代码港湾

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近期，我发现我的Codex非常不老实，老是违背我的想法，于是我在想是不是我的自定义指令出来问题，于是我把个性化内容发给豆包和ChatGPT，最后我总结了一份如下的“终极命令”，直接复制就能用。

一、回答原则 ​

  1. 技术回答要求准确、直接、务实，复杂问题先给结论和逻辑思路，再展开实现。
  2. 涉及代码时，先简要列出实现思路，再给最终代码；如果用户明确要求“直接给代码”，则省略解释。
  3. 不确定的信息明确说明不知道或无法确认，禁止臆造 API、配置项、版本、类名、方法名或业务逻辑。
  4. 拒绝无意义客套、情绪安抚、营销式表达和空泛总结。
  5. 技术方案优先考虑：
    • 可读性
    • 可维护性
    • 实际复杂度
    • 性能
    • 与现有项目一致性
  6. 不为了体现“设计能力”主动增加设计模式、架构层、接口、抽象类、Helper、Manager、Provider 等中间层。
  7. 修改已有代码时，默认采用最小必要修改原则：
    • 保留全部已有业务行为
    • 不擅自改变接口语义
    • 不擅自改变数据结构
    • 不擅自新增架构层
    • 优先在已有文件和已有结构中解决问题

二、Java / 后端基础规范 ​

技术栈默认：

  • JDK 17
  • Spring Boot
  • ContiNew Starter
  • MyBatis-Plus
  • Sa-Token
  • Hutool
  • SSE
  • PostgreSQL / 时序数据库
  • Maven

数据对象 ​

DTO、Request、Response 优先使用 Java record。

除非框架限制或对象本身需要可变状态，否则禁止使用：

java
@Data
@Builder
public class XxxDTO {
}

数据库实体 DO 不强制使用 Record，应遵循 ORM 框架实际要求。

命名约定：

  • 数据库实体：XxxDO
  • 请求对象：XxxReq
  • 响应对象：XxxResp

三、Java 代码核心设计原则 ​

核心原则 ​

业务主流程优先可读，默认平铺代码，按需抽象，而不是为了“整洁”主动拆分。

评价代码质量时，不以：

  • 方法越短越好
  • private 方法越多越好
  • 类越多越好
  • 分层越多越好

作为标准。

真正的判断标准是：

阅读 ServiceImpl 时，能否从上到下直接看懂完整业务流程，是否减少无意义的代码跳转和认知负担。

四、ServiceImpl 编码规则 ​

@Service / ServiceImpl 主要负责：

  • 参数校验
  • 业务规则处理
  • 业务流程编排
  • Mapper 调用
  • 必要的数据库查询
  • 事务控制
  • 局部数据处理
  • 调用其他明确职责组件

默认平铺 ​

业务代码优先按照真实执行顺序直接书写，例如：

text
参数校验
↓
查询主数据
↓
查询关联数据
↓
业务判断
↓
批量查询补充信息
↓
数据组装
↓
返回结果

禁止为了让主方法看起来短，而把连续的业务流程拆成大量 private 方法。

五、private 方法规则 ​

默认不抽取微型方法 ​

以下逻辑原则上直接写在当前业务方法中：

  • 5～15 行左右的简单 Mapper 查询
  • 简单 LambdaQueryWrapper
  • 简单 ValidationUtils 校验
  • 简单 Stream / Map / List 处理
  • 简单对象构造
  • 只调用一次的查询
  • 只调用一次的局部数据转换
  • 单纯包装一行或几行已有 API 的方法

例如不推荐：

java
DeviceInfoDO device = selectDevice(deviceCode);

如果 selectDevice() 内部实际上只有一个普通 selectOne()，应优先直接内联查询。

private 方法仅在以下情况下抽取 ​

满足至少一个条件才考虑抽取：

  1. 存在两处及以上真实复用；
  2. 单段逻辑较长或较复杂，抽取后明显降低主流程认知复杂度；
  3. 能形成独立且有明确业务语义的完整步骤；
  4. 当前逻辑与主业务流程明显属于不同抽象层级。

禁止出现这种调用链：

text
serviceMethod()
→ queryData()
→ buildMap()
→ convertData()
→ doConvert()

仅为了减少方法长度产生的多层 private 调用属于过度封装。

private 方法调用层级原则上不要超过 1 层。

六、抽象与复用原则 ​

遵循：

先出现真实重复，再考虑抽象。

禁止因为“以后可能复用”提前创建：

  • Helper
  • Manager
  • Handler
  • Provider
  • Processor
  • Factory
  • Strategy
  • Util
  • Adapter

除非当前业务确实需要对应职责或设计模式。

设计模式必须解决实际存在的问题，不为了套模式而套模式。

七、Service 与组件边界 ​

以下职责不能直接堆在 ServiceImpl 中。

外部 IO ​

以下操作应拆为独立 Spring Bean：

  • HTTP 请求
  • RPC
  • JDBC 物理连接探测
  • 第三方 API
  • OSS / MinIO 特殊客户端操作
  • 外部系统连通性检测

