29 अक्टू॰ 2025·8 मिनट
वेब, मोबाइल और API के लिए एक AI-जनित कोडबेस
देखें कि कैसे एक ही AI-जनित कोडबेस वेब ऐप, मोबाइल ऐप और APIs को साझा लॉजिक, सुसंगत डेटा मॉडल और सुरक्षित रिलीज़ के साथ सशक्त बना सकता है।
देखें कि कैसे एक ही AI-जनित कोडबेस वेब ऐप, मोबाइल ऐप और APIs को साझा लॉजिक, सुसंगत डेटा मॉडल और सुरक्षित रिलीज़ के साथ सशक्त बना सकता है।
“एक कोडबेस” का मतलब कम ही बार में होता है एक ही UI जो हर जगह चलता है। व्यवहार में, इसका मतलब अक्सर होता है एक रिपॉज़िटरी और एक सेट साझा नियमों का—जहाँ अलग-अलग डिलीवरी सतहें (वेब ऐप, मोबाइल ऐप, API) होती हैं जो एक ही अंतर्निहित बिजनेस निर्णयों पर निर्भर करती हैं।
एक उपयोगी मानसिक मॉडल यह है कि उन हिस्सों को साझा करें जो कभी असहमत नहीं होने चाहिए:
इस बीच, सामान्यतः आप UI पर पूरा-सा साझा नहीं करते। वेब और मोबाइल के नेविगेशन पैटर्न, एक्सेसिबिलिटी अपेक्षाएँ, प्रदर्शन बाधाएँ और प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएँ अलग होती हैं। कुछ मामलों में UI शेयर करना फायदेमंद हो सकता है, पर यह “एक कोडबेस” की परिभाषा नहीं है।
AI-जनित कोड काफी तेज़ी से कर सकता है:
लेकिन AI अपने आप एक सुसंगत आर्किटेक्चर तैयार नहीं करता। साफ़ सीमाएँ न होने पर, यह अक्सर ऐप्स के बीच लॉजिक डुप्लिकेट कर देता है, कन्सर्न्स को मिलाता है (UI सीधे DB कॉल करना), और अलग जगहों पर “लगभग वही” वैलिडेशन बनाता है। असली लाभ तब मिलता है जब आप पहले संरचना परिभाषित करते हैं—और फिर AI से दोहराए जाने वाले हिस्सों को भरवाते हैं।
एक AI-सहायता प्राप्त एकल कोडबेस तब सफल है जब यह देता है:
एकल कोडबेस तभी काम करता है जब आप स्पष्ट हों कि उसे क्या हासिल करना है—और क्या उसे मानकीकृत करने का प्रयास नहीं करना चाहिए। वेब, मोबाइल और API अलग दर्शकों और उपयोग पैटर्न की सेवा करते हैं, भले ही वे एक ही बिजनेस नियम साझा करें।
अधिकांश प्रोडक्ट्स के कम से कम तीन “फ्रंट डोर” होते हैं:
लक्ष्य व्यवहार में सुसंगतता है (नियम, परमिशन, गणनाएँ)—न कि एक जैसे अनुभव।
एक सामान्य फ़ेल्योर मोड है “एक कोडबेस” को “एक UI” समझना। इससे आमतौर पर वेब जैसा मोबाइल ऐप या मोबाइल जैसा वेब ऐप बनता है—दोनों ही निराशाजनक।
इसके बजाय लक्ष्य रखें:
ऑफ़लाइन मोड: मोबाइल को अक्सर नेटवर्क के बिना पढ़ने (और कभी-कभी लिखने) की ज़रूरत होती है। इसका मतलब लोकल स्टोरेज, सिंक रणनीतियाँ, कॉन्फ्लिक्ट हैंडलिंग, और स्पष्ट “स्रोत ऑफ़ ट्रुथ” नियम हैं।
प्रदर्शन: वेब बंडल साइज और time-to-interactive की परवाह करता है; मोबाइल स्टार्टअप टाइम और नेटवर्क दक्षता की; API लेटेंसी और थ्रूपुट की। साझा कोड का मतलब हर क्लाइंट को अनावश्यक मॉड्यूल भेजना नहीं होना चाहिए।
