Biznes talablaridan ontology-driven-dev yordamida ontologiyaga asoslangan boshqaruv tizimini yaratish

Loyiha haqida qisqacha

ontology-driven-dev biznes tizimlarini ishlab chiqishga mo‘ljallangan AI ko‘nikmalar to‘plami bo‘lib, “talablarni o‘rganish → ontologik modellashtirish → ilova yaratish” tamoyiliga asoslangan qat’iy ketma-ketlikdagi uch bosqichli usuldan foydalanadi. Siz bitta biznes tavsifidan boshlashingiz va har bir bosqichda inson tasdig‘idan so‘ng talablar spetsifikatsiyasi, yetti model YAML fayli hamda ishlaydigan brauzer frontend va backend tizimiga ega bo‘lishingiz mumkin.

Uning asosiy maqsadi shunchaki AI yordamida kodni tez yaratish emas, balki talablar hujjati, ontologik model va yakuniy kodning qat’iy muvofiqligini ta’minlashdir. Ma’lumotlar bazasi jadvallari, API’lar, menyular, ruxsatlar, jarayonlar, qoidalar va hisobotlar modeldan semantik manba sifatida foydalanadi. Shu tariqa talablar, dizayn va amalga oshirish o‘rtasidagi uzilishlar kamaytiriladi.

Talablarni o‘rganish bosqichi sakkizta qadamdan iborat. Har bir qadamda jarayon to‘xtatilib, inson tasdig‘ini kutish kerak; Agent uni avtomatik ravishda o‘tkazib yubormasligi lozim.

Asosiy imkoniyatlar va loyiha tuzilmasi

Muhim xususiyatlar

• Talablarning kuzatuvchanligi: har bir funksiya talablar spetsifikatsiyasidagi tegishli bandgacha kuzatilishi mumkin.
• Yetti modelning yagona semantikasi: M1, M2, M3, M5, M6, M7 va MU YAML fayllari orqali obyektlar, xatti-harakatlar, qoidalar, subyektlar, jarayonlar, so‘rovlar va hisobotlar hamda UI tavsiflanadi.
• Inson tasdig‘i nazorati: talablarni o‘rganishning nol bosqichidan yettinchi bosqichigacha davom etishdan oldin inson tasdig‘i talab qilinadi.
• Ichki texnik baza: code-paas Flask, SQLite, React va TypeScript asosidagi monolit ilova bazasini taqdim etadi, shuningdek tizim boshqaruvi, jarayonlar mexanizmi, ish stoli va ontologiyalar reyestrini o‘z ichiga oladi.
• AI’ga xos interaktivlik: yaratilgan ilovada ontologiyalar reyestrini kiritish, vositalardan foydalanish, SSE orqali oqimli javoblar va faqat o‘qish uchun SQL xavfsizlik chegarasini qo‘llab-quvvatlaydigan o‘ng tomondagi AI dialog oynasi bo‘lishi shart.
• Ko‘p vositalilik: WorkBuddy, Claude Code, Codex, Cursor, Aider, Cline hamda loyiha ko‘rsatmalarini yuklay oladigan umumiy Agentlar bilan ishlashi mumkin.

Repozitariydagi asosiy tarkib

• SKILL.md: metodologiya, uch bosqichli jarayon va qat’iy rioya qilinishi kerak bo‘lgan ijro qoidalarini belgilaydi.
• references/: talablarni yozish qoidalari, ontologik modellashtirish freymvorki, modeldan amalga oshirishgacha bo‘lgan ishlab chiqish yo‘riqnomasi, AI’ga xos texnik arxitektura va UI/UE qoidalarini o‘z ichiga oladi.
• reference-example/: savdo shartnomalarini bajarishni boshqarish bo‘yicha to‘liq namuna. Unda talablar hujjati, yetti model YAML fayli va manifest.json mavjud.
• techbase/: kengaytirish uchun nusxalanadigan code-paas manba kodi, jumladan backend, frontend, model namunalari va bog‘liqlik fayllari.

Ishlash muhitini tayyorlash

Boshlashdan oldin kompyuteringizda quyidagi muhit mavjudligini tasdiqlang:

• Python 3.10 yoki undan yuqori versiya.
• Node.js 18 yoki undan yuqori versiya.
• Python va frontend bog‘liqliklarini birinchi marta o‘rnatishda tarmoqqa ulanish.

Backend Flask va SQLite’dan, frontend esa React, TypeScript va Vite’dan foydalanadi. Loyiha MIT License asosida tarqatiladi, shuning uchun undan erkin foydalanish, uni o‘zgartirish va qayta tarqatish mumkin.

