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tradecatlabs
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14 KiB
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466 lines
14 KiB
Markdown
<a id="reference-engineering-practice"></a>
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# 工程实践
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> 项目架构、代码组织、开发经验、质量门禁与常见坑。
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<a id="reference-engineering-practice-核心摘要"></a>
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### 核心摘要
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工程实践的核心目标是把“AI 可能写对”变成“系统必须可验证”：任务开始前写清目标、边界和验收标准；实现过程中用拼好码优先复用成熟方案；交付前用测试、CI、脚本、类型、schema、检查清单和代码审查形成硬门禁。
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本文件适合作为开发者和 Agent 的工程约束手册：遇到架构设计、代码组织、质量门禁、常见坑、环境问题、Git 操作和项目维护时，优先在这里查规则和检查项。
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<a id="reference-engineering-practice-顶部导航"></a>
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### 顶部导航
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| 主题 | 用途 |
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|:---|:---|
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| [项目架构模板](#1-项目架构模板) | 判断目录、模块、边界和职责是否清楚 |
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| [代码组织](code-organization.md) | 检查命名、分层、依赖、状态和可维护性 |
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| [开发经验](development-experience.md) | 沉淀任务推进、协作、复盘和交付经验 |
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| [AI 编程质量门禁与常见坑](quality-gates-and-pitfalls.md) | 把验收标准转成测试、CI、脚本、类型、schema 或清单 |
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| [底层程序逻辑设计与工程优化项](low-level-program-logic.md) | 用运行、并发、数据、性能和可观测模型约束实现 |
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<a id="reference-engineering-practice-使用方式"></a>
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### 使用方式
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- 新项目从「项目架构模板」开始，先确定目录、边界、门禁和检查清单。
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- 写代码前看「代码组织」与「开发经验」，统一命名、结构、职责和迭代方式。
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- 做实现、重构或性能排查前看「底层程序逻辑设计与工程优化项」，用运行模型、并发模型、数据模型和性能模型约束方案。
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- 使用 AI 编程时看「AI 编程质量门禁与常见坑」，把自然语言验收标准落到测试、CI、脚本、类型、schema 或检查清单。
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- 遇到问题时优先按本文档中的门禁和常见坑排查，不要直接进入盲目重写。
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<a id="reference-engineering-practice-目录"></a>
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### 目录
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- [1. 项目架构模板](#1-项目架构模板)
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- [2. 代码组织](code-organization.md)
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- [3. 开发经验](development-experience.md)
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- [4. AI 编程质量门禁与常见坑](quality-gates-and-pitfalls.md)
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|
- [5. 底层程序逻辑设计与工程优化项](low-level-program-logic.md)
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<a id="reference-engineering-practice-1-项目架构模板"></a>
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### 1. 项目架构模板
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<a id="reference-engineering-practice-1-使用原则"></a>
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#### 1. 使用原则
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项目架构不是先追求“高级感”，而是先回答这些问题：
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- 代码放哪里。
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- 模块怎么分工。
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- 数据怎么流动。
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- 依赖怎么隔离。
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- 如何测试、部署、回滚和维护。
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默认顺序：
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1. 先确定交付物：页面、API、数据集、CLI、服务还是组合系统。
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2. 再确定边界：模块边界、数据边界、运行边界、外部依赖边界。
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3. 再确定目录：目录只服务于边界，不反过来制造复杂度。
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4. 最后补门禁：测试、lint、schema、配置示例、README、AGENTS。
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<a id="reference-engineering-practice-2-快速选型"></a>
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#### 2. 快速选型
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| 项目类型 | 推荐模板 |
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| --- | --- |
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| Python 应用 / 服务 / 脚本工具 / 库项目 | 通用 Python 项目骨架 |
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| Web API / 后端服务 | Python Web/API 项目结构 |
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| 数据分析 / 量化 / 机器学习 | 数据科学项目结构 |
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| 多服务 / 大型系统 | Monorepo 项目结构 |
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| 中大型工程组织 / 平台工程 / 多产品线 | 企业级 Monorepo / Multi-repo 项目架构标准模板 |
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| 前后端一体项目 | Full-Stack Web 应用结构 |
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| 长期运行的数据采集服务 | Dataset First 数据服务结构 |
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<a id="reference-engineering-practice-3-python-webapi-项目结构"></a>
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#### 3. Python Web/API 项目结构
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适合 Flask、FastAPI、RESTful API、Web 后端服务。
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```text
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project/
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├── README.md
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├── AGENTS.md
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├── LICENSE