सुरक्षा और अनुपालन: ऑथेंटिकेशन, ऑथराइज़ेशन, ऑडिट ट्रेल्स, एन्क्रिप्शन और डेटा रिटेंशन को सभी सतहों पर सुसंगत रखना चाहिए। यदि आप रेगुलेटेड स्पेस में काम करते हैं, तो लॉगिंग, सहमति, और least-privilege एक्सेस जैसी आवश्यकताओं को शुरुआत से शामिल करें—पैच के रूप में नहीं।
एकल कोडबेस तब सबसे अच्छा काम करता है जब इसे साफ़ लेयर्स में व्यवस्थित किया गया हो जिनकी सख्त ज़िम्मेदारियाँ हों। यह स्ट्रक्चर AI-जनरेटेड कोड की समीक्षा, परीक्षण और बिना अनचाहे हिस्सों को तोड़े बदलने को आसान बनाती है।
यहाँ वह मूल आकृति है जिस पर अधिकांश टीमें पहुंचती हैं:
Clients (Web / Mobile / Partners)
↓
API Layer
↓
Domain Layer
↓
Data Sources (DB / Cache / External APIs)
मुख्य विचार: यूज़र इंटरफ़ेस और ट्रांसपोर्ट डिटेल्स किनारों पर बैठते हैं, जबकि बिजनेस नियम केंद्र में रहते हैं।
“शेयरएबल कोर” वह सबकुछ है जो हर जगह एक जैसा व्यवहार करना चाहिए:
जब AI नए फीचर जेनरेट करता है, तो सबसे अच्छा परिणाम यह है: यह डोमेन नियम को एक बार अपडेट करे, और हर क्लाइंट स्वतः लाभान्वित हो।
कुछ कोड को मजबूर कर के साझा करना महंगा (या जोखिम भरा) होता है:
एक व्यावहारिक नियम: अगर यूज़र उसे देख सकता है या OS उसे तोड़ सकता है, तो उसे ऐप-विशेष रखें। अगर यह एक बिजनेस निर्णय है, तो उसे डोमेन में रखें।
शेयर किया गया डोमेन लेयर वह हिस्सा है जिसे “बोरिंग” होना चाहिए—in the best way: अनुमान्य, टेस्ट करने योग्य, और हर जगह पुन: उपयोग योग्य। अगर AI आपकी प्रणाली में मदद कर रहा है, तो यही लेयर प्रोजेक्ट का अर्थ पकड़ने की जगह है—ताकि वेब स्क्रीन, मोबाइल फ्लोज़, और API एंडपॉइंट्स सभी एक ही नियम दिखाएँ।
अपने प्रोडक्ट की मुख्य संकल्पनाओं को परिभाषित करें: entities (पहचान वाले चीज़ें, जैसे Account, Order, Subscription) और value objects (मूल्य द्वारा परिभाषित, जैसे Money, EmailAddress, DateRange)। फिर व्यवहार को कैप्चर करें use cases के रूप में: “Create order,” “Cancel subscription,” “Change email।”
यह संरचना डोमेन को गैर-विशेषज्ञों के लिए समझने योग्य रखती है: संज्ञाएँ बताती हैं क्या मौजूद है, क्रियाएँ बताती हैं सिस्टम क्या करता है।
बिजनेस लॉजिक को यह नहीं पता होना चाहिए कि उसे किसी बटन टैप, वेब फॉर्म सबमिट, या API रिक्वेस्ट ने ट्रिगर किया। व्यवहारिक रूप से इसका मतलब है:
जब AI कोड जेनरेट करे, यह सेपरेशन खोना आसान है—मॉडल्स UI चिंताओं से भरे जा सकते हैं। इसे रिफ़ैक्टर ट्रिगर समझें, न कि प्राथमिकता।
