Solarch
Solarch · 程式設計
Solarch 是一款以架構優先為核心的後端工具,圍繞著圖表轉程式碼而打造。你把後端畫成由節點和邊構成的圖,嚴格的規則引擎會檢查每一條連線,再由混合編譯器寫出程式碼。它是為那些希望圖表與程式碼庫保持同步、而不是慢慢脫節的開發者而生。把它想成由圖畫驅動的型別安全程式碼產生,而不是反過來。

關於 Solarch
Solarch 是什麼
Solarch 是一款從圖畫出發、而非從程式碼出發的後端架構工具。你在同一塊畫布上描繪控制器、服務、儲存庫、資料表、DTO 和佇列,一個預設拒絕的規則引擎會在你描繪時驗證每一條連線。控制器不能直接連到資料表,必須先經過服務或儲存庫。不合法的邊會當場被擋下,而不是三個提交之後才發現。
它的主張很直白。多數 AI 程式開發工具先寫程式碼,再期望架構跟得上。Solarch 把順序倒過來:架構優先開發意味著 AI 先提出以標準模式為基礎的結構,規則再加以驗證,只有正確的圖才會變成程式碼。那麼,圖表轉程式碼究竟帶給你什麼?一份由規則檢查過的單一真實來源,你的編輯器和 AI 代理都能從中讀取。這就是內建保證的型別安全程式碼產生。
主要限制在於範圍。Solarch 處理的是後端結構,因此前端、部署和基礎設施都不在它描繪的範圍內。它也不會替你發想業務邏輯。一個專案大約 80% 會以後端骨架的形式產出,演算法相關的部分仍留給你來寫。
開始使用
- 在 app.solarch.dev 註冊,並開啟一張空白的專案畫布。
- 把系統畫成節點與邊,或讓 AI 架構師提出一份你可以編輯的起始圖。
- 連接節點時,觀察規則引擎如何標示不合法的邊,並在繼續前修正。
- 執行混合編譯器:第一階段建立不含 token 的骨架,第二階段填入空的函式主體。
- 把結果匯出成程式碼、Mermaid 圖表、API 合約或 AI 可讀的向量記憶。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 以圖表思考、並希望程式碼與所畫內容相符的後端開發者。
- 想要快速完成骨架、但打算自行掌控棘手邏輯的獨立開發者。
- 需要共享專案、並為架構設定單一真實來源的小型團隊。
任務
- 把系統草圖變成具型別安全的程式碼骨架,不必手寫 DTO 和實體。
- 及早發現架構錯誤,避免控制器最後直接和資料庫資料表對話。
- 讓圖表、編輯器和 AI 代理都從同一份驗證過的圖讀取。
情境
- 開新後端就想從第一天擁有乾淨結構,而不是日後再重構。
- 稽核既有設計,因為圖表與程式碼庫已悄悄脫節。
- 把專案交給另一位開發者,並给他一份真正讀得懂的圖。
主要功能
規則引擎驗證
你畫的每一條邊都會對照一個預設拒絕的規則引擎,也就是說,任何未經明確允許的連線,在進入你的程式碼庫之前就會被禁止。它會強制執行 7 種反模式和 3 項條件檢查。錯誤的連線在你還在思考時就被揪出,遠比寫進程式碼後再修便宜得多。
混合編譯器
Solarch 把產生過程拆成兩個階段。首先,確定性編譯器以零 token 把圖轉成骨架,直接從邊建立 DTO、實體和建構子注入,完全不呼叫模型。接著,精準的 AI 只填入空的函式主體,每個函式約 300 token。這樣的拆分壓低了成本,也讓結構性工作完全可預測。結構免費,邏輯只需一點成本。
架構優先的 AI
AI 提出以標準模式為基礎的架構,規則引擎在任何內容落到畫布之前就先驗證,因此錯誤的圖絕不會存活到下一步。設計仍由你主導,工具則負責繁瑣的草擬。這與常見的程式碼優先流程相反,也是脫節始終為零的原因。規則不允許的,就進不來。
多目標匯出
一份驗證過的圖可以同時匯出成多種東西,你能從同一份真實來源取出原始碼、Mermaid 圖表、API 合約或 AI 可讀的向量記憶。最後這個選項讓 Cursor 和 Claude 能把你的架構當作情境讀取,於是你的代理和你看著同一份地圖工作。一張圖,多種輸出。
編輯器、CI 與代理同步
Solarch 就活在你工作的地方。架構透過你的編輯器、CI 流程和 AI 代理,共用同一個差異引擎,因此三者永遠對當前版本看法一致。無論你發布什麼變更,三者看到的都是同一個版本,這消除了沒人信任過期圖表的老問題。不必再猜哪一份副本才是最新的。
團隊共享專案
Team 方案加入了共享專案,具備單一歸屬節點與跨組織的幽靈參照:一個節點只會有一個擁有者,不管有多少專案指向它。一個節點只有一個擁有者,其他專案會回頭指向它,而不是複製它。對團隊而言,這終結了「哪個版本的架構才是真的」的爭論。語言支援仍然偏少,且 Solarch 尚未公布涵蓋哪些技術堆疊,付費前最好先確認你自己的。
自帶技術堆疊
Solarch 不是一個你得搬進去住的封閉平台。你把圖帶進既有的技術堆疊,保留你的編輯器、流程和代理。產生的程式碼是要融入你既有的環境,而不是取代它。
優缺點
優點
- 在描繪時就揪出不合法的後端連線,架構錯誤永遠到不了程式碼庫。
- 兩階段編譯器只把模型用在函式主體上,壓低 AI token 成本。
- 匯出選項涵蓋程式碼、圖表、合約和代理記憶,全都來自同一份驗證過的圖。
- 具單一歸屬節點的團隊共享專案,避免了大型組織中的版本混亂。
- 付費方案提供 7 天試用,讓你在大筆投入前先測試 AI 骨架。
缺點
- 範圍止於後端結構,前端、部署和基礎設施仍需各自的工具。
- 較低的兩層方案只有繪圖和骨架,完整的程式碼庫產生要從每月 $100 的 Code 方案才開始。
- 沒有公開的 API,需要在其周圍撰寫腳本的團隊只能等待或詢問。
常見問題
Solarch 是一款後端架構工具。你把系統畫成由節點和邊構成的圖,它會產生與架構完全相符的程式碼。重點是避免設計與程式碼庫脫節。先畫圖,再寫程式。
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Solarch 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現,再透過 API 執行,或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者,就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板,把枯燥的部分都先接好了:驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件,以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格,然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js,所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台,用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定,團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說,這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試,需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說,這是個可靠的選擇。
