2025年6月15日·2 分钟
让 AI 设计后端模式、API 与数据模型
探索 AI 生成的 schema 与 API 如何加速交付、在哪些方面失灵，以及一套实用的复审、测试与治理工作流。
探索 AI 生成的 schema 与 API 如何加速交付、在哪些方面失灵，以及一套实用的复审、测试与治理工作流。
当人们说“AI 设计了我们的后端”时，通常指模型生成了核心技术蓝图的第一个草稿：数据库表（或集合）、这些部分如何关联，以及用于读写数据的 API。实际上，这更像是“AI 提出了一个可实现并可改进的结构”，而不是“AI 完全构建了一切”。
至少，AI 能生成：
users、orders、subscriptions 这样的表/集合，以及字段和基本类型。AI 能推断“典型”模式，但当需求模糊或具有领域特性时，它不能可靠地选择正确模型。它不会知道你的真实策略，例如：
cancelled 与 refunded 与 voided 的差别）。把 AI 输出看作快速、结构化的起点——在探索选项和发现遗漏时很有用——但不要把它当成可以直接发布的规范。你的职责是提供清晰的规则和边缘情况，然后像审查初级工程师的第一版草稿那样审查 AI 的产出：有帮助、偶尔令人印象深刻、有时在细节上含糊甚至错误。
AI 可以快速起草 schema 或 API，但它不能凭空发明让后端“契合”你的产品的缺失事实。最佳结果发生在你把 AI 当作一个高速的初级设计师：你提供清晰约束，它提出选项。
在请求表格、端点或模型之前，把要点写清楚：
当需求模糊时，AI 往往会“猜”默认值：到处都是可选字段、通用的状态列、不明确的所有权和不一致的命名。这常常导致看起来合理但在真实使用下崩溃的 schema —— 尤其在权限、报表和边缘场景（退款、取消、部分发货、多步审批）方面。后续你将为此付出迁移、权宜之计和混乱 API 的代价。
把下面作为起点，粘到你的 prompt：
Product summary (2–3 sentences):
Entities (name → definition):
-
Workflows (steps + states):
-
Roles & permissions:
- Role:
- Can:
- Cannot:
Reporting questions we must answer:
-
Integrations (system → data we store):
-
Constraints:
- Compliance/retention:
- Expected scale:
- Latency/availability:
Non-goals (what we won’t support yet):
-
把 AI 当作一个快速起稿的机器，它可以在几分钟内勾勒出合理的第一版数据模型及匹配的端点。这种速度改变了你的工作方式——不是因为输出“天然正确”，而是因为你能立刻在具体事物上迭代。
最大的收益是消除冷启动。给 AI 简短的实体描述、关键用户流与约束，它就能提出表/集合、关系和基础 API 表面。这在需要快速演示或探索不稳定需求时尤其有价值。
速度在以下场景回报最大：
人会累而偏离，AI 不会——所以它很适合在整个后端重复约定：
createdAt, updatedAt, customerId）/resources, /resources/:id）和载荷这种一致性让后端更易于文档化、测试与移交。
如果你要求完整的 CRUD 加常见操作（搜索、列表、批量更新），AI 通常会生成比匆忙的人类草稿更全面的起始表面。一项常见的快速胜利是标准化错误：统一的错误信封（code、message、details）。即便后面调整，有一个统一形状能防止杂乱的响应风格。
关键心态：让 AI 快速产出前 80%，把时间花在需要判断的那 20%：业务规则、边缘情况和模型背后的“为什么”。
AI 生成的 schema 初看“干净”：整齐的表、合理的命名、与幸福路径相匹配的关系。问题通常在真实数据、真实用户和真实工作流冲击系统时显现。
AI 容易在两端摇摆：
一个快速的味觉测试：如果你的常见页面需要 6 次以上 join，可能过度规范化；如果更新需要在许多行修改同一值，可能欠规范化。
AI 常常省略那些推动真实后端设计的“无聊”需求：
tenant_id，或在唯一约束中未强制租户范围。deleted_at，但未更新唯一性规则或查询模式以排除已删除记录。created_by/updated_by、变更历史或不可变事件日志。date 与 timestamp 而无明确规则（UTC 存储 vs 本地显示），导致日期偏差错误。AI 可能会猜测：
