Electric-SQL 与大型语言模型(LLMs)集成指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/electric 前言
在现代应用开发中，大型语言模型(LLMs)如ChatGPT和Claude已成为强大的辅助工具。Electric-SQL作为一款优秀的本地优先数据库同步解决方案，与这些AI工具的结合可以显著提升开发效率。本文将详细介绍如何将Electric-SQL与LLMs结合使用，帮助开发者快速构建高质量的同步应用。
为什么需要LLMs与Electric-SQL集成
- 加速开发流程：LLMs可以快速生成Electric-SQL相关代码，减少手动编码时间
- 降低学习曲线：对于Electric-SQL新手，LLMs可以提供即时指导和示例代码
- 提高代码质量：通过精心设计的提示词，LLMs可以生成符合最佳实践的代码结构
准备工作
获取Electric-SQL的LLMs配置文件
Electric-SQL团队提供了一个专门的llms.txt配置文件，其中包含了LLMs需要了解的Electric-SQL最新API和功能信息。这个文件解决了LLMs训练数据可能过时的问题。
使用方式有两种：
- 直接复制粘贴到聊天窗口
- 作为文件上传到项目
主流LLMs平台集成方法
ChatGPT集成步骤
- 下载
llms.txt文件到本地 - 在ChatGPT界面点击"Attach"或"+"按钮上传文件
- 文件上传后，ChatGPT会自动将其内容作为上下文理解
Claude集成方法
Claude提供了更强大的项目上下文功能：
- 创建一个新项目
- 将
llms.txt添加到项目上下文中 - 这样所有在该项目中的聊天会话都会自动包含Electric-SQL的最新信息
编写有效的提示词
与LLMs交互时，提示词的质量直接影响输出结果。以下是一些最佳实践：
基础提示词示例
生成一个使用Electric-SQL的待办事项应用
高级提示词示例
使用Electric-SQL生成待办事项应用，要求：
- 采用共享持久化模式处理乐观写入
- 使用Valtio作为客户端状态管理
- 实现硬删除和使用UUID作为主键
- 数据模型结构：用户->工作区->列表->待办项->评论
- 允许将待办项分配给用户
- 允许用户对待办项进行评论
分步开发策略
对于复杂项目，建议采用分步开发方式：
- 先让LLM制定实现计划
- 审核并调整计划
- 分步骤实现功能
- 为每个步骤编写测试代码
示例提示词：
不要立即编写代码。首先仔细考虑最佳实现方案，然后制定高层次实现计划。确保考虑代码质量、可维护性、用户体验和性能。将实现分解为可测试的步骤。
现有项目迁移指南
Electric-SQL的一个显著优势是它可以与现有技术栈无缝集成，非常适合逐步将现有应用迁移到同步架构。
迁移步骤
- 将现有代码库添加到AI代码编辑器(如Cursor或Windsurf)的上下文中
- 识别当前数据获取逻辑
- 逐步替换为Electric-SQL同步功能
Windsurf示例
- 从本地文件系统选择项目文件夹
- 定位需要改造的数据获取组件或路由
- 提示LLM将其替换为Electric-SQL同步逻辑
Cursor示例
- 导航到目标文件
- 选择相关代码段
- 提供明确的改造指令
最佳实践与技巧
- 明确数据库选择：如果使用特定Postgres服务(如Supabase或Neon)，应在提示词中明确说明
- 模式选择：根据应用需求指定写入模式(如乐观写入)
- 测试驱动：要求LLM为每个功能编写测试代码
- 迭代优化：采用小步快跑的方式，逐步完善功能
常见问题解决方案
- 生成代码过时：确保上传最新的
llms.txt文件 - 功能不完整：将需求分解为更小的任务单元
- 性能问题：要求LLM考虑性能优化方案
- 架构不合理：先让LLM提供设计方案，人工审核后再实现
总结
Electric-SQL与LLMs的结合为现代应用开发提供了强大助力。通过合理使用llms.txt配置文件和精心设计的提示词，开发者可以显著提高开发效率，快速构建高质量的同步应用。无论是全新项目开发还是现有项目迁移，这种组合都能带来显著的效率提升。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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