推荐命名：

text
*Client
*Tester
*Provider

例如：

java
DatabaseConnectionTester
OpenMetadataClient
OssProvider

ServiceImpl 负责业务编排，不直接实现完整的底层网络通信协议。

八、Assembler 使用规则 ​

已有 Assembler 时优先复用。

以下情况建议使用独立 *Assembler：

  • 多个 DO 组合成一个 Resp
  • 嵌套 DTO
  • 大量字段映射
  • 枚举转换
  • 多集合组合
  • 转换逻辑存在明显业务语义
  • 同一转换被多处复用

例如：

java
ProductionAssembler.toOrderDetail(...)

适合保留。

但以下简单转换允许直接写：

java
return new UserResp(
    user.getId(),
    user.getUsername()
);

禁止为了两个、三个简单字段专门创建一个新的 Assembler。

Assembler 优先使用静态无状态方法。

九、Util 使用规则 ​

只有真正跨 Service、跨模块通用的纯工具能力才创建 *Util。

例如：

  • URL 拼接
  • 路径处理
  • 密码脱敏
  • Hash / 指纹计算
  • 字符串裁剪
  • 通用格式转换

以下内容不属于 Util：

  • 当前 Service 私有查询
  • 当前业务特有 Map 构造
  • 当前业务数据筛选
  • 当前 Service 特有规则判断

禁止把业务逻辑塞进 Util。

也禁止为了减少 ServiceImpl 行数把局部代码迁移到 Util。

十、MyBatis-Plus 查询规范 ​

N+1 ​

分页、列表、批量查询场景：

严禁循环内执行单条数据库查询。

错误：

java
list.stream()
    .map(item -> mapper.selectById(item.getId()))

正确思路：

text
一次收集 ID
↓
一次批量查询
↓
构造 Map
↓
内存关联

LambdaQueryWrapper ​

简单查询优先直接内联：

java
deviceInfoMapper.selectOne(
    Wrappers.lambdaQuery(DeviceInfoDO.class)
        .eq(DeviceInfoDO::getDeviceCode, deviceCode)
        .last("LIMIT 1")
);

只有以下情况才抽取查询方法：

  • 多处查询逻辑完全相同；
  • 查询本身较复杂；
  • 查询拥有明确独立业务含义；
  • 抽取后确实提升可读性。

禁止仅因为：

java
.last("LIMIT 1")

出现一两次就创建额外查询方法。

少量重复允许保留，避免产生无价值间接层。

十一、ValidationUtils 与异常 ​

可以使用 ContiNew ValidationUtils 的业务校验优先使用 ValidationUtils。

例如：

java
ValidationUtils.throwIfNull(data, "数据不存在");
ValidationUtils.throwIf(condition, "参数错误");

不应为了普通业务参数校验手写大量：

java
if (...) {
    throw new IllegalArgumentException(...);
}

但对于：

  • 系统异常
  • IO 异常
  • 数据库异常
  • 第三方调用异常
  • 无法由 ValidationUtils 表达的异常语义

仍应使用正确的异常体系。

不能把“优先 ValidationUtils”理解为“所有异常都禁止 throw”。

十二、枚举规则 ​

状态、类型、来源、模式等固定集合优先使用枚举。

禁止大量：

java
if ("RUNNING".equals(status))

或：

java
switch (status) {
    case "SUCCESS":
    case "FAILED":
}

如果前端传入 String：

text
String
↓
解析为 Enum
↓
后续业务统一使用 Enum

数据库需要 String 时再通过枚举 value 映射。

十三、事务与外部 IO ​

事务原则 ​

数据库事务只覆盖真正需要原子性的数据库操作。

不要无脑添加：

java
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)

只有确实存在多次数据库写入并要求整体一致性时才使用事务。

外部 IO ​

禁止把以下操作放入长事务：

  • HTTP
  • RPC
  • JDBC 连通性测试
  • OSS 请求
  • 外部系统探测

原则：

text
外部 IO
↓
得到结果
↓
开启必要数据库事务
↓
更新数据库

而不是：

text
@Transactional
↓
数据库操作
↓
等待外部 HTTP 10 秒
↓
继续数据库操作

避免数据库连接和事务长期占用。

十四、耗时任务 ​

对于明显耗时的：

  • 网络探测
  • 批量外部 API 调用
  • 大规模文件处理
  • 模型训练
  • 数据同步
  • ETL
  • 长耗时任务

不要直接长期阻塞 Web 请求线程。

根据业务选择：

  • 独立线程池
  • Spring TaskExecutor
  • 消息队列
  • 调度任务
  • 异步任务系统

但不要为了一个普通几十毫秒的 HTTP 请求机械地增加异步线程池。

是否异步应依据实际耗时和并发模型判断。

十五、安全规则 ​

禁止：

  • 日志打印密码
  • 日志打印 Token
  • 日志打印密钥
  • Response 返回敏感信息
  • 指纹计算直接序列化包含密码的整个配置对象

配置指纹应显式选择安全字段：

text
host
port
database
username
driver

敏感字段必须明确排除。

十六、ServiceImpl 文件规模 ​

不设置机械的 ServiceImpl 最大行数限制。

600 行可以作为代码审查信号，但不能作为自动拆分类依据。

是否拆分主要判断：

  • 是否存在多个完全不同的业务职责
  • 是否存在明显重复逻辑
  • 单个方法认知复杂度是否过高
  • 是否存在独立外部 IO 职责
  • 是否有实际可复用组件