invoice_number）。这些错误常以尴尬的迁移和应用端的变通方式暴露出来。
大多数生成的 schema 没有反映你的查询方式：
tenant_id + created_at）如果模型不能描述应用会运行的前 5 个查询，它就无法可靠地为这些查询设计 schema。
AI 在生成看起来“标准”的 API 时往往表现不错，它会模仿流行框架和公共 API 的模式，这是显著省时的地方。风险在于它可能优化“看起来合理”而非“对你产品、数据模型与未来演进正确”。
资源建模基础。 在域清晰时，AI 倾向于选择合理的名词和 URL 结构（例如 /customers, /orders/{id}, /orders/{id}/items），并在端点命名上保持一致。
常见端点脚手架。 AI 常包含必要内容：列表与详情端点、创建/更新/删除操作，以及可预测的请求/响应形状。
基础约定。 如果你明确要求，它能标准化分页、过滤与排序，例如：?limit=50&cursor=...（游标分页）或 ?page=2&pageSize=25（基于页的分页），加上 ?sort=-createdAt 与诸如 ?status=active 的过滤器。
泄露的抽象。 一个经典失败是把内部表直接暴露为“资源”，尤其当 schema 有连接表、反规范化字段或审计列时。你会得到像 /user_role_assignments 这样的端点，它反映实现细节而非面向用户的概念，使 API 更难使用与更难改动。
错误处理不一致。 AI 可能混用风格：有时返回 200 携带错误体，有时使用 4xx/5xx。你需要明确契约：
400, 401, 403, 404, 409, 422）{ "error": { "code": "...", "message": "...", "details": [...] } }）版本管理被当作事后考虑。 许多 AI 生成的设计会跳过版本策略直到出现痛点。第一天就决定使用路径版本（/v1/...）还是基于 header 的版本，并定义什么构成破坏性变更。即便你永远不升级版本，有明确规则也能防止意外破坏。
把 AI 用于速度与一致性，但把 API 设计当作产品接口。如果某个端点镜像你的数据库而非用户的思维模型，那就说明 AI 优化了易生成性而非长期可用性。
把 AI 当作高速的初级设计师：擅长产出草稿，不为最终系统负责。目标是利用其速度，同时保持架构是有意的、可审查的并以测试为驱动。
如果你使用像 Koder.ai 这样的编码平台，这种责任分离尤为重要：平台可以快速起草并实现后端（例如 Go 服务与 PostgreSQL），但你仍需定义不变量、授权边界与迁移规则。
先用紧凑的 prompt 描述领域、约束与“成功的标准”。要求先交付一个概念模型（实体、关系、不变量），而不是直接给出表。然后按以下固定循环迭代：
这个循环有效，因为它把“AI 建议”变成可被证明或被否决的产物。
保持三层独立：
要求 AI 把这些作为独立章节输出。当某件事变更（例如新增状态或规则），先更新概念层，再在 schema 与 API 间调和。这能减少意外耦合并使重构痛苦更小。
每次迭代都应留下痕迹。使用短小的 ADR 风格摘要（不超过一页）记录：
deleted_at 实现软删除”）。当你把反馈粘回 AI 时，逐字包含相关决策笔记，防止模型“忘记”先前选择并帮助团队在数月后理解后端设计。
把 prompt 当作规范写作练习：定义领域、说明约束，并坚持要具体输出（DDL、端点表格、示例）。目标不是“创意发挥”，而是“精确”。
要求数据模型并给出保持一致性的规则。示例：
如果你已有约定，写明：命名风格、ID 类型（UUID vs bigint）、可空策略与索引预期。
要求输出端点表格而非仅列路由：
加入业务行为：分页样式、排序字段与过滤行为。
让模型考虑发布节奏：
billing_address 字段。提供安全迁移计划：前向迁移 SQL、回填步骤、基于功能flag 的上线顺序与回滚策略。API 在 30 天内必须保持兼容；旧客户端可能省略该字段。”模糊的 prompt 会产生模糊的系统：
想要更好输出时，收紧 prompt：明确规则、边缘情况与交付物格式。
AI 能起草一个体面的后端，但安全上线仍需人工把关。把这份清单作为“发布闸门”：如果某项你不能自信回答，就暂停并修复，避免生产数据的问题。
