后端开发不踩坑！backend-dev-guidelines把Langfuse架构玩明白了🔥

这个Skill在做什么

如果你正在维护一个Next.js 14 + tRPC + BullMQ + TypeScript的monorepo项目，你一定懂那种痛——路由里塞满业务逻辑、process.env到处乱飞、多租户查询忘了加projectId过滤……backend-dev-guidelines这个Skill就是专门为Langfuse这类复杂后端项目设计的，把架构规范、代码模式、测试策略全部固化成AI可以直接理解的上下文。

核心功能

这个Skill覆盖了Langfuse后端开发的完整链路，核心能力分三块：

• 分层架构约束：强制tRPC procedures只做路由分发，业务逻辑必须下沉到Service层，Queue Processor同理。AI在生成代码时会自动遵循这套规范，不会把200行逻辑塞进一个procedure里。
• 双数据库模式：PostgreSQL（Prisma）处理结构化CRUD，ClickHouse处理分析型查询。Skill内置了两套查询模板，包括多租户隔离必须的projectId过滤模式。
• 可观测性规范：后端统一用OpenTelemetry + DataDog，不用Sentry。logger、traceException、instrumentAsync的用法都有明确示例，不会再出现console.log混入生产代码的情况。

除此之外，Skill还内置了Zod v4输入校验规范、env.mjs环境变量管理、Fern API文档同步要求，以及Web（Jest）和Worker（Vitest）两套测试策略。

适用平台

backend-dev-guidelines作为一个标准的AI Skill文件，可以无缝接入主流AI编程助手。在Cursor中，它会在你打开相关文件时自动激活，给AI提供完整的架构上下文；在GitHub Copilot里，它能显著提升代码补全的准确性，生成的tRPC router结构直接符合项目规范；Claude Code、OpenAI Codex、Gemini Code Assist同样支持，AI理解了这套分层架构后，给出的建议会更贴合实际工程需求。国内的文心快码、腾讯云CodeBuddy、华为云CodeArts也能直接使用，对于在国内云环境部署Langfuse的团队来说，这个Skill是AI编程助手的强力补充。

实操代码示例

下面是Skill中强调的几个核心模式，直接可以对照使用：

tRPC procedure正确写法——业务逻辑必须委托给Service：

// ✅ 正确：procedure只做路由分发export const traceRouter = createTRPCRouter({  byId: protectedProjectProcedure    .input(z.object({ traceId: z.string() }))    .query(async ({ input, ctx }) => {      return await getTraceById(input.traceId);    }),});

多租户隔离——Prisma查询必须带projectId：

// ✅ 正确：始终过滤projectIdconst trace = await prisma.trace.findUnique({  where: { id: traceId, projectId },});

异常处理与可观测性：

import { traceException, logger } from "@langfuse/shared/src/server";try {  await operation();} catch (error) {  traceException(error); // 记录到OpenTelemetry span  logger.error("操作失败