完整案例串联——优惠券系统全流程实操
版本说明:本文为核心实操模块收官篇,用电商平台优惠券系统一个贯穿案例,把第15-26篇的12个开发环节完整串联。
适用对象:中高级开发者、技术负责人、团队管理者。
前置知识:核心实操模块第15-26篇全部内容,基础篇第9篇。
零、项目配置基线
在开始之前,先展示优惠券系统项目的完整 CLAUDE.md 配置。这是全文所有 AI 交互的配置基线——AI 每次启动都会自动加载这份文件,理解项目的上下文和规范。
# 优惠券服务 - 项目上下文
## 项目概述
电商平台优惠券系统,支持满减券、折扣券、立减券三种类型。
与订单服务、支付服务通过 HTTP REST 交互。
## 技术栈
- Java 17, Spring Boot 3.2+, MyBatis-Plus, Redis, MySQL 8.0
- 构建工具:Maven
- 测试框架:JUnit 5 Mockito
- 部署:K8s Argo Rollouts(金丝雀发布)
## 编码规范
- 分层:Controller -> Service -> Mapper,严禁跨层调用
- 命名:类名 PascalCase,方法名 camelCase,数据库字段 snake_case
- 异常:统一使用 BizException(ErrorCode),禁止空 catch 块
- 日志:@Slf4j,方法入口记参数,异常记堆栈,禁止打印敏感信息
- 事务:写操作加 @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
- 乐观锁:所有更新操作使用状态条件或版本号
## 数据库规范
- 表名:t_coupon, t_coupon_rule, t_coupon_template
- 逻辑删除:deleted 字段(0=正常,1=删除)
- 金额字段:DECIMAL(10,2),单位元
- 时间字段:DATETIME,使用 LocalDateTime
## 服务间依赖
- 优惠券服务 -> 订单服务(HTTP REST,订单创建时校验券)
- 订单服务 -> 优惠券服务(HTTP REST,查询可用券、核销)
- 通信超时:3 秒,降级策略:券不可用时不影响下单
## 业务规则
- 满减券不与折扣券叠加(互斥)
- 每人每档限领 1 张
- 退款后券不自动回收,需用户主动领取
- 库存扣减使用 Redis 分布式锁
读者可以直接复制这份 CLAUDE.md 到自己的项目中作为起点,根据实际技术栈和业务规则修改。
操作时间线:从零到上线
以下是从拿到需求到完成上线的完整时间线,供读者参考自己的项目节奏。
| 阶段 | 时间 | 操作 | 工具 |
|---|---|---|---|
| Day 1 上午 | 2h | 需求分析 代码考古 | Claude Code:读取 PRD,分析代码结构 |
| Day 1 下午 | 3h | 技术方案设计 | Claude Code:Plan Mode 生成多方案 |
| Day 2 上午 | 3h | 数据库变更 实体类 | Claude Code:生成 DDL Flyway 脚本 |
| Day 2 下午 | 4h | 核心代码生成(Service Mapper) | Claude Code:逐步生成,先框架后逻辑 |
| Day 3 | 4h | Controller 集成代码 单元测试 | Claude Code:生成测试用例 |
| Day 4 上午 | 2h | 代码评审 修复 | Claude Code:AI 初筛,人工深度评审 |
| Day 4 下午 | 3h | 跨服务联调 | Claude Code:多仓库 Workspace |
| Day 5 上午 | 2h | 灰度发布 线上验证 | 手动审批 Claude Code 生成监控规则 |
| Day 5 下午 | 1h | 开发复盘 经验入库 | Claude Code:汇总数据,写入 CLAUDE.md |
一、全景回顾:核心实操的12个环节
核心实操模块(第15-26篇 本篇)覆盖了企业级AI辅助开发的完整生命周期。前12篇分别聚焦一个独立环节,本篇用一个真实场景把它们串成一条完整链路。
12个环节一句话定位
| 环节 | 篇目 | 一句话定位 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 第15篇 | AI把模糊需求拆解为结构化用户故事 |
| 代码考古 | 第16篇 | AI快速理解现有代码的架构与约束 |
| 技术方案 | 第17篇 | AI生成多方案供技术负责人评审选型 |
| 编码开发 | 第18篇 | AI根据方案生成核心业务代码 |
| 数据库变更 | 第19篇 | AI辅助SQL生成与迁移脚本验证 |
| 测试编写 | 第20篇 | AI根据业务逻辑生成测试用例 |
| 代码评审 | 第21篇 | AI做初筛,人工深度评审业务逻辑 |
| Git管理 | 第22篇 | AI辅助规范化提交与分支管理 |
| 跨服务联动 | 第23篇 | AI协调多服务间的接口变更与影响分析 |
| 联调测试 | 第24篇 | AI生成契约测试与集成验证脚本 |
| 上线部署 | 第25篇 | AI辅助灰度配置,人工审批上线 |
| 开发复盘 | 第26篇 | AI汇总数据,人工提炼经验入库 |
与基础篇第9篇的关系
基础篇第9篇展示的是AI辅助开发的全景框架——从需求到上线的宏观流程图,帮助读者建立全局认知。本篇则是在那个框架之下,填充了每一个环节的具体操作细节。
简单说:第9篇是地图,本篇是导航。
优惠券系统作为贯穿案例的意义
选择"新增满减券"作为贯穿案例,有三个原因:
- 真实性强:满减券涉及金额计算、库存扣减、有效期管理、叠加规则,业务复杂度适中
- 跨服务联动:优惠券核销需要与订单服务联动,天然涉及跨服务协作
- 全流程覆盖:从需求到复盘的每个环节都有实质性的AI协作内容,不是走过场
二、优惠券系统完整开发过程
2.1 需求分析——AI拆解"新增满减券"
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