AI ishlab chiqish vositalariga o‘rnatish

Claude Code’ga o‘rnatish

Claude Code ko‘nikmalar katalogidagi SKILL.md faylini avtomatik aniqlay oladi. Barcha loyihalarda foydalanish uchun foydalanuvchi darajasida o‘rnatish mumkin:

cp -r ontology-driven-dev ~/.claude/skills/ontology-driven-dev

Uni joriy loyihaga ham o‘rnatish mumkin:

cp -r ontology-driven-dev .claude/skills/ontology-driven-dev

Shundan so‘ng Claude Code ko‘nikma frontmatteridagi name va description orqali jarayonni aniqlaydi va yuklaydi.

WorkBuddy’ga o‘rnatish

Foydalanuvchi darajasida o‘rnatish buyrug‘i:

cp -r ontology-driven-dev ~/.workbuddy/skills/ontology-driven-dev

Agar undan faqat bitta loyihada foydalanmoqchi bo‘lsangiz:

cp -r ontology-driven-dev <loyihangiz>/.workbuddy/skills/ontology-driven-dev

Codex’ga o‘rnatish

Codex’da mahalliy ko‘nikmalar reyestri mavjud emas, shuning uchun avval ko‘nikmani repozitoriyga nusxalash kerak:

mkdir -p .codex/skills
cp -r ontology-driven-dev .codex/skills/

Keyin loyiha ichidagi codex.md yoki AGENTS.md fayliga yuklash qoidasini qo‘shing:

Foydalanuvchi “ontologiyaga asoslangan ishlab chiqish, talablarni o‘rganish, ontologik modellashtirish, yetti model, code-paas yoki AI’ga xos ilova” bilan bog‘liq ishni so‘raganda, .codex/skills/ontology-driven-dev/SKILL.md faylini yuklang va uch bosqichli jarayon hamda inson tasdig‘i nazoratiga qat’iy rioya qiling.

Codex inson tasdig‘ini interaktiv savollar yoki tasdiqlash jarayoni sifatida aks ettiradi. npm install va pip install buyruqlarini bajarish uchun u ishlayotgan sandbox tarmoqqa ulanishi kerak.

Cursor, Aider yoki Cline’da foydalanish

• Cursor: SKILL.md tarkibini loyiha qoidalariga yoki .cursorrules fayliga joylashtiring.
• Cline, Aider: sessiya boshida SKILL.md tarkibini joylashtiring yoki Agent’dan uning yo‘lini yuklashni aniq so‘rang.
• Boshqa Agentlar: ushbu faylni tizim ko‘rsatmasi yoki loyiha xotirasi sifatida kontekstga kiriting.

Birinchi bosqich: talablarni o‘rganish va tasdiqlash

Birinchi bosqich references/AI需求探索与确认提示词V9.0.md hujjatiga asoslanadi va dastlabki biznes tavsifini rasmiy dasturiy ta’minot talablar spetsifikatsiyasiga aylantiradi.

Agent’ga quyidagiga o‘xshash ko‘rsatma berishingiz mumkin:

Menga savdo shartnomalarini bajarishni boshqarish tizimini ishlab chiqing. U shartnomalar, to‘lovlar, yetkazib berish va tasdiqlashlarni boshqarishi kerak.

Agent quyidagi sakkiz bosqichni ketma-ket bajarishi kerak:

1. Umumiy tushunish.
2. Biznes obyektlari.
3. Biznes funksiyalari va qoidalari.
4. Obyektlararo bog‘lanishlar.
5. Uchidan uchigacha hamkorlik va tasdiqlash jarayoni.
6. So‘rovlar, statistika va hisobotlar.
7. Rollar va ruxsatlar.
8. UI prototipi, zaruratga ko‘ra tanlanadi.

Har bir bosqich yakunida Agent “savol, AI tavsiyasi, sabab, boshqa variantlar, tezkor javob” formatida tasdiqlashni so‘rashi va qaroringizni kutib to‘xtashi shart. Korxonaga xos B toifasidagi tarkib bo‘yicha ham aniq savol berilishi kerak; tasdiqlanmaguncha keyingi bosqichga o‘tish mumkin emas.

Ushbu bosqich yakunida quyidagi fayl yaratiladi:

<biznes-domeni>-需求规格说明书-V9.md

Hujjatdagi C ilova keyingi bosqichda yetti modelni yaratish uchun boshlang‘ich asos bo‘ladi. Shu sababli biznes obyektlari, jarayonlar, qoidalar, rollar va hisobotlar to‘liqligini diqqat bilan tekshirish kerak.

