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# 复盘文档 - 批量操作功能
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## 元数据
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- 需求编号：001-03
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- 创建时间：2026-01-30
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- 创建人：AI Assistant
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- 状态：已完成
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## 复盘概述
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本次复盘对批量操作功能的开发过程进行了全面回顾，从需求定义到代码提交的每个阶段都进行了分析，总结了成功经验、改进点、问题分析和行动计划，旨在提高后续开发过程的效率和质量。
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批量操作功能是 Salesforce Partner API 的核心功能之一，支持批量创建、批量更新、批量删除、批量 Upsert 四个核心操作，最多支持 1000 条记录，自动分批处理（每批最多 200 条）。
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## 目标与实际产出对比
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### 目标
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- 实现 Salesforce Partner API 的批量操作功能
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- 支持批量创建、批量更新、批量删除、批量 Upsert 四个核心操作
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- 支持最多 1000 条记录，自动分批处理（每批最多 200 条）
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- 支持部分失败情况，提供详细的成功/失败统计
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- 遵循 SSOT 流程，确保所有开发活动都有文档依据
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- 生成符合项目规范的代码，包含单元测试
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### 实际产出
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- 成功实现了批量创建、批量更新、批量删除、批量 Upsert 四个核心操作
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- 支持最多 1000 条记录，自动分批处理（每批最多 200 条）
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- 支持部分失败情况，提供详细的成功/失败统计（包括成功数量、失败数量、创建数量、更新数量）
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- 实现了 AllOrNoneHeader 控制（可选全部成功或全部失败）
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- 使用了 DisableFeedTrackingHeader 提高性能
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- 实现了批次间休眠机制（可配置，默认 100ms）
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- 严格按照 SSOT 流程执行，每个阶段都有相应的文档
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- 生成了 10 个代码文件（1 个 Controller + 2 个 Service + 4 个 DTO + 2 个 VO + 1 个测试）
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- 实现了完整的单元测试，包含 11 个测试方法，测试覆盖率不低于 80%
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- 完整记录了会话过程，包括对话记录、生成的文档和代码、关键决策等
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## 成功经验
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### 1. 详细的提示词设计
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阶段 5 生成的提示词包含了详细的输出格式要求、代码规范要求和测试要求，特别是：
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- 明确了自动分批处理的要求（最多 1000 条记录，每批最多 200 条）
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- 明确了性能优化的要求（DisableFeedTrackingHeader、批次间休眠）
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- 明确了测试覆盖的要求（包含多种场景的测试）
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这些详细的要求确保了生成的代码符合项目规范和需求。
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### 2. 自动分批处理算法的有效实现
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成功实现了自动分批处理算法：
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```java
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private <T> List<List<T>> splitIntoBatches(List<T> list, int batchSize) {
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List<List<T>> batches = new ArrayList<>();
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for (int i = 0; i < list.size(); i += batchSize) {
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int end = Math.min(i + batchSize, list.size());
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batches.add(list.subList(i, end));
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}
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return batches;
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}
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```
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该算法简洁高效，能够正确地将大规模数据分割为多个批次，每批最多 200 条记录。
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### 3. 性能优化的充分考虑
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在实现过程中充分考虑了性能优化：
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- 使用 DisableFeedTrackingHeader 禁用 Feed 跟踪，提高性能
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- 实现批次间休眠机制，避免 API 限流
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- 使用连接缓存，避免重复创建连接
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这些优化措施确保了批量操作的高效执行。
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### 4. 完善的异常处理
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使用了 datai-salesforce-common 模块的异常体系，统一处理各种异常情况：
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- ConnectionException：连接异常
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- InvalidSObjectException：无效对象类型异常
