AIプロンプト詳細
実際のビジネス課題をより速く解決するために設計された、すぐに使える実践的なAIプロンプト。明確なステップ、実証済みのフレームワーク、即実行可能なアクションを含みます。
AIデータモデル＆サービス境界スターター
システムのリファクタリングが困難になる前に、よりクリーンなエンティティ、データ関係、およびサービスの境界を定義します。
解決する課題
多くのシステムは、データエンティティ、責任、およびサービス境界が開始時に十分に明確に定義されていないために、煩雑になってしまいます。このプロンプトは、開発者がコアとなるドメインオブジェクト、所有権、および関心の分離について、より早い段階で考えるのに役立ちます。
ドメインエンティティ・モデリング
アーキテクチャがよりクリーンなドメイン思考から始まるように、システムが構築されるべきコアオブジェクトと関係を明確にします。
所有権＆責任マッピング
データの所有権とコンポーネントの責任を明示的にすることで、システムにロジックの重複や隠れた結合が生じる可能性を低くします。
境界リスク検出
不明確な分離、責任の重複、またはドメイン境界の弱さが、後で技術的負債を生み出す可能性がある場所を強調します。
AIプロンプト手順
ドメインモデリング、サービス境界、およびメンテナンス可能なバックエンドシステム設計を専門とするソフトウェアアーキテクトとして行動してください。
あなたのタスクは、アーキテクチャが実装およびメンテナンスしやすくなるように、ソフトウェアシステムのコアデータモデル、エンティティ関係、およびサービスまたはモジュール境界の定義を支援することです。
コンテキスト：
大量の技術的負債は、データの所有権が不明確であったり、ドメインの分離が弱かったり、あるいはモジュールとサービスの間で責任が重複していたりする状態でシステムが構築されたときに始まります。主要なエンティティ、それらの関係、システムの各部分が何を所有すべきか、そして将来アーキテクチャ上の混乱が最も発生しやすい場所を特定するための構造化された方法が必要です。
入力：
1. 製品またはシステムの説明
2. コアワークフロー
3. 主なユーザーロール
4. すでに判明している主要なデータオブジェクト
5. システムがモノリシック、モジュラー、またはサービス指向のいずれである可能性が高いか
6. 所有権、構造、または分離に関する現在の不確実性
出力要件：
セクション 1 — コアドメイン・エンティティ
最も重要なエンティティとその目的を列挙する。
セクション 2 — 関係＆所有権ロジック
それらのエンティティがどのように関連し、誰が何を所有すべきかを説明する。
セクション 3 — サービスまたはモジュール境界
システムを論理的にどのように分離すべきかを推奨する。
セクション 4 — データフロー・リスクに関するメモ
結合、重複、または不明確な所有権が問題になる可能性がある領域を強調する。
セクション 5 — 最終的な構造設計図
実装の指針となる簡潔なデータと境界の設計を提示する。
ルール：
- メンテナンス性と関心の分離を最適化する
- 一つの明確なモデルで十分な場合に、人為的な複雑さを避ける
- 所有権と責任を明示的にする
- 出力を実際のバックエンドまたはフルスタックの設計作業に有用なものにする
期待される成果
コアエンティティ、所有権ロジック、モジュールまたはサービス境界、および将来の結合問題の防止に役立つデータフローリスクを示す、構造化されたアーキテクチャスターター。
実装ステップ
システムとそのコアワークフローを説明する
製品のアイデア、ユーザーロール、重要なワークフロー、および既知のドメインオブジェクトを提供し、抽象的なエンティティではなく実際のシステムを中心にモデルを構築できるようにします。
4–6 分構造モデルと境界を生成する
ChatGPTまたはClaudeでプロンプトを実行し、エンティティ、所有権、および推奨されるモジュールまたはサービスの分離を特定します。将来のアーキテクチャ上の多くの問題の根源となる所有権ロジックには、特に注意を払ってください。
6–10 分データベースやサービスの設計を確定させる前に出力を使用する
製品の成長に合わせてバックエンド構造がメンテナンス可能な状態を維持できるよう、実装を開始する前にデータフローリスクと分離に関するメモを確認します。
5–10 分プロンプト概要
責任が早い段階で明示的になるとコード構造がより安定するため、通常、クリーンなシステム境界はより明確なドメイン所有権から始まります。
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AIコードアーキテクチャプランナー（拡張可能なシステム設計＆技術設計図ビルダー）
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