apaas-object-skill

name	apaas-object-skill
description	Use when creating, updating, or deleting aPaaS data objects (schemas/tables), managing field definitions, or troubleshooting schema API errors like type mismatches, missing fields, or dependency ordering issues.

aPaaS 数据对象管理

管理 aPaaS 平台数据对象（表）的创建、更新、删除。通过 Node SDK 的 client.schema.* 接口操作。

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必读陷阱 | 前置条件 | 核心 API | 创建对象（两步走） | 字段类型映射 | 字段 settings 模板 | SQL 转换 | 多对象分阶段创建 | 错误处理 | 完整示例

必读陷阱清单

先看完这 5 条再动手，每条都是真实踩坑总结。

1. schema.create 静默忽略 fields — 传了字段定义也返回成功，但字段不会被创建。必须两步走：先 create 空壳，再 update 添加字段。
2. text/multilingual 缺 multiline = 整批静默失败 — API 返回 code: "0" + data: null，看似成功但所有字段都没创建。始终用完整 settings 模板。
3. metadata type ≠ schema type — number 要写 float，option 要写 enum，file 要写 attachment。用错直接报类型不识别。
4. 系统字段 _id/_createdBy 等不能手动创建 — 新建对象自动生成 5 个系统字段，重复定义会冲突报错。
5. 批量上限 10 个对象 — schema.create/update/delete 每次最多 10 个，超过需分批。

前置条件

使用此 skill 前，必须确保以下环境已就绪：

1. 安装 Node.js（>= 16）
2. 安装 SDK：npm install apaas-oapi-client@^0.1.37（schema 模块从 0.1.37 开始提供，低版本会报 Cannot read properties of undefined）
3. 获取凭据（在 aPaaS 平台的应用管理中获取）：
   • Client ID（格式：c_ 开头，如 c_a4dd955086ec45a882b9）
   • Client Secret（格式：32 位十六进制，如 a62fc785b97a4847810a4f319ccbdb5e）
   • Namespace（必须以 __c 结尾，如 package_5dc5b7__c）

初始化 Client

SDK 导出结构为 { apaas: { Client } }，不是直接导出 Client：

// ESM
import { apaas } from 'apaas-oapi-client';

// CommonJS
const { apaas } = require('apaas-oapi-client');

构造参数为顶层平铺，不要嵌套在 auth 或其他对象下：

// ✅ 正确
const client = new apaas.Client({
    clientId: 'c_a4dd955086ec45a882b9',
    clientSecret: 'a62fc785b97a4847810a4f319ccbdb5e',
    namespace: 'package_5dc5b7__c'
});
await client.init();

// ❌ 错误：不能解构 Client 直接用
const { Client } = require('apaas-oapi-client');  // Client is undefined

// ❌ 错误：不能嵌套在 auth 下
new apaas.Client({ auth: { clientId: '...' } });  // 鉴权失败

系统预置规则

系统预置对象（只读）

平台预置两张数据表，不可修改、不可删除：

对象	说明
_user	用户表
_department	部门表

系统字段识别规则

API name 以 _ 下划线开头的对象或字段，均为系统预置，只读不可修改/删除。

默认字段

任何新建的空白对象，系统自动生成以下 5 个字段，无需手动创建：

字段	类型	说明
_id	bigint	记录唯一标识
_createdBy	lookup	创建人
_createdAt	datetime	创建时间
_updatedBy	lookup	最后修改人
_updatedAt	datetime	最后修改时间

注意：

• 不要在 schema.create 的 fields 中定义这些字段，会冲突报错
• 不要尝试用 schema.update 修改或删除这些字段
• _user 和 _department 可以作为 lookup 的 referenced_object_api_name 目标（如关联用户/部门）

核心 API

接口	用途
client.schema.create({ objects })	批量创建数据对象
client.schema.update({ objects })	批量更新对象（添加/修改/删除字段）
client.schema.delete({ api_names })	批量删除数据对象

批量上限：schema.create / update / delete 每次调用最多 10 个对象，超过时需分批调用：

// 通用分批执行：将 items 按 batchSize 拆分，逐批调用 fn
async function batchExecute<T>(items: T[], batchSize: number, fn: (batch: T[]) => Promise<any>) {
    for (let i = 0; i < items.length; i += batchSize) {
        const batch = items.slice(i, i + batchSize);
        const result = await fn(batch);
        // 检查 result（见"响应验证"章节）
    }
}

// 示例：创建 25 个空壳对象
const allObjects = [/* ... 25 个对象定义 ... */];
await batchExecute(allObjects, 10, (batch) => client.schema.create({ objects: batch }));

| client.object.listWithIterator() | 列出所有数据对象 | | client.object.metadata.fields({ object_name }) | 获取对象所有字段元数据 | | client.object.metadata.export2markdown() | 导出对象元数据为 Markdown |

创建对象（两步走，必须遵守）

schema.create 会静默忽略 fields 参数 — 即使传了字段定义，返回 code: 0，但实际只创建空壳对象，字段不会被创建。

必须采用两步走：先 create 空壳，再 update 添加字段。

// 步骤 1：创建空壳对象（不传 fields，或传了也会被忽略）
await client.schema.create({
    objects: [{
        api_name: 'product',
        label: { zh_cn: '产品', en_us: 'Product' },
        settings: { display_name: '_id', allow_search_fields: ['_id'], search_layout: [] }
    }]
});