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├── pyproject.toml
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├── requirements.txt
|
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├── .env.example
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├── .gitignore
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├── docs/
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│ ├── api.md
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│ ├── architecture.md
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│ └── development.md
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├── scripts/
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|
│ ├── deploy.sh
|
|
│ ├── backup.sh
|
|
│ └── init_db.sh
|
|
├── tests/
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|
│ ├── conftest.py
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│ ├── unit/
|
|
│ └── integration/
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├── src/
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│ ├── main.py
|
|
│ ├── app.py
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|
│ ├── config.py
|
|
│ ├── api/
|
|
│ │ ├── v1/
|
|
│ │ └── dependencies.py
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|
│ ├── core/
|
|
│ │ ├── models/
|
|
│ │ ├── services/
|
|
│ │ └── utils/
|
|
│ ├── data/
|
|
│ │ ├── repository/
|
|
│ │ └── migrations/
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|
│ └── external/
|
|
│ ├── clients/
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|
│ └── integrations/
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├── data/ # 不提交，或只提交 README/.gitkeep
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└── logs/ # 不提交，或只提交 README/.gitkeep
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```
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关键边界：
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- `api/` 只处理协议、路由、参数校验和响应格式。
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- `core/services/` 承载业务逻辑。
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- `data/repository/` 隔离数据库访问。
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- `external/` 隔离第三方 API、SDK 和平台依赖。
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|
- `.env` 不提交，必须提供 `.env.example`。
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<a id="reference-engineering-practice-4-数据科学-量化项目结构"></a>
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#### 4. 数据科学 / 量化项目结构
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适合量化交易、机器学习、数据分析、AI 研究。
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```text
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project/
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├── README.md
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├── AGENTS.md
|
|
├── LICENSE
|
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├── pyproject.toml
|
|
├── requirements.txt
|
|
├── .env.example
|
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├── .gitignore
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├── docs/
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│ ├── notebooks/
|
|
│ └── reports/
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├── notebooks/
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│ ├── 01_data_exploration.ipynb
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│ ├── 02_feature_engineering.ipynb
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|
│ └── 03_model_training.ipynb
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├── scripts/
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|
│ ├── collect_data.py
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|
│ ├── train_model.py
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|
│ ├── backtest.py
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|
│ └── deploy_model.py
|
|
├── tests/
|
|
│ ├── test_data/
|
|
│ └── test_models/
|
|
├── configs/
|
|
│ ├── model.yaml
|
|
│ ├── database.yaml
|
|
│ └── trading.yaml
|
|
├── src/
|
|
│ ├── data/
|
|
│ │ ├── collectors/
|
|
│ │ ├── processors/
|
|
│ │ ├── features/
|
|
│ │ └── loaders.py
|
|
│ ├── models/
|
|
│ │ ├── strategies/
|
|
│ │ ├── backtest/
|
|
│ │ └── risk/
|
|
│ ├── core/
|
|
│ │ ├── config.py
|
|
│ │ ├── signals.py
|
|
│ │ └── portfolio.py
|
|
│ └── utils/
|
|
│ ├── logging.py
|
|
│ ├── database.py
|
|
│ └── api_client.py
|
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├── data/ # 不提交大数据文件
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├── models/ # 不提交大模型/大 checkpoint
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└── logs/
|
|
```
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|
关键边界：
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|
- Notebook 用于探索，不作为长期生产入口。
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- `scripts/` 是薄入口，核心逻辑应在 `src/`。
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|
- 数据、模型、日志默认不进 Git，除非是小型示例或 fixture。
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|
- 回测、训练、采集、部署脚本必须能复现关键参数。
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|
<a id="reference-engineering-practice-5-monorepo-项目结构"></a>
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|
#### 5. Monorepo 项目结构
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|
适合多服务架构、大型项目、团队协作。
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|
```text
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project-monorepo/
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├── README.md
|
|
├── AGENTS.md
|
|
├── LICENSE
|
|
├── .gitignore
|
|
├── .gitmodules
|
|
├── docker-compose.yml
|
|
├── docs/
|
|
│ ├── architecture.md
|
|
│ └── deployment.md
|
|
├── scripts/
|
|
│ ├── build_all.sh
|
|
│ ├── test_all.sh
|
|
│ └── deploy.sh
|
|
├── services/
|
|
│ ├── user-service/
|
|
│ │ ├── Dockerfile
