komunite Data Model Documentation
Amaç
Eyleme dönüştürülebilir, ölçülebilir sonuçlar sunan kapsamlı bir data model documentation tasarlayın ve belgeleyin. Bu beceri, her seferinde profesyonel düzeyde çıktı sağlayan, kalite doğrulamalı yapılandırılmış bir süreç sunar.
Kategori: Yazılım Geliştirme
Girdiler
Zorunlu
- Hedef: Bu çıktı ile neyi başarmak istiyorsunuz
- Codebase Bağlamı: Dil, framework ve mimari
İsteğe Bağlı
- Kısıtlamalar: Performans gereksinimleri, uyumluluk ihtiyaçları
- Takım Standartları: Mevcut kodlama kuralları veya stil rehberleri
Sistem Bağlamı
Başlamadan önce:
- Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için
memory.md'yi oku - İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için
knowledge-base.md'yi kontrol et - Projedeki mevcut ilgili belgeleri gözden geçir
- Bu çıktı ile ilgili
.claude/workspace/TaskBoard.md'deki aktif görevleri not et
Süreç
Adım 1: Bağlam ve Araştırma
- Projedeki mevcut data model documentation belgelerini gözden geçir
- İlgili öğrenilmiş kurallar veya kısıtlamalar için
knowledge-base.md'yi kontrol et - Mevcut proje bağlamı ve öncelikleri için
memory.md'yi kontrol et - Kilit paydaşları ve gereksinimlerini belirle
- En uygun çerçeveyi seç: Clean Architecture, SOLID Principles, TDD/BDD
Adım 2: Analiz ve Çerçeve Uygulaması
- data model documentation yapılandırmak için seçilen çerçeveyi uygula
- Boşlukları, fırsatları ve riskleri belirle
- Başarı metriklerini tanımla: Deployment Frequency, Lead Time for Changes, Change Failure Rate, Mean Time to Recovery (MTTR)
- Varsayımları ve bağımlılıkları belgele
- Yaklaşımı sektör en iyi uygulamalarına göre doğrula
Adım 3: Çıktıyı Oluştur
- data model documentation aşağıdaki çıktı formatını kullanarak yapılandır
- Genel tavsiyeler değil, spesifik ve eyleme dönüştürülebilir öneriler ekle
- Uygulanabilir yerlerde somut rakamlar, zaman çizelgeleri ve kıyaslamalar ekle
- Tutarlılık için mevcut proje belgeleriyle çapraz referans yap
- Her bölümün değer kattığından emin ol — dolgu içeriği çıkar
Adım 4: Kalite Doğrulama
- Tüm zorunlu girdiler ele alındı
- Öneriler spesifik ve eyleme dönüştürülebilir (belirsiz değil)
- Rakamlar ve kıyaslamalar gerçekçi ve kaynaklı
- Çıktı formatı aşağıdaki spesifikasyona uyuyor
- Bilgi tabanı kurallarıyla çelişki yok
- En iyi pratiği izliyor: Code reviews within 24 hours
Çıktı Formatı
# Data Model Documentation
## Yönetici Özeti
[Çıktının ve temel önerilerin 2-3 cümlelik özeti]
## Bağlam ve Hedefler
- **Hedef**: [Bunun neyi başardığı]
- **Hedef Kitle**: [Bunun kimin için olduğu]
- **Zaman Çizelgesi**: [Bunun ne zaman geçerli olduğu]
## Analiz
[Seçilen çerçeve kullanılarak yapılandırılmış analiz]
## Öneriler
1. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
2. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
3. [Beklenen etkisiyle spesifik, eyleme dönüştürülebilir öneri]
## Uygulama
| Eylem | Sorumlu | Zaman Çizelgesi | Öncelik |
|--------|-------|----------|----------|
| [Eylem maddesi] | [Kim] | [Ne zaman] | [Yüksek/Orta/Düşük] |
## Başarı Metrikleri
| Metrik | Mevcut | Hedef | Ölçüm Yöntemi |
|--------|---------|--------|-------------------|
| [KPI] | [Başlangıç] | [Hedef] | [Nasıl ölçülür] |
## Riskler ve Azaltmalar
| Risk | Olasılık | Etki | Azaltma |
|------|-----------|--------|------------|
| [Risk] | [Y/O/D] | [Y/O/D] | [Eylem] |
## Sonraki Adımlar
- [ ] [Hemen yapılacak eylem]
- [ ] [Takip eylemi]
- [ ] [Gözden geçirme tarihi]
Uygulanabilir Çerçeveler
- Clean Architecture
- SOLID Principles
- TDD/BDD
- 12-Factor App
- GitFlow/Trunk-Based Development
- Microservices vs Monolith decision tree
- OWASP Top 10
Temel Metrikler
- Deployment Frequency
- Lead Time for Changes
- Change Failure Rate
- Mean Time to Recovery (MTTR)
- Code Coverage
- Cyclomatic Complexity
- Technical Debt Ratio
En İyi Pratikler
- Code reviews within 24 hours
- Every PR should be reviewable in under 30 minutes
- Write tests before fixing bugs
- Automate everything that runs more than twice
- Document decisions, not just code
Tamamlandıktan Sonra
- Bu çıktı proje bağlamını veya önceliklerini değiştiriyorsa
memory.md'yi güncelle - Yeniden kullanılabilir öğrenmeleri
knowledge-nominations.md'ye ekle - Takip eylemleri belirlendiyse bunları
.claude/workspace/TaskBoard.md'ye ekle - Ek çalışma gerekiyorsa ilgili skill'leri öner