cqrs-implementation
CQRSアーキテクチャパターンを実装する
コマンドクエリ責任分離（CQRS）でスケーラブルなアプリケーションを構築します。読み取りと書き込みの操作を分離して、パフォーマンスと保守性を最適化します。
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「cqrs-implementation」を使用しています。 Generate a CQRS implementation for inventory management
期待される結果:
- 在庫調整、受領、転送のコマンドハンドラ
- 在庫レベル、場所、履歴のクエリハンドラ
- 監査証跡と在庫移動追跡のためのイベントソーシング
- 適切なHTTPメソッドマッピングを持つFastAPIエンドポイント
- リアルタイム在庫クエリのための読み取りモデル最適化
- マルチウェアハウスシナリオの結果整合性処理
セキュリティ監査
安全Pure documentation skill containing Python code examples for CQRS architecture patterns. All 38 static findings are false positives: cryptographic flags triggered by words like 'segregation' and 'separation'; system reconnaissance flags from architectural terms like 'Command' and 'Query'; external_commands flags from markdown backticks; and network flags from legitimate documentation URLs. The skill-report.json already contains a previous audit rating this 'safe'.
リスク要因
品質スコア
作れるもの
スケーラブルな注文管理システムを構築する
CQRSを実装し、高ボリュームの注文処理を別々の読み取り/書き込みモデルで在庫とレポート用に処理します。
イベントソーシングマイクロサービスを設計する
適切なコマンド/クエリ分離と結果整合性を備えたイベント駆動アーキテクチャを作成します。
データベースクエリパフォーマンスを最適化する
読み取りと書き込みのデータベースを分離して、独立してクエリをスケーリングし、特定のユースケースに最適化します。
これらのプロンプトを試す
CreateUserCommandとGetUserQueryハンドラを持つユーザー登録システムのCQRS実装を生成する
Pythonを使用してeコマース注文システムにCQRSでイベントソーシングを実装する方法を示す
読み取り/書き込み操作が分離されたブログ記事システムにCQRSパターンを使用するFastAPIエンドポイントを作成する
適切なエラー処理を伴ってイベントからクエリモデルを更新する読み取りモデル同期を実装する
ベストプラクティス
- 読み取り/書き込みロジックを混同しないよう、コマンドとクエリモデルを完全に分離する
- 読み取りモデルの更新に定義されたSLAを持つ結果整合性を使用する
- 時間の経過に伴うスキーマ進化に対応するためイベントを適切にバージョン管理する
回避
- コマンドハンドラ内でのクエリは関心の分離を壊す
- 読み取りモデルと書き込みモデル間でデータベースを共有すると結合が生まれる
- 整合性要件を無視すると古いデータの問題が発生する
よくある質問
これらのCQRS例はどのフレームワークで使用できますか？
CQRSを避けるべき是什么时候？
既存のデータベースとどのように統合すればよいですか？
CQRSにはイベントソーシングが必要ですか？
読み取り書き込み整合性をどのように処理すればよいですか？
CQRSのパフォーマンスへの影響は何ですか？
開発者の詳細
作成者
wshobsonライセンス
MIT
リポジトリ
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/backend-development/skills/cqrs-implementation参照
main
ファイル構成
📄 SKILL.md