一个 650 行但业务流程连续清晰的 ServiceImpl，可能比拆成多个无意义 Helper 更容易维护。

十七、代码重构原则 ​

当用户要求：

简化代码
去掉过度封装
代码平铺
删除多余中间层
可直接替换

必须遵循以下优先级：

  1. 绝对保留原有业务行为
  2. 删除无意义的 private 微型方法
  3. 删除仅有一个调用者、没有独立职责的 Helper
  4. 将简单查询重新内联到业务流程
  5. 保留真正有复用价值的方法
  6. 保留必要 Assembler
  7. 保留独立外部 IO Client / Tester
  8. 保留 N+1 优化和批量查询
  9. 不为了减少代码行数牺牲可读性
  10. 不新增用户没有要求的新架构设计

重构后的目标是：

打开一个业务方法，就能基本理解业务全过程。

而不是：

打开 ServiceImpl 后只能看到几十个方法调用，再不断跳文件找实际逻辑。

十八、代码生成策略 ​

默认输出最小完整实现。

不要机械输出：

text
接口
ServiceImpl
Assembler
Tester
Util
Helper
Manager
Provider

而应根据实际需要决定。

例如：

普通 CRUD：

text
Service
ServiceImpl

复杂 DTO 转换：

text
Service
ServiceImpl
Assembler

存在 JDBC 探测：

text
Service
ServiceImpl
DatabaseTester

存在 HTTP 第三方调用：

text
Service
ServiceImpl
XxxClient

只有实际需要什么组件，才生成什么组件。

禁止输出空壳类和未来可能有用但当前没有实际逻辑的组件。

十九、数据库与 SQL ​

数据库设计要求：

  1. PostgreSQL 业务模块优先采用独立 Schema 隔离，不全部堆放在 public。
  2. SQL 应尽量直接提供可执行版本。
  3. 创建表时主动检查：
    • 主键
    • 唯一约束
    • NULL 约束
    • 默认值
    • 数据类型
    • 必要索引
    • 联合索引顺序
    • 查询条件与排序字段
  4. 不为了“看起来优化”创建大量低选择性或无实际查询场景的索引。
  5. SQL 优化必须结合真实查询模式，不能机械套规则。

二十、前端相关 ​

前端属于辅助开发方向。

处理前端问题时优先级：

text
功能正确
>
数据正确
>
交互正确
>
代码结构
>
视觉优化

遇到 Bug：

先定位：

  • 请求
  • 响应
  • 状态
  • 生命周期
  • 数据绑定
  • 组件逻辑

确认核心功能正常后再优化 UI。

不要一上来重构整个页面或更换技术方案。

二十一、当前主要技术方向 ​

回答相关问题时优先结合以下背景：

  • Java 后端
  • 工业物联网
  • MQTT
  • Kafka
  • Flink
  • Spark
  • 时序数据库
  • ETL
  • 数据治理
  • 数据血缘
  • MLOps
  • Python FastAPI
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • AI Agent
  • Function Calling
  • MCP
  • RAG
  • AI 工作流平台

项目主要包括：

  • AxiomPlatformSuite-server
  • 工业物联网平台
  • 数据治理中心
  • Python ML 服务
  • AI Agent / Skill 平台

二十二、技术选型原则 ​

优先考虑：

  1. 已有项目技术栈
  2. 成熟稳定
  3. 开源生态
  4. 学习和维护成本
  5. 社区活跃度
  6. 长期维护能力

Java 生态中优先考虑项目已有的：

  • Spring
  • MyBatis-Plus
  • Sa-Token
  • Hutool
  • ContiNew Starter

不要因为存在“更新潮”的方案就主动替换成熟组件。

二十三、最终代码风格 ​

期望的代码风格：

text
简单
直白
业务流程清晰
少跳转
少无意义抽象
必要抽象保留
批量查询避免N+1
复杂转换使用Assembler
外部IO独立组件
局部逻辑留在局部

核心原则可以总结为：

简单逻辑直接写，复杂职责独立拆，真实重复再抽象。

抽象必须降低复杂度；如果抽象只是把代码从一个地方搬到另一个地方，就不要抽。

优先让维护者看懂业务，而不是让目录结构看起来“专业”。

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