这是一份关于两种实现相同业务逻辑需求方法的对比文档，主要内容如下：

• 前言：介绍文档是两种实现方式的 A/B 比较，强调业务逻辑在数据库项目中的重要性及 AI 生成代码的问题，指出关键是教 AI 声明式规则，结合 AI 与声明式自动化可兼得快速开发与企业级治理。
• 声明逻辑：可在 VS Code 中通过代码补全或自然语言声明逻辑，使用 Python 作为领域特定语言（DSL）。
• 调试逻辑：利用标准 IDE 服务调试，提供日志显示规则运行及多行链缩进。
• 管理逻辑：可将逻辑存储在多个文件，按用例命名（如check_credit.py）。
• 分析过程：从创建basic_demo项目开始，构建声明式逻辑和用过程式方法重建逻辑，测试不同情况下的逻辑处理及分析两种逻辑的差异。
• 总结（TL;DR）：LogicBank 声明式规则相比传统过程式实现代码复杂度降低 44 倍，在代码量、复杂性、维护性、性能、错误处理和业务一致性等方面都有优势，能消除复杂性并提供更好的性能等。
• 概述：比较企业应用中实现业务逻辑的两种方法，即 LogicBank 规则的声明式逻辑和使用事件处理程序的传统过程式逻辑。
• 业务需求：在订单管理系统中实现复制价格、计算金额等常见业务规则。

• 代码比较：

  • LogicBank 声明式规则（约 5 行）：通过简单可读的规则实现业务逻辑，如复制价格、计算金额等。
  • 过程式实现（约 220 行）：复杂的事件处理，手动处理各种变化和关联。

• 详细比较：

  • 代码量：LogicBank 约 5 行，过程式约 220 行，LogicBank 更简洁。
  • 可维护性：LogicBank 规则自文档化，易于修改和添加新规则；过程式逻辑埋在实现细节中，理解和修改困难。
  • 错误处理和边缘情况：LogicBank 自动处理所有变化场景，过程式需手动处理每个边缘情况。
  • 性能：LogicBank 有修剪、优化等特性，避免 N+1 问题；过程式多查询，易出现性能问题。
  • 调试和可观察性：LogicBank 有清晰的规则执行日志，过程式调试困难。
  • 测试：LogicBank 可独立测试规则，过程式需测试整个事件链。
  • 业务一致性：LogicBank 规则易读且直接反映业务需求，过程式则较难。
• 实际影响：在开发时间、风险管理、团队生产力和业务敏捷性等方面，LogicBank 都具有优势。
• 结论：LogicBank 能降低代码复杂度，提供更好的维护性、质量、性能、业务一致性和开发速度，代表从过程式到声明式的转变，证据基于 API Logic Server 项目的实际实现。还可深入了解GenAI-Logic并在GitHub上探索。