ساخت API پایتون با Forcoder؛ از ایده تا تست

اگر می‌خواهید یک API پایتون بسازید، بخش زیادی از زمان صرف ایجاد فایل‌ها، طراحی مسیرها، نوشتن مدل‌ها و پیدا کردن خطاهای کوچک می‌شود. Forcoder داخل VS Code کمک می‌کند این کار را مرحله‌به‌مرحله انجام دهید، در حالی که کنترل تغییرات همچنان دست شماست.

از درخواست دقیق شروع کنید

به‌جای نوشتن درخواست کلی مانند «یک API بساز»، هدف را مشخص کنید:

یک API مدیریت کارها با Python و FastAPI بساز. برای کارها عنوان، وضعیت و زمان ایجاد داشته باش. مسیرهای ایجاد، مشاهده، ویرایش و حذف را اضافه کن و برای مسیرهای اصلی تست بنویس.

حالت Plan برای تبدیل چنین درخواستی به مراحل اجرایی مناسب است. قبل از ورود به حالت Agent، طرح را بخوانید و اگر لازم بود فناوری، ساختار پوشه یا روش ذخیره‌سازی را اصلاح کنید.

پیاده‌سازی کنترل‌شده

در حالت Agent، Forcoder می‌تواند فایل‌های پروژه را بررسی کند و پیشنهاد ایجاد یا ویرایش فایل بدهد. هر تغییری باید با نیاز شما سازگار باشد؛ بنابراین قبل از تأیید:

1. نام و محل فایل‌ها را بررسی کنید.
2. وابستگی‌های جدید را کنترل کنید.
3. مطمئن شوید داده حساس داخل کد یا فایل تنظیمات قرار نگرفته است.
4. Diff را پیش از پذیرش بخوانید.

برای شروع آموزشی، ذخیره‌سازی در حافظه کافی است؛ اما در پروژه واقعی باید درباره PostgreSQL، اعتبارسنجی ورودی، مهاجرت پایگاه داده و احراز هویت تصمیم بگیرید.

تست را بخشی از درخواست کنید

از Agent بخواهید تست‌های مسیرهای موفق و ناموفق را بنویسد: ساخت کار، دریافت کار ناموجود، اعتبارسنجی عنوان خالی و تغییر وضعیت. سپس اجرای تست را جداگانه تأیید کنید. خروجی تست را به‌عنوان واقعیت بررسی کنید، نه صرفاً بر اساس توضیح Agent.

جمع‌بندی

Forcoder جایگزین تصمیم‌گیری مهندسی نیست. ارزش آن در این است که زمینه پروژه را می‌خواند، طرح را به مراحل کوچک‌تر تبدیل می‌کند و تغییرات را برای بازبینی در اختیار شما می‌گذارد. برای آشنایی بیشتر، مقاله‌های «تفاوت Ask، Plan و Agent» و «دیباگ و تست پروژه با Agent» را بخوانید.

کلیدواژه‌ها: ساخت API پایتون، FastAPI، دستیار برنامه‌نویسی هوش مصنوعی، کدنویسی با Agent، Forcoder