Ikkinchi bosqich: yetti model YAML faylini yaratish

Talablar tasdiqlangach, Agent references/ontology_modeling_framework_v9.md va talablar hujjatining C ilovasi asosida ontologik modelni yaratadi. Bu vaqtda kirish ma’lumotlari aniq belgilangan asos hisoblanadi, shuning uchun biznesni qaytadan keng ko‘lamda ajratmaslik kerak.

Agar sizda talablarga mos talablar spetsifikatsiyasi allaqachon mavjud bo‘lsa, faqat modellashtirish jarayonini bevosita ishga tushirishingiz mumkin:

Ushbu talablar spetsifikatsiyasi asosida ontologik modellashtirishni bajaring va yetti model YAML fayli hamda manifest.json ni chiqaring.

yaml/ katalogiga quyidagi tarkib chiqariladi:

• M1 obyekt modeli: biznes obyektlarini tavsiflaydi.
• M2 xatti-harakatlar modeli: biznes xatti-harakatlarini tavsiflaydi.
• M3 qoidalar modeli: biznes qoidalarini tavsiflaydi.
• M5 subyektlar modeli: rollar va tegishli subyektlarni tavsiflaydi.
• M6 jarayonlar modeli: biznes jarayonlarini tavsiflaydi.
• M7 so‘rovlar va hisobotlar modeli: so‘rovlar va hisobotlarni tavsiflaydi.
• MU UI modeli: foydalanuvchi interfeysini tavsiflaydi.
• manifest.json: modellar ro‘yxatini qayd etadi.

Modellashtirish tugagach, kamida talablar kuzatuvchanligi, M7 va M2 o‘rtasidagi birga-bir munosabat hamda M6 havolalarida sikl mavjud emasligini qamrab oladigan izchillik tekshiruvini bajaring. Nomuvofiqlik aniqlansa, avval modelni tuzating, keyin kod yaratish bosqichiga o‘ting.

Uchinchi bosqich: ishlaydigan BS tizimini yaratish

code-paas texnik bazasini nusxalash

Ko‘nikma katalogidagi techbase/ katalogini joriy loyihadagi code-app/ katalogiga to‘liq nusxalang:

cp -r <ko‘nikma ildiz katalogi>/techbase/. <joriy loyiha>/code-app/
cd <joriy loyiha>/code-app/frontend && npm install
cd <joriy loyiha>/code-app/backend && pip install -r requirements.txt

Amaliy ishlab chiqish vaqtida baza tarkibidagi yetti model YAML namunalarini ikkinchi bosqichda yaratilgan modellar bilan almashtirish kerak.

O‘n qadamli ketma-ketlik asosida amalga oshirish

1. Yetti model YAML faylini yozish yoki tartibga keltirish.
2. DDL va ma’lumotlar bazasi jadvallarini yaratish.
3. Ma’lumotlar lug‘atini ro‘yxatdan o‘tkazish.
4. Xatti-harakatlar va qoidalar xizmatlarini amalga oshirish.
5. Rollar va ruxsatlar uchun boshlang‘ich ma’lumotlarni yozish.
6. Jarayonlar mexanizmini ulash.
7. Menyular, sahifalar va yo‘nalishlarni yaratish.
8. O‘ng tomondagi AI dialog oynasini amalga oshirish.
9. Frontend va backend bo‘yicha to‘liq zanjirli integratsion sinovni bajarish.
10. Talablar va model asosida qabul qilish sinovini yakunlash.

O‘ng tomondagi AI dialog oynasi majburiy tarkibiy qism bo‘lib, ishlab chiqish jarayonida uni qoldirib ketish mumkin emas. U loyiha belgilagan ontologiyalar reyestrini kiritish, vositalardan foydalanish, SSE orqali oqimli uzatish va faqat o‘qish uchun SQL xavfsizlik chegarasiga rioya qilishi kerak.

Backend va frontend’ni ishga tushirish

Flask backend’ini ishga tushiring:

cd code-app/backend
pip install -r requirements.txt
python app.py

Backend’ning standart manzili http://localhost:5000.

Boshqa terminal ochib, frontend ishlab chiqish serverini ishga tushiring:

cd code-app/frontend
npm install
npm run dev

Frontend’ning standart manzili http://localhost:5173. Standart foydalanuvchi nomi admin, standart paroli esa admin123; baza ishlashining boshqa tafsilotlarini techbase/README.md faylidan ko‘rish mumkin.

