Data Mutation
資料異動
資料異動會新增、修改或刪除伺服器資料。畫面要追蹤等待中和最後結果。
另一個例子
使用者替專案改名。伺服器儲存時，表單仍會保留新的名稱。
主要部分
- 01送出的值
- 02等待儲存
- 03伺服器結果
- 04保留輸入內容
- 05後續同步
什麼時候用
新增、更新或刪除遠端資料時，應處理資料異動流程。
什麼時候不要用
儲存失敗時不要清除已輸入的內容。要保留內容並說明下一步。
程式裡的名稱
idle -> pending -> success | error -> settle 上線前要檢查
檢查程式執行環境與版本、整合邊界、相依套件與授權，以及支援的平台。驗證安全、失敗處理、效能與監控。也要檢查部署、支援負責人、升級路徑與回復上一版的方法。
預期成果：把 資料異動 (Data Mutation) 當成團隊能維護的技術基礎，並檢查它是否符合產品需求。 使用者情境：使用者替專案改名。伺服器儲存時，表單仍會保留新的名稱。 技術或工程概念：資料異動 (Data Mutation)。 適用理由：新增、更新或刪除遠端資料時，應處理資料異動流程。 不應使用的情況：儲存失敗時不要清除已輸入的內容。要保留內容並說明下一步。 工程適配：定義程式執行環境與版本。說明它負責什麼、介面、資料流、相依套件、支援平台、安全與效能限制，以及如何接上現有技術組合。 生命週期防護：檢查相依套件是否健康、授權是否可用。加入監控與安全退路，並指定升級負責人。沒有可衡量的好處時，不要再加入功能重複的框架或工具。 驗收條件：用最小整合證明必要行為。測試相容性、安全性、失敗與效能。記錄部署、升級、支援與回復上一版的方法。 證據與限制（證據邊界）：沒有一份官方標準能管到全部內容。不同團隊、平台或框架的用法可能不同。 待確認：現有技術組合、執行環境、版本規則、目標平台和相依套件負責人。也要確認效能預算、支援期限與搬移限制。
檢查這份需求
請 AI 程式助手檢查目前如何使用 資料異動 (Data Mutation)。 定義：資料異動會新增、修改或刪除伺服器資料。畫面要追蹤等待中和最後結果。 正式環境檢查：檢查程式執行環境與版本、整合邊界、相依套件與授權，以及支援的平台。驗證安全、失敗處理、效能與監控。也要檢查部署、支援負責人、升級路徑與回復上一版的方法。 修改程式前，先列出看到的證據、缺口、嚴重程度，以及最小且安全的修正。