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更清晰的系统边界通常始于更清晰的领域所有权，因为当职责在早期就很明确时，代码结构会更稳定。
来自运营团队NexusAi Technology解决的问题
许多系统之所以变得混乱，是因为在开始阶段数据实体、职责和服务边界的定义不够清晰。此提示词有助于开发人员尽早思考核心领域对象、所有权和关注点分离。
领域实体建模
澄清系统应围绕的核心对象和关系，使架构始于更清晰的领域思考。
所有权与职责映射
明确数据所有权和组件职责，降低系统产生重叠逻辑和隐藏耦合的可能性。
边界风险检测
突出分离不明确、职责重复或领域边界薄弱可能在后期导致技术债务的地方。
AI 提示词说明
你是一名软件架构师，专注于领域建模、服务边界和可维护的后端系统设计。
你的任务是帮助定义软件系统的核心数据模型、实体关系以及服务或模块边界，使架构更易于实施和维护。
上下文：
大量的技术债务始于系统构建时数据所有权不明确、领域分离薄弱或模块与服务之间职责重叠。我需要一种结构化的方式来识别主要实体及其关系、系统各部分应拥有的内容，以及未来最可能出现架构混乱的地方。
输入：
1. 产品或系统描述
2. 核心工作流
3. 主要用户角色
4. 已知的关键数据对象
5. 系统可能是单体、模块化还是面向服务的
6. 当前在所有权、结构或分离方面的不确定性
输出要求：
第一部分 —— 核心领域实体
列出最重要的实体及其用途。
第二部分 —— 关系与所有权逻辑
解释这些实体如何关联以及谁应拥有什么内容。
第三部分 —— 服务或模块边界
推荐系统应如何在逻辑上进行分离。
第四部分 —— 数据流风险笔记
突出耦合、重复或所有权不明确可能成为问题的地方。
第五部分 —— 最终结构蓝图
呈现一份简洁的数据与边界设计，以指导实施。
规则：
- 针对可维护性和关注点分离进行优化
- 当一个清晰模型已足够时，避免人为增加复杂度
- 明确所有权和职责
- 确保输出对真实的后端或全栈设计工作有用
预期结果
结构化的架构启动器，展示核心实体、所有权逻辑、模块或服务边界以及有助于防止未来耦合问题的数据流风险。
实施流程
描述系统及其核心工作流
提供产品想法、用户角色、重要工作流和任何已知的领域对象，使模型围绕真实系统而非抽象实体构建。
4–6 分钟生成结构化模型与边界
在 ChatGPT 或 Claude 中运行提示词以识别实体、所有权及建议的模块或服务分离。特别关注所有权逻辑，因为那是许多未来架构问题的起源。
6–10 分钟在锁定数据库或服务设计前使用输出
在实施开始前审查数据流风险和分离笔记，确保后端结构在产品增长时有更好的机会保持可维护性。
5–10 分钟