वैलिडेशन वह जगह है जहाँ प्रोडक्ट अक्सर विचलित होते हैं: वेब कुछ स्वीकार कर लेता है जिसे API रिजेक्ट करता है, या मोबाइल अलग तरह वैलिडेट करता है। वैलिडेशन को डोमेन लेयर (या एक साझा वैलिडेशन मॉड्यूल) में रखें ताकि सभी सतहें वही नियम लागू करें।
उदाहरण:
EmailAddress एक बार फ़ॉर्मैट वैलिडेट करे, वेब/मोबाइल/API में पुन: उपयोग होMoney नकारात्मक टोटल्स रोके, चाहे वैल्यू कहीं से भी आई होयदि आप यह अच्छा करते हैं, तो API लेयर एक ट्रांस्लेटर बन जाती है, और वेब/मोबाइल प्रेज़ेंटर—जबकि डोमेन लेयर सिंगल सोर्स ऑफ़ ट्रुथ रहती है।
API लेयर आपकी सिस्टम का “पब्लिक फेस” है—और एक AI-जनित एकल कोडबेस में, यह वह हिस्सा होना चाहिए जो बाकी सबकुछ एंकर करे। यदि कॉन्ट्रैक्ट स्पष्ट है, तो वेब ऐप, मोबाइल ऐप, और यहाँ तक कि इंटरनल सर्विसेज़ भी उसी स्रोत से जेनरेट और वैलिडेट की जा सकती हैं।
हैंडलर्स या UI वायरिंग जेनरेट करने से पहले कॉन्ट्रैक्ट परिभाषित करें:
/users, /orders/{id}), प्रत्याशित फ़िल्टरिंग और सॉर्टिंग।/v1/... या हेडर-आधारित) और डिप्रकेशन नियम दस्तावेज़ करें।OpenAPI (या GraphQL SDL) जैसी स्कीमा-फर्स्ट टूल को कैनोनिकल आर्टिफैक्ट बनाएं। इससे जेनरेट करें:
यह AI-जनरेटेड कोड के लिए महत्वपूर्ण है: मॉडल जल्दी बहुत सारा कोड बना सकता है, पर स्कीमा इसे संरेखित रखता है।
कुछ गैर-निगोशिएबल नियम तय करें:
snake_case या camelCase, दोनों नहीं; JSON और जेनरेटेड टाइप्स के बीच मेल।Idempotency-Key की आवश्यकता और रीट्राई व्यवहार परिभाषित करें।API कॉन्ट्रैक्ट को एक प्रोडक्ट की तरह लें। जब यह स्थिर होता है, तो बाकी सबकुछ जेनरेट, टेस्ट और शिप करना आसान हो जाता है।
एक वेब ऐप साझा बिजनेस लॉजिक से बहुत लाभ उठाता है—और तब तक पीड़ित होता है जब वह लॉजिक UI के साथ उलझ जाता है। मुख्य बात यह है कि साझा डोमेन लेयर को एक “हेडलैस” इंजन की तरह ट्रीट करें: यह नियम, वैलिडेशन, और वर्कफ़्लोज़ जानता है, पर कंपोनेंट्स, रूट्स, या ब्राउज़र API के बारे में कुछ नहीं जानता।
यदि आप SSR (server-side rendering) का उपयोग करते हैं, तो साझा कोड सर्वर पर चलने के लिए सुरक्षित होना चाहिए: कोई सीधे window, document, या ब्राउज़र स्टोरेज कॉल नहीं। यह एक अच्छा फ़ोर्सिंग फ़ंक्शन है: ब्राउज़र-निर्भर व्यवहार को एक पतले वेब एडाप्टर लेयर में रखें।
CSR (client-side rendering) के साथ अधिक स्वतंत्रता होती है, पर वही अनुशासन अभी भी फायदेमंद है। CSR-ओनली प्रोजेक्ट अक्सर “गलती से” डोमेन मॉड्यूल में UI को इम्पोर्ट कर लेते हैं क्योंकि सब कुछ ब्राउज़र में चलता है—जब तक आप बाद में SSR, edge rendering, या Node में चलने वाले टेस्ट जोड़ते हैं।
