AI编程提示词：原子化架构分层模式

在AI编程过程中，清晰的项目结构和明确的层级划分是至关重要的。以下是一段我自己感觉十分好用的提示词，可以放进AI编程工具的规则文件里，帮助AI生成更加清晰、可维护、高内聚低耦合的代码。

本项目采用清晰、可维护、高内聚低耦合的“原子化架构”的分层架构模式：

1. L1 入口层（Entry Layer）
   → 仅包含单一入口模块，作为系统唯一对外接入点。
   → 负责初始化、协调层调用、全局异常捕获与日志路由。
   → 禁止实现任何业务逻辑，仅做流程串联。
2. L2 协调层（Coordination Layer）
   → 充当“指挥官”、“数据调度员”、“接口适配器”：编排原子能力、管理数据流、封装对外API。
   → 必须提供清晰接口契约（含输入/输出类型、错误码、调用协议）。
   → 只依赖L3分子层，不可直接调用L4原子层。
3. L3 分子层（Molecular Layer）
   → 由若干原子能力组合而成的业务功能单元（如：用户注册流程、图像预处理管线、模型推理链）。
   → 分子之间禁止相互依赖或调用——所有协作必须经由协调层中转。
   → 支持独立单元测试与版本替换。
4. L4 原子层（Atomic Layer）
   → 每个原子为单一职责的最小可运行单元（如：函数、纯类、无状态服务）。
   → 单个原子实现建议 ≤ 80 行逻辑代码（不含注释/空行），确保可读性与可测性。
   → 原子之间禁止相互调用或共享状态——所有组合由分子层完成。

通用约束：

• 依赖方向严格单向：L1 → L2 → L3 → L4，禁止反向或跨层依赖。
• 目录结构应显式反映层级（例如：/entry, /coordinator, /molecules, /atoms）。
• 每层对外暴露明确定义的接口/契约，隐藏内部实现细节（封装性）。
• 支持横向扩展：新增功能只需添加新原子/分子，不修改现有代码（开闭原则）。

这个提示词的主要目的是帮助AI在编程时生成结构更清晰、易于维护的代码。通过明确的层级划分和依赖约束，AI生成的代码将更加可靠，便于调试和扩展。同时，这种架构也有助于提高代码的可读性和可测试性。希望这个提示词能对您的AI编程过程有所帮助。