🔖標籤 #ddd #ddd思考 #ai

[!AI] 本文摘要
領域驅動設計的聚合是保護業務不變量的邊界，Milan Jovanović 在文中整理了 Vaughn Vernon 提出的四條設計規則。AI 生成程式碼經常把跨聚合的狀態修改直接寫進應用服務，並將業務規則塞入服務層，導致貧血模型。本文對照四條規則與常見違規樣貌，並給出讓 AI 正確生成聚合的約束條件。

🔖標籤 #ddd #ddd思考 #ai

[!AI] 本文摘要
事件風暴（Event Storming）工作坊結束後，牆上留下大量領域事件、命令與聚合候選的便利貼。把這些便利貼交給 AI 整理成結構化清單，可以加速後續的建模工作。然而 AI 的角色僅限於提出候選，真正的聚合邊界與交易一致性判斷仍須由人決定。本文探討如何將工作坊產出餵給 AI、AI 最容易整理錯的地方，以及人機分工的實務建議。

🔖標籤 #ddd #ddd思考 #ai

[!AI] 本文摘要
團隊導入 AI 助理或 coding agent 時常出現答非所問或相似概念混淆的情況，根因往往是詞彙沒有對齊。每個限界上下文都該有一份專屬詞彙表，記錄術語的定義、應避免的同義詞，以及該詞彙在邊界外不適用的情形。這份詞彙表可以直接成為 AI 助理的上下文檔，讓通用語言精確地被放大成正確的程式碼。本文說明如何將限界上下文的詞彙表轉化為 AI 的 system prompt，並提供維護這份文件的具體做法。

🔖 #ddd #六邊形架構

[!AI] 本文摘要
這篇文章分享了一個實際案例，說明如何使用 DDD（Domain Driven Design）和六角架構（Hexagonal Architecture）建立 Java 後端服務。以用戶管理系統為例，展示了如何將複雜的業務邏輯組織成清晰的領域模型，並透過六角架構實現業務邏輯與外部系統的分離。主要解決了與 Spring Boot 整合、測試策略和事件處理等挑戰，最終達成了高可維護性、易測試性和良好擴展性的系統架構。這種架構雖然前期投入較多，但長期來看能帶來顯著的開發效益。

🔖 #架構 #軟體設計 #Spring-AOP

[!AI] 本文摘要
在 Spring 開發中，AOP（面向切面程式設計）是一個強大的功能，可以優雅地處理日誌、安全性和事務等橫切關注點。不過，很多開發者在使用 Spring AOP 時都曾遇到一個常見的陷阱：同一個類別內的方法調用無法被 AOP 攔截。今天就讓我們深入了解這個問題的原因和解決方法。