एक व्यावहारिक नियम: साझा मॉड्यूल निष्पादनशील और परिवेश-एग्नोस्टिक होने चाहिए; जो कुछ भी कुकीज़, localStorage, या URL को छूता है वह वेब ऐप लेयर में होना चाहिए।
साझा लॉजिक डोमेन स्टेट (उदा., ऑर्डर टोटल्स, पात्रता, व्युत्पन्न फ़्लैग्स) को सादा ऑब्जेक्ट्स और प्यूअर फंक्शन्स के माध्यम से उजागर कर सकता है। वेब ऐप UI स्टेट का मालिक होना चाहिए: लोडिंग स्पिनर, फॉर्म फ़ोकस, ऑपटिमिस्टिक एनिमेशन, मोडल विज़िबिलिटी।
यह React/Vue स्टेट मैनेजमेंट को लचीला रखता है: आप लाइब्रेरी बदल कर भी बिजनेस नियमों को फिर से नहीं लिखते।
वेब लेयर को संभालना चाहिए:
localStorage, कैशिंग)वेब ऐप को एक एडाप्टर के रूप में सोचें जो उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को डोमेन कमांड में ट्रांसलेट करता है—और डोमेन परिणामों को एक्सेसिबल स्क्रीन में ट्रांसलेट करता है।
मोबाइल ऐप सबसे ज़्यादा लाभ साझा डोमेन लेयर से उठाता है: प्राइसिंग, पात्रता, वैलिडेशन, और वर्कफ़्लोज़ के नियम वेब और API की तरह ही होने चाहिए। मोबाइल UI फिर उस साझा लॉजिक के चारों ओर एक “शैल” बन जाता है—जिसे टच, बीच-बीच की कनेक्टिविटी, और डिवाइस फीचर्स के लिए अनुकूलित किया जाता है।
साझा बिजनेस लॉजिक के बावजूद, मोबाइल के पैटर्न ज़्यादातर वेब से 1:1 नहीं मिलते:
यदि आप वास्तविक मोबाइल उपयोग की उम्मीद करते हैं, तो ऑफ़लाइन मान लें:
एक “सिंगल कोडबेस” जल्दी टूटेगा अगर आपका वेब ऐप, मोबाइल ऐप, और API हर एक अपना डेटा शेप और सुरक्षा नियम आविष्कार कर लें। समाधान यह है कि मॉडल, ऑथेंटिकेशन, और ऑथराइज़ेशन को साझा उत्पाद निर्णय मानें, फिर उन्हें एक बार कोड में एन्कोड करें।
एक जगह चुनें जहाँ मॉडल रहते हैं, और बाकी सब उससे व्युत्पन्न हों। सामान्य विकल्प:
मुद्दा टूल नहीं—संगति है। अगर “OrderStatus” में एक क्लाइंट में पाँच मान और दूसरे में छह हैं, तो AI-जनित कोड शांति से कंपाइल करेगा और फिर भी बग शिप करेगा।
ऑथेंटिकेशन उपयोगकर्ता को एक जैसा महसूस होना चाहिए, पर मैकेनिक्स सतह के अनुसार भिन्न होंगे:
एक ही फ्लो डिजाइन करें: लॉगिन → छोटे-समय वाला एक्सेस → जरूरत पड़ने पर रिफ्रेश → लॉगआउट जो सर्वर-साइड स्टेट को अमान्य करे। मोबाइल पर सीक्रेट्स को secure storage (Keychain/Keystore) में रखें; वेब पर httpOnly कुकीज़ पसंद करें ताकि टोकन JavaScript द्वारा एक्सपोज़ न हों।
परमिशन्स को एक बार परिभाषित करें—आदर्श रूप से बिजनेस नियम के पास—फिर उन्हें हर जगह लागू करें।
canApproveInvoice(user, invoice))।इससे “मोबाइल पर काम करता है पर वेब पर नहीं” जैसी ड्रिफ्ट रुकती है और AI कोड जेनरेशन के लिए क्लियर, टेस्टेबल कॉन्ट्रैक्ट मिलते हैं।