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- 其他 Salesforce API 异常
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同时返回友好的错误消息（中文），记录详细的错误日志。
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### 5. 详细的成功/失败统计
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实现了详细的成功/失败统计功能：
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- 成功数量
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- 失败数量
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- 创建数量（仅 Upsert）
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- 更新数量（仅 Upsert）
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- 总数量
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- 单项结果列表（包含每条记录的详细结果）
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这些统计信息帮助用户了解批量操作的执行情况。
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## 改进点
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### 1. 单元测试的覆盖率可以提高
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虽然覆盖了主要场景（正常场景、部分失败场景、全部失败场景、超过限制场景、自动分批处理场景、AllOrNoneHeader 控制场景、DisableFeedTrackingHeader 使用场景、批次间休眠场景），但可以增加更多的边界条件测试：
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- 空记录列表的处理
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- 单条记录的处理
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- 正好 200 条记录的处理
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- 正好 1000 条记录的处理
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- 网络异常场景
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### 2. 代码注释可以更详细
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部分复杂的算法逻辑可以增加更多的注释说明，特别是：
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- 自动分批处理算法的详细说明
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- AllOrNoneHeader 的作用和使用场景
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- DisableFeedTrackingHeader 的作用和使用场景
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- 批次间休眠机制的作用和使用场景
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### 3. API 文档的自动生成可以考虑
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可以探索使用 Swagger 等工具自动生成 API 文档，提高文档的准确性和维护性。当前的手动编写方式虽然详细，但维护成本较高。
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### 4. 批量操作的性能监控可以考虑
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可以增加批量操作的性能监控功能，记录每次批量操作的执行时间、成功/失败数量等，帮助用户了解批量操作的性能表现。
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## 问题分析
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### 问题 1：批量 Upsert 操作中外部 ID 字段的验证可以更严格
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**现象**：在批量 Upsert 操作中，如果外部 ID 字段不存在或无效，错误提示不够明确。
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**根因**：
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- 提示词中对外部 ID 字段的验证要求不够具体
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- 代码中对外部 ID 字段的验证逻辑不够完善
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**解决方案**：
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1. 在后续的提示词设计中，增加更具体的外部 ID 字段验证要求
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2. 在代码中增加对外部 ID 字段的前置验证，提供更明确的错误提示
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3. 考虑使用 Salesforce API 的 Describe 功能验证外部 ID 字段是否存在
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**行动计划**：
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- 责任：AI Assistant
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- 时间：下一个迭代
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- 具体措施：在批量 Upsert 的 DTO 中增加外部 ID 字段的验证注解，在 Service 中增加前置验证逻辑
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### 问题 2：批量操作的超时处理可以优化
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**现象**：在处理大规模数据时，如果 Salesforce API 响应较慢，可能会出现超时。
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**根因**：
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- 当前实现中没有设置明确的超时时间
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- 批次间休眠时间固定，不能根据 API 响应情况动态调整
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**解决方案**：
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1. 在 PartnerConnectionFactory 中设置连接超时和读取超时
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2. 实现动态批次间休眠机制，根据 API 响应情况调整休眠时间
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3. 增加超时重试机制
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**行动计划**：
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- 责任：AI Assistant
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- 时间：下一个迭代
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- 具体措施：在 PartnerConnectionFactory 中增加超时配置，实现动态休眠机制
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### 问题 3：批量操作的部分失败处理可以更灵活
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**现象**：当前实现中，如果 AllOrNoneHeader 设置为 false（允许部分失败），失败记录的详细信息不够丰富。
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**根因**：
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- 错误信息转换逻辑比较简单
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- 没有提供失败记录的重试机制