|
|
│ │ ├── pyproject.toml
|
|
│ │ ├── src/
|
|
│ │ └── tests/
|
|
│ ├── trading-service/
|
|
│ └── data-service/
|
|
├── packages/
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|
│ ├── common/
|
|
│ └── contracts/
|
|
├── infrastructure/
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|
│ ├── terraform/
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|
│ ├── kubernetes/
|
|
│ └── nginx/
|
|
└── monitoring/
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├── prometheus/
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|
├── grafana/
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└── alertmanager/
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```
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|
关键边界：
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- 每个 `services/*` 应能独立构建、测试和部署。
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- 公共能力放 `packages/`，不要让服务之间互相直接 import 私有实现。
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- `contracts/` 存 API schema、事件 schema、数据契约，作为跨服务真相源。
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|
- 顶层脚本只做编排，不隐藏服务内部逻辑。
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|
<a id="reference-engineering-practice-6-full-stack-web-应用结构"></a>
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|
#### 6. Full-Stack Web 应用结构
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适合 SPA、前后端分离项目、轻量产品原型。
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|
```text
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project/
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├── README.md
|
|
├── AGENTS.md
|
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├── LICENSE
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├── .gitignore
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├── docker-compose.yml
|
|
├── docs/
|
|
│ ├── architecture.md
|
|
│ └── deployment.md
|
|
├── frontend/
|
|
│ ├── package.json
|
|
│ ├── vite.config.js
|
|
│ ├── public/
|
|
│ └── src/
|
|
│ ├── components/
|
|
│ ├── pages/
|
|
│ ├── store/
|
|
│ └── utils/
|
|
└── backend/
|
|
├── Dockerfile
|
|
├── pyproject.toml
|
|
├── src/
|
|
│ ├── api/
|
|
│ ├── core/
|
|
│ └── models/
|
|
└── tests/
|
|
```
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|
|
|
关键边界：
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|
|
|
- 前端状态管理不要直接绑定后端数据库结构。
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- 后端 API contract 应有 schema 或类型定义。
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|
- 前后端共享类型时，优先从 OpenAPI、JSON Schema 或生成工具派生。
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<a id="reference-engineering-practice-8-架构设计原则"></a>
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#### 8. 架构设计原则
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<a id="reference-engineering-practice-关注点分离"></a>
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|
##### 关注点分离
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```text
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|
API -> Service -> Repository -> Database / External System
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```
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|
上层可以调用下层，下层不能反向依赖上层。
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<a id="reference-engineering-practice-可测试性"></a>
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##### 可测试性
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- 每个模块可独立测试。
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- 外部依赖可 mock。
|
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- 核心业务逻辑不依赖 CLI、HTTP、数据库连接对象。
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|
<a id="reference-engineering-practice-可配置性"></a>
|
|
##### 可配置性
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```text
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|
环境变量 > 配置文件 > 默认值
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```
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|
配置与代码分离，敏感配置不得提交。
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<a id="reference-engineering-practice-可维护性"></a>
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##### 可维护性
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- 文件名表达职责。
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- 目录边界表达模块边界。
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- 业务逻辑、平台适配、第三方依赖隔离。
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<a id="reference-engineering-practice-版本控制友好"></a>
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##### 版本控制友好
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- `data/`、`logs/`、`models/` 默认加入 `.gitignore`。
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- 大文件不进 Git，必要时使用对象存储、Release、DVC 或外部数据源。
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- 提交源代码、配置示例、文档、测试和小型 fixture。
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<a id="reference-engineering-practice-9-最低门禁"></a>
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#### 9. 最低门禁
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<a id="reference-engineering-practice-代码门禁"></a>
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##### 代码门禁
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- 语法检查通过。
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- 单元测试覆盖核心业务。
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- lint/format 有明确命令。
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- 关键路径纳入版本控制。
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<a id="reference-engineering-practice-结构门禁"></a>
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##### 结构门禁
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- 不允许临时脚本成为长期入口。
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- 不允许同一职责存在多套实现入口。
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- 不允许外部 SDK 类型污染核心业务模型。