एकीकृत कोडबेस तभी एकीकृत बना रहता है जब बिल्ड और रिलीज़ पूर्वानुमानित हों। लक्ष्य यह है कि टीमें API, वेब ऐप, और मोबाइल ऐप स्वतंत्र रूप से शिप कर सकें—बिना लॉजिक फोर्क करने या एनवायरनमेंट के लिए स्पेशल केस लिखने के।
एक मोनोरेपो (एक रेपो, अनेक पैकेज/ऐप्स) सामान्यत: एकल कोडबेस के लिए बेहतर काम करता है क्योंकि साझा डोमेन लॉजिक, API कॉन्ट्रैक्ट और UI क्लाइंट एक साथ विकसित होते हैं। आपको एटॉमिक बदलाव मिलते हैं (एक PR एक कॉन्ट्रैक्ट और सभी कंज्यूमर्स को अपडेट करता है) और सरल रिफैक्टरिंग।
मल्टी-रेपो सेटअप अभी भी एकीकृत हो सकता है, पर आप समन्वय में खर्च करेंगे: साझा पैकेज का वर्शनिंग, आर्टिफैक्ट पब्लिशिंग, और ब्रेकिंग बदलावों को सिंक्रोनाइज़ करना। मल्टी-रेपो केवल तभी चुनें जब ऑर्ग लिमिट्स, सुरक्षा नियम, या स्केल मोड इसे अनिवार्य बनाते हों।
हर सतह को एक अलग बिल्ड टार्गेट मानें जो साझा पैकेज खपत करता है:
बिल्ड आउटपुट को स्पष्ट और पुनरुत्पादन योग्य रखें (lockfiles, पिन्ड टूलचेन, निर्णायक बिल्ड)।
एक सामान्य पाइपलाइन: lint → typecheck → unit tests → contract tests → build → security scan → deploy।
कन्फ़िग कोड से अलग रखें: एनवायरनमेंट वेरिएबल्स और सीक्रेट्स CI/CD और सीक्रेट मैनेजर में रहें, रेपो में नहीं। dev/stage/prod के लिए ओवरले का उपयोग करें ताकि वही आर्टिफैक्ट एनवायरनमेंट्स में प्रोमोट हो सके बिना पुनर्निर्माण के—खासकर API और वेब रनटाइम के लिए।
जब वेब, मोबाइल, और API एक ही कोडबेस से शिप होते हैं, तो टेस्टिंग “एक और चेकबॉक्स” नहीं रहती, बल्कि वह मैकेनिज़्म बन जाती है जो छोटे बदलाव को तीन उत्पादों को तोड़ने से रोकती है। लक्ष्य सरल है: समस्याओं को जहाँ सबसे सस्ती हों वहाँ पकड़ें, और जोखिम भरे बदलावों को यूज़र्स तक पहुँचने से पहले ब्लॉक करें।
शुरू करें साझा डोमेन से क्योंकि यह सबसे अधिक पुन: उपयोग होता है और धीमी इन्फ्रास्ट्रक्चर के बिना टेस्ट करना आसान है।
यह संरचना अधिकांश भरोसा साझा लॉजिक में रखती है, जबकि लेयर्स के मिलने पर होने वाले “वायरिंग” मुद्दों को भी पकड़ती है।
एक मोनोरेपो में भी, API इस तरह बदल सकता है कि वह कंपाइल हो पर अनुभव को तोड़ दे। कॉन्ट्रैक्ट टेस्ट्स साइलेंट ड्रिफ्ट रोकते हैं।
अच्छे टेस्ट मायने रखते हैं, पर उनके चारों ओर के नियम भी।
इन गेट्स के साथ, AI-सहायता प्राप्त बदलाव बार-बार हो सकते हैं बिना नाज़ुक हुए।
AI एकल कोडबेस को तेज कर सकता है, पर केवल तभी जब इसे एक तेज़ जूनियर इंजीनियर की तरह ट्रीट किया जाए: ड्राफ्ट बनाने में शानदार, मर्ज करने से पहले अनिवार्य रूप से रिव्यू की ज़रूरत। लक्ष्य है AI को गति के लिए इस्तेमाल करना जबकि मानव आर्किटेक्चर, कॉन्ट्रैक्ट, और दीर्घकालिक सुसंगति के लिए जिम्मेदार रहें।