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**解决方案**：
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1. 丰富错误信息，包括错误码、错误消息、字段级别错误等
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2. 提供失败记录的重试机制
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3. 提供批量操作的回滚机制（如果可能）
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**行动计划**：
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- 责任：AI Assistant
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- 时间：下一个迭代
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- 具体措施：优化错误信息转换逻辑，增加失败记录重试功能
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## 行动计划
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| 序号 | 改进点/问题 | 具体措施 | 责任人 | 时间节点 | 优先级 |
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|------|------------|----------|--------|----------|--------|
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| 1 | 单元测试覆盖率提高 | 增加边界条件测试（空记录、单条记录、正好200条、正好1000条、网络异常） | AI Assistant | 下一个迭代 | 高 |
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| 2 | 代码注释更详细 | 增加算法逻辑、Header作用、休眠机制的详细注释 | AI Assistant | 下一个迭代 | 中 |
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| 3 | API文档自动生成 | 探索使用Swagger等工具自动生成API文档 | 项目团队 | 下一个迭代 | 中 |
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| 4 | 性能监控 | 增加批量操作的性能监控功能 | AI Assistant | 下一个迭代 | 低 |
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| 5 | 外部ID字段验证 | 增加外部ID字段的前置验证 | AI Assistant | 下一个迭代 | 高 |
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| 6 | 超时处理优化 | 设置超时时间，实现动态休眠机制 | AI Assistant | 下一个迭代 | 中 |
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| 7 | 部分失败处理优化 | 丰富错误信息，提供失败记录重试机制 | AI Assistant | 下一个迭代 | 中 |
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## 提取模式
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### 有效的 Prompt 技巧
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1. **具体的算法要求**
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- 在提示词中明确指定算法的输入、处理和输出，可以提高生成代码的准确性
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- 示例："自动分批处理算法：输入记录列表（最多 1000 条），将记录列表分割为多个批次（每批最多 200 条），返回批次列表"
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2. **性能优化的明确要求**
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- 在提示词中明确指定性能优化的要求，可以确保生成的代码考虑性能因素
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- 示例："使用 DisableFeedTrackingHeader 提高性能，实现批次间休眠机制（可配置，默认 100ms）"
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3. **详细的测试场景要求**
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- 在提示词中明确指定测试场景，可以确保生成的单元测试覆盖主要场景
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- 示例："单元测试覆盖率不低于 80%，包含正常场景、部分失败场景、全部失败场景、超过限制场景、自动分批处理场景"
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### 避免的坑
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1. **不要忽略批量操作的限制**
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- Salesforce API 对批量操作有明确的限制（最多 200 条/批），在设计和实现时必须考虑这些限制
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- 错误示例：直接传递 1000 条记录给 Salesforce API，导致 API 报错
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2. **不要忽略部分失败的处理**
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- 批量操作支持部分失败（AllOrNoneHeader = false），必须正确处理部分失败的情况
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- 错误示例：只处理全部成功或全部失败的情况，忽略部分失败
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3. **不要忽略性能优化**
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- 批量操作可能涉及大量数据，必须考虑性能优化（DisableFeedTrackingHeader、批次间休眠等）
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- 错误示例：不使用 DisableFeedTrackingHeader，导致性能低下
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## 模板迭代
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经过本次复盘，发现当前的提示词模板（`docs/Prompt/0000-template.md`）在以下方面可以更具体：
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1. **算法要求**：增加对算法输入、处理、输出的明确要求
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2. **性能优化**：增加对性能优化措施的明确要求
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3. **限制条件**：增加对 API 限制条件的明确要求
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4. **测试场景**：增加对边界条件测试的明确要求
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计划在下一个迭代中更新提示词模板，增加上述内容。
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- [需求文档](../requirements/sub/2026-01-28-001-03-批量操作.md) - 批量操作需求文档
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- [设计文档](../design/2026-01-30-003-批量操作-设计.md) - 批量操作设计文档
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- [决策记录](../decisions/2026-01-30-003-ADR-批量操作技术选型.md) - 批量操作技术选型决策记录
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- [变更日志](../changelog/2026-01-30-003-changelog.md) - 批量操作变更日志
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- [API 文档](../api-docs/2026-01-30-003-api.md) - 批量操作 API 文档
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- [会话记录](../sessions/2026-01-28-001-session.md) - 会话记录
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