用数据表工具完成一次可复查的数据清洗
最小可运行架构与组件职责拆分要落到具体对象上讨论。对本文涉及的数据处理任务，先约定输入是表结构、字段类型和计算参数，交付物是处理后的表、异常行和运行记录。以下内容用于梳理设计和验证方法，不假设任何未经证实的线上数据或项目结论。
先明确这次要验证什么
围绕“最小可运行架构与组件职责拆分”做取舍
最小架构只保留入口、处理模块、存储或外部工具适配层，以及结果展示。入口负责校验 表结构、字段类型和计算参数；处理模块只关心业务规则；适配层负责超时和协议；展示层处理 处理后的表、异常行和运行记录。
职责分开不是为了增加层数，而是为了替换其中一项时不改动其他项。接口先约定数据结构和失败状态，再决定框架或部署方式。
把边界放进实现和文档
def handle(request: dict) -> dict: if not request.get("request_id"): return {"status": "rejected", "reason": "缺少请求标识"} if request.get("dry_run"): return {"status": "preview", "reason": "仅生成待确认结果"} return {"status": "queued", "reason": "进入受控处理"}用样本复查，而不是凭印象判断
用一条完整请求走通四个组件。若为验证一个模块必须启动整套系统，边界仍然过于模糊。
结语
最小可运行架构与组件职责拆分没有脱离场景的标准答案。保留任务范围、样本、规则版本和未解决的问题，下一次调整时才知道该延续哪项选择、该推翻哪项前提。