Ko‘p ishlatiladigan ishga tushirish usullari

Mavjud kirish ma’lumotlari va maqsadga qarab turli ishga tushirish iboralaridan foydalanish mumkin.

Talablardan boshlab to‘liq ishlab chiqish

Menga qurilmalarni ta’mirlashni boshqarish tizimini ishlab chiqing. Ontologiyaga asoslangan ishlab chiqish jarayoniga qat’iy rioya qiling va talablarni o‘rganishning har bir bosqichida mening tasdig‘imni kuting.

Faqat ontologik modellashtirishni bajarish

Ushbu talablar spetsifikatsiyasi asosida ontologik modellashtirishni bajaring va M1, M2, M3, M5, M6, M7, MU hamda manifest.json ni chiqaring.

Mavjud modellar asosida ilova yaratish

Ushbu yetti model YAML fayli asosida tizim yarating, code-paas bazasidan foydalaning va frontend hamda backend integratsion sinovini yakunlang.

“Ontologiyaga asoslangan”, “talablarni o‘rganish”, “ontologik modellashtirish”, “yetti model”, “code-paas”, “AI’ga xos ilova” va “biznes tizimini ishlab chiqish” kabi kalit so‘zlar ham Agent’ga ko‘nikmani aniqlashda yordam beradi.

Ilg‘or amaliyot bo‘yicha tavsiyalar

Inson tasdig‘i nazoratini o‘tkazib yubormang

Dastlabki talablar to‘liq ko‘rinsa ham, Agent’dan tizimni bir martada to‘g‘ridan-to‘g‘ri yaratishni so‘ramang. Bosqichma-bosqich tasdiqlash obyektlar chegarasi, tasdiqlash nuqtalari, ruxsatlar doirasi va statistik hisoblash mezonlari kabi muammolarni oldindan aniqlashga yordam beradi.

C ilovasini modellashtirish chegarasi sifatida oling

Ikkinchi bosqichda talablar hujjatining C ilovasi aniq kirish ma’lumoti sifatida ishlatilishi kerak. Agar modellashtirish vaqtida muhim biznes mazmuni yetishmasligi aniqlansa, model tasdiqlanmagan biznes doirasini o‘zi kengaytirishi o‘rniga, talablar bosqichiga qaytib, mazmunni to‘ldirish va tasdiqlash kerak.

Modellararo havolalarni tekshirishni birinchi o‘ringa qo‘ying

Kodni yaratishga kirishishdan oldin M7 va M2 o‘rtasidagi moslikni, M6 ning havola munosabatlarini hamda talab bandlaridan model elementlarigacha bo‘lgan kuzatuvchanlikni sinchiklab tekshiring. Model darajasidagi xatolar ma’lumotlar bazasi, API va sahifalarga kirib qolsa, keyingi integratsiya sinovlari xarajatini oshiradi.

Taqqoslash uchun oltin namunani saqlang

reference-example/ savdo shartnomalarini ijro etishni boshqarishning to‘liq amaliy namunasini taqdim etadi. Birinchi marta foydalanayotganda undagi talablar spetsifikatsiyasi, yetti model YAML fayli va manifest.json bilan taqqoslab, turli bosqichlardagi natijalar qanday bog‘lanishini tushunishingiz mumkin.

Avval modelni almashtiring, so‘ngra bazaviy qatlamni kengaytiring

techbase/models/ ichidagilar namunaviy modellardir. Haqiqiy loyihada avval o‘zingizning yetti model YAML faylingizni joylashtiring, keyin modeldan amalga oshirishgacha bo‘lgan o‘n bosqichli konveyer asosida backend xizmatlari, ruxsatlar, jarayonlar, menyular va sahifalarni kengaytiring. Bu biznes kodini bevosita namunaviy ma’lumotlar atrofida o‘zgartirishning oldini oladi.

Xulosa

ontology-driven-dev talablarni aniqlashtirish, ontologiyani modellashtirish va ilovani amalga oshirishni inson nazorati mavjud bo‘lgan yagona ishlab chiqish zanjiriga birlashtiradi. Undan to‘g‘ri foydalanishning kaliti — avval talablarni tasdiqlash, keyin yetti modelning izchilligini tekshirish va nihoyat code-paas asosida qurish hamda qabul qilishdir. Shu tariqa AI yordamida biznes tizimlarini ishlab chiqish samaradorligini oshirish, ayni paytda aniq semantik manba va talablarning to‘liq kuzatuvchanlik aloqalarini saqlab qolish mumkin.