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- 数据服务不允许新逻辑回流 legacy 壳。
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<a id="reference-engineering-practice-运行门禁"></a>
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|
##### 运行门禁
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- 服务能按 README 启动。
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- `stop -> start -> status -> restart -> status` 可验证。
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- 日志能证明真实执行源。
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- PID、log、run metadata 可追踪。
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<a id="reference-engineering-practice-数据门禁"></a>
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##### 数据门禁
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- 每个 active dataset 至少有 contract + writer + collect 或 backfill。
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- resource_id 与 registry 一致。
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- 质量检查至少覆盖空写、重复写、时间边界、幂等。
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<a id="reference-engineering-practice-文档门禁"></a>
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##### 文档门禁
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|
- README 说明项目定位、安装、启动、测试和目录结构。
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- AGENTS 说明 AI Agent 修改边界、验证命令和禁止事项。
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- `.env.example` 说明必要配置。
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- 架构变化同步更新文档。
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<a id="reference-engineering-practice-10-gitignore-推荐模板"></a>
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#### 10. `.gitignore` 推荐模板
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```gitignore
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# Python
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__pycache__/
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|
*.py[cod]
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*.egg-info/
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|
dist/
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build/
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|
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|
# Environment
|
|
.env
|
|
.venv/
|
|
env/
|
|
venv/
|
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|
|
# IDE
|
|
.vscode/
|
|
.idea/
|
|
*.swp
|
|
*.swo
|
|
*~
|
|
.DS_Store
|
|
|
|
# Data
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|
data/
|
|
*.csv
|
|
*.db
|
|
*.sqlite
|
|
*.duckdb
|
|
|
|
# Logs
|
|
logs/
|
|
*.log
|
|
|
|
# Models
|
|
models/
|
|
*.h5
|
|
*.pkl
|
|
*.pt
|
|
*.onnx
|
|
|
|
# Temporary
|
|
tmp/
|
|
temp/
|
|
*.tmp
|
|
```
|
|
|
|
<a id="reference-engineering-practice-11-技术选型参考"></a>
|
|
#### 11. 技术选型参考
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|
| 场景 | 推荐技术栈 |
|
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| --- | --- |
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| Web API | FastAPI + Pydantic + SQLAlchemy |
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| 数据处理 | Pandas + NumPy + Polars |
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|
| 机器学习 | Scikit-learn + XGBoost + LightGBM |
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|
| 深度学习 | PyTorch / TensorFlow |
|
|
| 数据库 | PostgreSQL + Redis |
|
|
| 消息队列 | RabbitMQ / Kafka |
|
|
| 任务队列 | Celery |
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| 监控 | Prometheus + Grafana |
|
|
| 部署 | Docker + Docker Compose |
|
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| CI/CD | GitHub Actions / GitLab CI |
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|
<a id="reference-engineering-practice-12-新项目检查清单"></a>
|
|
#### 12. 新项目检查清单
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|
- [ ] 创建 `README.md`，说明项目目标、安装、启动、测试。
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- [ ] 创建 `AGENTS.md`，说明 AI Agent 操作边界与必须验证命令。
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|
- [ ] 创建 `LICENSE`。
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|
- [ ] 创建 `.gitignore`。
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|
- [ ] 创建 `.env.example`。
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|
- [ ] 建立虚拟环境或包管理配置。
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|
- [ ] 明确目录结构。
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|
- [ ] 明确配置入口。
|
|
- [ ] 设置 lint/format/test 命令。
|
|
- [ ] 编写第一个测试用例。
|
|
- [ ] 记录架构决策和后续 TODO。
|
|
|
|
<a id="reference-engineering-practice-13-常见反模式"></a>
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|
#### 13. 常见反模式
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|
- 一开始就做微服务。
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- 所有代码写在一个文件。
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- 架构追求高级感，而不是可维护。
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|
- 没想清楚数据流就开始写。
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- 目录按技术名堆砌，但没有业务边界。
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|
- 业务逻辑直接依赖第三方 SDK。
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- 临时脚本长期成为生产入口。
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|
- 数据服务没有 registry，dataset 清单散落在脚本里。
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|
- 先写采集器，再倒推表结构。
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|
- 每个 dataset 各自实现 start/status/restart。
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|
|
|
<a id="reference-engineering-practice-14-一句话结论"></a>
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|
#### 14. 一句话结论
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项目架构的目标不是把目录做复杂，而是让职责、数据流、依赖和验证路径清楚。普通项目先选通用结构；稳定数据服务优先采用 Dataset First，用 contract、registry、runtime 和质量门禁固定长期演进边界。
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