请教一下，实际案例，同样的需求，我用的是deepseek，然后使用的sdd，吭哧吭哧的花了不少钱才完成的项目，我朋友用豆包，半天就实现了，当然他就是实现的功能，而且他还不是程序员。这个打击和挫败感太让人悲愤了，大佬些怎么看这事呢？

不需要对比啊佬，做自己认为正确的就行 ^-^

根据实战经验让ai做了一些重构检查的提示词，其中比较有用的是，业务驱动重构审查。

内容很多，我复制其中一段：```

name: business-driven-architecture-review
description: >-
业务驱动架构评审与扩展 (Business-Driven Architecture Review & Extensibility)。
用于对代码库进行业务驱动的架构评审、接口解耦、依赖分析与扩展性重构。
提供“收敛无序变化、规整为灵活扩展”的思考模型与“双维依赖拓扑分析”（架构层单向无环图 vs 业务层因果/事实/生命周期依赖）。
针对商业化、国际化、多租户等 A/B 差异场景，提供四把架构探针与三层 Context 收敛；
针对系统演进期新旧对象共存与数据迁移难题，提供“防腐网关（ACL）”、“渐进式委派替换（单向委派外壳）”、“多活动实例状态分歧防范（单实例原则）”
与“JIT 级联读时自愈零双写”等工程协议。
当用户提到“架构评审”、“解耦”、“策略模式”、“业务扩展”、“接口重构”、“防腐网关”、“破坏性重构”、“兼容性升级”、“依赖分析”或“收敛变化”时激活。

业务驱动架构评审与扩展 (Business-Driven Architecture Review)

本技能为架构师和高级开发人员提供一套“从业务需求与代码现状出发，识别无序变化，规整为灵活扩展与最小侵入架构”的系统化方法论与思考技巧。

核心心智模型：无序变化收敛法则 (Disorderly Variation Convergence)

在需求演进中，业务变化往往以“无序”形态涌入：增加海外版、增加企业租户、增加自研提示词、增加支付渠道等。
开发人员最常犯的错误是将变化直接追加到现有函数入参或核心流程的 if-else 中，导致接口腐烂与抽象泄漏。

架构师必须掌握以下五大核心思考技巧：

思考技巧一：识别无序变化的“四把架构探针” (The Four Probes)

当审查现有接口、评估新业务 A/B 扩展或分析模块间复用性时，强制对目标函数/接口运行以下四项检查：

1. 参数不对称度探针 (Parameter Asymmetry Probe)

• 检测机制：检查接口入参中，是否有参数在某个具体实现中被使用，而在其他实现中完全闲置、传 None、或被直接丢弃？
• 判定法则：只要出现不对称参数（如国内版不需要 stripe_token，海外版不需要 invoice_tax_number），即证明**特定实现细节已经逆向绑架了

公共契约**。
* 危险信号：方法形参列表中出现超过 3 个可选参数（如 arg1=None, arg2=None）。

2. 专有名词泄漏探针 (Leaky Abstraction Probe)

• 检测机制：扫描接口方法名、形参名是否包含了第三方供应商名称、具体地理区域、或特定底层技术？
• 判定法则：如出现 stripe_token、wechat_pay、us_zipcode、openai_key，说明该接口不是面向调用者的业务意图，而是面向具体的供应商/

技术实现。通用契约必须剥离此类专有名词。

3. 新增场景冲击推演探针 (Ripple Effect / Churn Simulation)

* 推演机制：进行思想实验：

“假设明天新增一个业务形态 C（如：离线私有化部署 / 新增虚拟货币结算），它需要全新的入参字段。当前接口签名是否必须修改？已有的业务 A 和 B

实现是否需要同步修改方法签名？”
* 判定法则：如果新增 C 会导致接口契约及其上游调用方、其他不相关策略类全部被重新改动，说明架构缺乏“开闭原则（OCP）”，必须立即重构。

4. 算子输入不变性探针 (Operator Input Invariance Probe)

• 检测机制：当评估两个业务场景或模块是否能复用某个核心算子/能力时，检查该算子的本质最小输入（Minimal Required Input），而非其上游宿

主所采用的数据容器形态（Container）。
* 判定法则（破除容器形态障眼法）：
如果业务 A 是线性数组（如 slidingMessages: Message[]），业务 B 是树状分支（如 ChatTree DAG），但下游算子（如 MemoryCompactor 上下文
压缩器、AuditAgent 质检器、ContextOptimizer）实际消耗的仅仅是“一段按时序排列的轮次列表（Sequence<Message>）”，则二者在计算语义上
完全等价。
* 危险信号：
因为“一个是树、一个是列表”、“一个是单会话、一个是图”等外在容器差异，就草率断言“业务不同无法复用”，转而在两个模块各自手写一套孤立、重复且
维护不同步的压缩/清洗/调度逻辑（数据结构宿命论）。

思考技巧二：规整为 Context 的“三层结构模型” (Three-Layer Context)

发现参数爆炸与接口泄漏后，不能简单地走向另一个极端——将参数打平成弱类型的 ctx: dict 或 ctx: Any（失去类型安全、失去自动补全，沦为“运行时
盲盒”）。

必须引导架构收敛为兼具稳定性、类型安全与扩展自由度的三层 Context：

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ExecutionContext (上下文) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 1: 全局不变量 (Core Invariants) │
│ - trace_id, user_id, tenant_id, locale, timestamp │
│ (全生命周期稳定，任何业务策略 A/B/C 必然需要的身份与追踪凭证) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 2: 业务领域事实 (Domain Payload) │
│ - order_id, prompt_text, amount │
│ (通用业务输入，不依赖任何特定实现的业务事实) │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Layer 3: 策略私有扩展载荷 (Variant Extension / Typed Extra) │
│ - stripe_token, custom_model_params, offline_license_key │
│ (专属于特定策略实现，由具体策略自行解包与校验，不污染公共接口签名) │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
...```