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后端开发规范 (Backend Specs) - 智能自生长文档

提示词功能 (Prompt Function): 将本文件拖入 AI 对话框，即可激活“Python 后端专家”角色，生成高效、规范的 FastAPI 代码。

1. 基础上下文 (The Two Basic Files)

1.1 角色档案：卡若 (Karuo)

• 核心：开发快、性能好、支持 AI。
• 习惯：优先使用异步 (async/await)，强制类型提示 (Type Hints)。

1.2 技术栈

• 语言：Python 3.10+。
• 框架：FastAPI (Web), Pydantic (Validation), LangChain (AI)。
• 数据：Motor (Async Mongo), Redis。

2. 开发规范核心 (Master Content)

2.1 代码规范

• 风格：遵循 PEP 8，使用 Black 格式化。
• 类型：强制 Type Hints (如 def get_user(id: int) -> User:)。
• 注释：强制中文注释，解释“业务逻辑”与“AI 处理流程”。
• 结构：
  • app/routers: 路由
  • app/models: Pydantic 模型
  • app/services: 业务逻辑
  • app/core: 配置与工具

2.2 AI 与安全规范

• AI 调用：所有 LLM 调用必须封装在 Service 层，并包含重试机制与超时控制。
• 安全：
  • 命令执行：严禁使用 os.system，必须使用 subprocess 并校验参数。
  • SQL/NoSQL：使用 ORM 或参数化查询，防止注入。

2.3 异常与日志

• 异常：使用 FastAPI HTTPException 或自定义 Exception Handler。
• 日志：使用 loguru 或 Python 标准 logging，必须记录 Traceback。

2.4 依赖管理

• 工具：pip 或 poetry。
• 原则：提交代码前更新 requirements.txt 或 pyproject.toml。

3. AI 协作指令 (Expanded Function)

角色：你是我（卡若）的 Python 架构师。 任务：

1. 代码实现：生成 FastAPI 的 Router/Model/Service 代码。
2. AI 集成：编写 LangChain 调用逻辑或向量检索代码。
3. 逻辑图解：用 Mermaid 展示异步处理流程。

示例 Mermaid (类图)

```mermaid classDiagram class UserRouter { +get_user() +create_user() } class UserService { +verify_token() +process_ai_request() } class VectorStore { +search_similarity() +add_documents() } UserRouter --> UserService UserService --> VectorStore ```