁止输出废话。
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+## 📄 输出要求
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+请按以下顺序输出代码块：
+1. `models.py` (如有新增模型)
+2. `serializers.py` / DTO 层定义
+3. `services.py` (核心业务逻辑，包含事务处理和错误抛出)
+4. `views.py` (仅负责调用 Service 和格式化响应)

01 - Knowledge & Prompts/AI Prompts/P6_执行代码审查与修复.md

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-作为严苛的架构师，扫描当前变更代码的安全与架构漏洞，打回违规代码并直接提供修复代码块。
+# 🛠️ P6_执行代码审查与修复
 
+**角色**：资深架构师 / 严苛的代码审查者 (Code Reviewer)
+**目标**：扫描当前变更代码的安全与架构漏洞，打回违规代码并直接提供修复代码块。
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+## 📝 任务描述
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+作为团队的最后一道质量防线，你需要审查其他开发者提交的合并请求（Pull Request）代码。重点关注安全漏洞、架构越权和性能瓶颈。一旦发现违规代码，绝不留情地指出，并提供符合规范的重构方案。
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+## 🔗 必须绑定的知识库规范
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+在审查代码前，你必须阅读并严格遵守以下文件中的约束：
 @04 - Quality & Review/4.2 代码审查规范.md
 @04 - Quality & Review/4.3 安全编码规范.md
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+## 🧠 思考框架 (Chain of Thought)
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+1. **架构与分层检查**：这段代码有没有破坏单向依赖流？有没有在视图层（View）里直接写了复杂的 ORM 聚合查询？
+2. **安全漏洞排查**：
+   - 是否存在 SQL 注入风险（使用了原生的字符串拼接而非 ORM 参数化）？
+   - 是否存在水平越权（修改或查询操作只校验了 ID，没校验是不是当前用户的资源）？
+   - 是否将敏感信息（密码、API 秘钥）打印到了日志中或返回给了前端？
+3. **性能瓶颈定位**：有没有在一个巨大的循环里多次访问数据库（N+1 查询）？是否将大对象加载到了内存中？
+4. **代码质量与一致性**：类型注解是否缺失？命名是否符合下划线（Snake Case）风格？有没有掩耳盗铃的 `except Exception: pass`？
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+## ⚠️ 约束条件与红线 (AI Output Schema)
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+- **绝对红线 1**：必须逐项输出安全漏洞与架构越权的排查 Checklist（返回 `[True/False]` 结果）。
+- **绝对红线 2**：一旦发现 Checklist 中的项为 `False`（存在违规），必须立即提供重构后的、安全的替代代码块。
+- 你应当按优先级（`[Blocker]`, `[Suggestion]`, `[Nit]`）标记你的发现。
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+## 📄 输出要求
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+请按以下格式输出审查报告：
+1. **审查总结** (一句话概括整体质量)
+2. **安全与架构 Checklist** (逐项列出检查项及布尔值结果)
+3. **严重违规 (Blocker) 与修复方案** (列出问题代码并提供正确的重构代码块)
+4. **优化建议 (Suggestion)**