背景：
在使用 AI 辅助编程（Vibe Coding）开发一个基于 Vue + Python 的标签管理系统时，共有5个功能模块。
现状：
原先使用模拟数据（Mock Data）。在将 模块3 接入真实数据库后，模块3运行正常，但 模块1 和 模块2 突然无法访问数据库或报错。
核心问题：
- 如何利用 AI 快速修复这种"顾此失彼"的回归错误？
- 五个模块如何管理数据库连接才不会浪费资源？
第一部分：紧急救援------如何修复"回归错误"？
当出现"新功能上线，旧功能挂掉"的情况，通常是因为**公共依赖（Common Dependency）**被修改了，但旧模块的代码没有同步更新。
1. 准备"犯罪现场"证据
AI 无法意念调试，必须提供以下三要素：
- 后端报错堆栈 (Traceback)： Python 控制台的具体错误（如
ImportError,Table not found）。 - 前端表现 (Console Log)： Vue 在浏览器中的红色报错（如 404, 500）。
- 代码对比 (Diff)： 明确指出哪些公共文件（如
app.py或config.py）被修改了。
2. 高效 Prompt 策略：对比法
不要只扔报错信息，要引导 AI 进行**"良性对比"**。
Prompt 模板：
"我正在从模拟数据切换到真实数据库。模块3接入成功，但模块1和2坏了。
- 这是 模块3（正常） 的代码片段：
[粘贴代码]- 这是 模块1（报错） 的代码片段：
[粘贴代码]- 这是报错日志：
[粘贴日志]请分析：我在实现模块3时，是否修改了全局的
db初始化逻辑？请以模块3为标准，帮我修正模块1的代码。"
3. 常见排查点
- ORM 模型注册： 是否删除了模块1的 Model 导入，导致
create_all没创建表？ - 数据格式差异： 以前 Mock 返回的是
dict，现在 ORM 返回对象，导致 JSON 序列化失败。 - 路由冲突： 模块3的 API 路由前缀是否覆盖了旧模块？
第二部分：架构升级------数据库连接的"单例与池化"
疑问： 5个模块如果各自写连接代码，是否意味着5个数据库连接？
答案： 是的，这极度浪费资源，且不可维护。
优化目标： 全局共享同一个数据库连接池（Connection Pool），类似于"全公司共用一台饮水机，而不是每人桌上一台"。
1. 核心设计模式
- 单例模式 (Singleton)： 确保 App 生命周期内只有一个
Engine实例。 - 连接池 (Pooling)： 预先建立好一组连接（如 10 个），模块用完即还，不频繁开关连接。
2. 重构方案 (The Refactor Plan)
我们需要把分散在各处的 connect() 代码抽离到一个独立文件。
新建 database.py (公共设施):
python
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
# 1. 创建引擎（带连接池配置）
# pool_size=10: 保持10个连接在池中
# pool_recycle=3600: 1小时回收一次，防止MySQL断开
engine = create_engine(
'mysql+pymysql://user:pass@localhost/db',
pool_size=10,
pool_recycle=3600
)
# 2. 创建会话工厂
SessionLocal = sessionmaker(bind=engine)
# 3. 依赖注入工具（供 API 调用）
def get_db():
db = SessionLocal()
try:
yield db
finally:
db.close() # 这里的 close 是把连接"放回池子"，不是断开 TCP3. 指导 AI 进行重构的 Prompt
Prompt 模板：
"@Codebase 我想对现有代码进行架构升级。
目前5个模块的数据库连接比较混乱。请帮我创建一个
database.py文件，使用 SQLAlchemy 实现**连接池（Connection Pooling）**管理。然后，请重构所有5个模块的 Service 层，让它们统一从
database.py导入db会话。目标是：解决资源浪费问题，并确保所有模块使用一致的数据库访问逻辑。"
总结
在 Vibe Coding 过程中，不仅要让 AI 写代码，更要让 AI 当架构师。
- 遇到旧模块损坏，用 "好坏代码对比法" 让 AI 快速定位差异。
- 遇到多模块协作，必须抽离 公共组件（Common Utilities）。
- 数据库连接严禁 在每个模块单独创建，必须使用 单例 + 连接池。
下一步行动：
先备份代码（Git Stash），然后使用上述 Prompt 让 AI 统一重构 database.py，一举解决 Bug 和性能隐患。