AI का उपयोग उन "पहली-वर् " चीज़ों के लिए करें जिन्हें आप मैन्युअली लिखते समय यांत्रिक रूप से करते हैं:
एक अच्छा नियम: AI ऐसा कोड दे जो पढ़कर या टेस्ट चला कर आसानी से सत्यापित किया जा सके, न कि ऐसा कोड जो चुपचाप बिजनेस अर्थ बदल दे।
AI आउटपुट को स्पष्ट नियमों से बांधें, न कि अनुमान से। इन नियमों को कोड के पास रखें:
यदि AI कोई शॉर्टकट सुझाता है जो बाउंडरी का उल्लंघन करता है, तो जवाब “नहीं” होना चाहिए, भले ही वह कंपाइल हो।
जोखिम केवल खराब कोड नहीं—यह अनट्रैक्ड निर्णय भी है। एक ऑडिट ट्रेल रखें:
AI सबसे मूल्यवान तब होता है जब यह पुनरुत्पादन योग्य हो: टीम देख सके कि कुछ क्यों जेनरेट हुआ, सत्यापित करे, और आवश्यक होने पर सुरक्षित रूप से फिर से जेनरेट करे।
यदि आप सिस्टम स्तर पर AI-सहायता विकास अपना रहे हैं (वेब + API + मोबाइल), तो सबसे महत्वपूर्ण “फीचर” केवल जेनरेशन स्पीड नहीं—बल्कि यह है कि आउटपुट आपकी कॉन्ट्रैक्ट्स और लेयरिंग के साथ संरेखित रहें।
उदाहरण के लिए, Koder.ai एक वाइब-कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो टीमों को चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से वेब, सर्वर, और मोबाइल एप्स बनाने में मदद करता है—जबकि यह वास्तविक, एक्सपोर्टेबल स्रोत कोड भी उत्पन्न करता है। व्यवहार में, यह लेख में वर्णित वर्कफ़्लो के लिए उपयोगी है: आप एक API कॉन्ट्रैक्ट और डोमेन नियम परिभाषित कर सकते हैं, फिर React-आधारित वेब सतहों, Go + PostgreSQL बैकएंड्स, और Flutter मोबाइल ऐप्स पर तेज़ी से इटरेट कर सकते हैं बिना आर्किटेक्चर बाउंडरी खोए। प्लानिंग मोड, स्नैपशॉट्स, और रोलबैक जैसी सुविधाएँ “जेनरेट → सत्यापित → प्रमोट” रिलीज़ अनुशासन से अच्छी तरह मेल खाती हैं।
एकल कोडबेस डुप्लिकेशन कम कर सकता है, पर यह डिफ़ॉल्ट “बेस्ट” विकल्प नहीं है। जब साझा कोड अकड़कर अजीब UX थोपने लगे, रिलीज़ धीमी हो, या प्लेटफ़ॉर्म अंतर छिपे हुए हों, तब आप आर्किटेक्चर की बजाय मानवीय समन्वय में अधिक समय खर्च करेंगे।
अलग कोडबेस (या कम से कम अलग UI लेयर्स) अक्सर तब न्यायसंगत होते हैं जब:
इन सवालों से जाँच करें इससे पहले कि आप एकल कोडबेस को अपनाएँ:
यदि आप चेतावनी संकेत देख रहे हैं, एक व्यवहारिक विकल्प है शेयरड डोमेन + API कॉन्ट्रैक्ट, पर अलग वेब और मोबाइल ऐप्स। साझा कोड को बिजनेस नियमों और वैलिडेशन तक सीमित रखें, और हर क्लाइंट को UX और प्लेटफ़ॉर्म इंटीग्रेशनों का मालिक बनाएं।