(tenant_id, slug)）。_id 后缀、时间戳）并统一应用。用书面形式确认系统规则：
合并前做一次“正常路径 + 最差路径”审查：一次正常请求、一次非法请求、一次未授权请求与一次高并发场景。如果 API 行为让你感到惊讶，它也会让你的用户惊讶。
AI 能快速生成合理的 schema 与 API，但不能证明后端在真实流量、真实数据与未来变更下的行为正确。把 AI 的输出当作草稿，并用测试来固定行为。
从合同测试开始，验证请求、响应与错误语义，而不是只测试“正常路径”。建立一套在真实实例（或容器）上运行的测试。
重点关注：
如果你发布了 OpenAPI 规范，从中生成测试，但还需为规范无法表达的复杂部分（授权规则、业务约束）手写测试。
AI 生成的 schema 常漏运维细节：安全默认值、回填与可逆性。添加迁移测试来：
为生产准备一套脚本化回滚计划：当迁移慢、锁表或破坏兼容性时该怎么做。
不要对通用端点做基准测试。捕获代表性的查询模式（顶级列表视图、搜索、连接、聚合）并进行压测。
测量：
这是 AI 设计常崩溃的地方：看似“合理”的表在负载下产生昂贵的 join。
增加自动化检测：
即便是基本安全测试也能防止 AI 最代价高的一类错误：端点能工作但泄露过多信息。
AI 可以起草一个不错的“版本 0” schema，但后端会活到版本 50。可持续的区别在于如何演进：迁移、受控重构与清晰的意图文档。
把每次 schema 更改视为一次迁移，即便 AI 建议“直接 alter 表”。使用显式、可逆步骤：先添加新列，回填，再收紧约束。偏好增量改动（新增字段、新表）而非破坏性改动（重命名/删除），直到确认没有依赖旧结构。
当你让 AI 提议 schema 更新时，包含当前 schema 与你的迁移规则（例如：“不删除列；采用 expand/contract 模式”）。这能减少它提出理论上正确但在生产危险的变更。
破坏性变更很少是单一时刻，它们是过渡期：
AI 能帮助产出逐步计划（含 SQL 片段与上线顺序），但你应验证运行时影响：锁、长事务，以及回填是否可中断并可恢复。
重构应当尽量隔离变更。如果需要规范化、拆表或引入事件日志，保留兼容层：视图、翻译代码或“影子”表。让 AI 提议一种在保留现有 API 合同的前提下的重构方案，并列出必须在查询、索引与约束上修改的内容。
长期漂移多数来自于下一个 prompt 忘记原始意图。保留一份简短的“数据模型契约”文档：命名规则、ID 策略、时间戳语义、软删除策略与不变量（例如“订单总额为派生字段，而非存储字段”）。把它链接到内部文档（例如 /docs/data-model）并在未来的 AI prompt 中重用，这样系统在相同边界内设计。
通常意味着模型生成了一个初稿，包括：
但仍需要人工团队验证业务规则、安全边界、查询性能和迁移安全性，才能上线。
在请求 schema 或 API 之前，提供 AI 无法可靠猜测的具体输入：
约束越清晰，AI 就越少以脆弱的默认值“填空”。
先用概念模型（业务概念 + 不变量）开始，然后分别导出：
将这些层分离可以更容易地在不破坏 API 的情况下更换存储，也能在不意外破坏业务规则的情况下调整 API。
常见问题包括：
tenant_id 与复合唯一约束）deleted_at）表面上“整洁”的 schema 在真实工作流与负载下仍可能失败。
要求 AI 按你的顶级查询设计，并验证：
tenant_id + created_at）如果你无法列出前 5 个查询/端点，则任何索引计划都不完整。
AI 在脚手架化 REST API 时很擅长，但要注意：
200 返回错误体，有时使用 4xx/5xx）把 API 当作产品接口：应基于用户概念建模，而不是数据库实现细节。
一个安全的迭代流程：
把 AI 的建议变成可验证或可否决的产物，而不是盲目信任的说明文档。
采用一致的 HTTP 状态码与统一的错误包，例如：
400, 401, 403, 404, 409, 422, 优先固定行为的测试：
测试是你拥有设计而不是继承 AI 假设的手段。
当模式和约束熟悉且风险较低时，AI 很适合用来做草稿（例如 CRUD 重的 MVP、内部工具）。但要谨慎或避免在以下场景完全依赖 AI：
实用策略：让 AI 提供备选方案，但必须有人类对不变量、授权和发布/迁移策略签字负责。
429{"error":{"code":"...","message":"...","details":[...]}}
确保错误信息不泄露内部细节（SQL、堆栈、密钥），并在所有端点保持一致。