यदि आप एक रास्ता चुनने में मदद चाहते हैं, तो /pricing पर विकल्पों की तुलना करें या संबंधित आर्किटेक्चर पैटर्न /blog पर ब्राउज़ करें।
यह आम तौर पर मतलब होता है एक ही रिपॉज़िटरी और एक सेट साझा नियमों का, न कि हर जगह एक ही ऐप।
व्यवहार में, वेब, मोबाइल और API एक साझा डोमेन लेयर (बिजनेस नियम, वैलिडेशन, उपयोग मामलों) और आम तौर पर एक साझा API कॉन्ट्रैक्ट साझा करते हैं, जबकि प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म अपनी UI और प्लेटफ़ॉर्म इंटीग्रेशनों को अलग रखता है।
वो चीज़ें शेयर करें जो कभी असहमत नहीं होनी चाहिए:
UI कंपोनेंट्स, नेविगेशन और डिवाइस/ब्राउज़र इंटीग्रेशन प्लेटफ़ॉर्म-विशेष रखें।
AI स्कैफोल्डिंग और दोहराए जाने वाले काम (CRUD, क्लाइंट्स, टेस्ट) को तेज़ कर देता है, लेकिन यह स्वचालित रूप से अच्छे बाउंडरी नहीं बनाता।
बिना जानबूझकर आर्किटेक्चर के, AI-जेनरेटेड कोड अक्सर:
इसे इस तरह इस्तेमाल करें कि AI को परिभाषित लेयरों को भरने दें, न कि लेयरिंग को खुद से गढ़ने दें।
एक सरल, भरोसेमंद फ्लो आमतौर पर इस तरह दिखता है:
यह बिजनेस नियमों को केंद्रीकृत रखता है और टेस्टिंग व AI-जेनरेटेड बदलावों की समीक्षा आसान बनाता है।
वैलिडेशन को एक जगह रखें (डोमेन या एक साझा वैलिडेशन मॉड्यूल), फिर उसे हर जगह पुन: उपयोग करें।
प्रायोगिक पैटर्न:
EmailAddress और Money जैसे वैल्यू ऑब्जेक्ट्स को एक बार सत्यापित करेंइससे “वेब स्वीकार करता है, API रिजेक्ट करता है” जैसी ड्रिफ्ट रुकती है।
OpenAPI (या GraphQL SDL) जैसी कैनोनिकल स्कीमा का उपयोग करें और उससे जेनरेट करें:
फिर कॉन्ट्रैक्ट टेस्ट जोड़ें ताकि स्कीमा-ब्रेकिंग बदलाव CI में मर्ज से पहले फेल हो जाएँ।
ऑफ़लाइन को जानबूझकर डिजाइन करें:
ऑफ़लाइन स्टोरेज और सिंक मोबाइल ऐप लेयर में रखें; बिजनेस नियम साझा डोमेन कोड में रखें।
एक ही वैचारिक फ्लो इस्तेमाल करें, हर सतह के अनुसार लागू करें:
ऑथराइज़ेशन नियम केंद्रीय रूप से परिभाषित होने चाहिए (उदा., canApproveInvoice) और API पर लागू होने चाहिए; UI केवल क्रियाओं को छुपाने/निष्क्रिय करने के लिए प्रतिबिंबित करे।
प्रत्येक सतह को एक अलग बिल्ड टार्गेट की तरह देखें जो साझा पैकेज का उपभोक्ता है:
CI/CD में: lint → typecheck → unit tests → contract tests → build → security scan → deploy चलाएँ, और सीक्रेट्स/कन्फ़िग को रेपो के बाहर रखें।
AI को एक तेज़ जूनियर इंजीनियर की तरह इस्तेमाल करें: ड्राफ्ट बनाने में बहुत अच्छा, बिना गार्डरोल्स के मर्ज के लिए असुरक्षित।
अच्छे गार्डरोल्स:
यदि AI आउटपुट आर्किटेक्चर नियमों का उल्लंघन करता है, तो उसे अस्वीकार करें भले ही वह कंपाइल हो।