// 步骤 2：用 update + operator:'add' 添加字段
await client.schema.update({
    objects: [{
        api_name: 'product',
        fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'name',
              label: { zh_cn: '产品名称', en_us: 'Name' },
              type: { name: 'text', settings: { required: true, unique: false, case_sensitive: false, multiline: false, max_length: 200 } },
              encrypt_type: 'none' }
        ]
    }]
});

字段就位后可再次调用 schema.update 将 display_name 从 _id 更新为实际字段（如 name），注意 不能用 _name。多对象场景见「三阶段创建法」。

更新对象

三种操作通过 operator 字段区分：

await client.schema.update({
    objects: [{
        api_name: 'product',
        fields: [
            // 添加字段
            { operator: 'add', api_name: 'desc', label: { zh_cn: '描述', en_us: 'Desc' },
              type: { name: 'text', settings: { required: false, unique: false, case_sensitive: false, multiline: true, max_length: 1000 } }, encrypt_type: 'none' },
            // 修改字段（必须带完整 type，只改 label 会报错）
            { operator: 'replace', api_name: 'code',
              label: { zh_cn: '编号', en_us: 'Code' },
              type: { name: 'text', settings: { required: true, unique: true, case_sensitive: false, multiline: false, max_length: 100 } } },
            // 删除字段（只需 api_name）
            { operator: 'remove', api_name: 'desc' }
        ]
    }]
});

删除对象

await client.schema.delete({ api_names: ['product', 'order'] });

字段类型映射（关键陷阱）

metadata 返回的类型名和 schema 接口接受的类型名不一致，以下类型必须转换（用错会报类型不识别）：

Metadata Type	Schema Type
number	float
option	enum
file	attachment
autoId	auto_number
mobileNumber	phone
avatarOrLogo	avatar
referenceField	reference_field

其余类型同名直接使用：text、bigint、date、datetime、boolean、lookup、richText、email、region、decimal、multilingual。

完整映射见 references/field-schema-rules.ts 的 SCHEMA_TYPE_BY_METADATA_TYPE。

各字段类型 settings 模板（必须遵守）

致命陷阱：某些 settings 字段看似可选实则必填。缺失时 API 返回 code: "0" + data: null，看似成功但字段不会被创建。更危险的是，同一批次中一个字段缺少必填 settings，会导致整批所有字段都静默失败。

下表中用 ⚠️ 标记的 settings 为必填项，不传会导致静默失败。始终使用下方完整模板，不要省略任何字段。

Schema Type	完整 settings 模板
text	{ required: false, unique: false, case_sensitive: false, ⚠️ multiline: false, max_length: 255 }
float	{ required: false, unique: false, display_as_percentage: false, decimal_places_number: 2 }
bigint	{ required: false, unique: false }
date / datetime	{ required: false }
enum	{ required: false, multiple: false, option_type: "custom", options: [{label, api_name, color, active}] }
boolean	{ default_value: true, description_if_true: {zh_cn, en_us}, description_if_false: {zh_cn, en_us} }
lookup	{ required: false, multiple: false, referenced_object_api_name: "target" }
reference_field	{ current_lookup_field_api_name: "...", target_reference_field_api_name: "..." }
attachment	{ required: false, any_type: true, max_uploaded_num: 10, mime_types: [] }
auto_number	{ ⚠️ generation_method: "random", digits: 1, prefix: "", suffix: "", start_at: "1" }
richText	{ required: false, max_length: 1000 }
phone	{ required: false, unique: false }
avatar	{ display_style: "square" }
email	{ required: false, unique: false }
region	{ required: false, multiple: false, has_level_strict: true, strict_level: 4 }
decimal	{ required: false, unique: false, display_as_percentage: false, decimal_places: 2 }
multilingual	{ required: false, unique: false, case_sensitive: false, ⚠️ multiline: false, max_length: 1000 }

已确认的必填 settings（缺失 = 静默失败）：

• text / multilingual：multiline 必须显式传 true 或 false
• auto_number：generation_method 必须传（如 "random"）

enum 选项颜色：blue, cyan, green, yellow, orange, red, magenta, purple, blueMagenta, grey

从关系型数据库设计转换为 aPaaS 对象

用户提供的数据模型文档可能基于 MySQL、PostgreSQL、SQLite 等关系型数据库设计。以下规则指导如何将其转换为 aPaaS 平台的对象和字段。

转换完成后，必须先生成转换确认表呈现给用户确认，再执行创建操作。

SQL 列类型 → aPaaS 字段类型

SQL 类型	aPaaS Schema Type	settings 要点	转换说明
VARCHAR(n) / CHAR(n)	text	multiline: false, max_length: n	n > 255 时建议确认是否需要多行
TEXT / LONGTEXT / MEDIUMTEXT	text	multiline: true, max_length: 100000	大文本映射为多行文本
INT / INTEGER / BIGINT / SERIAL	bigint	required: false, unique: false	aPaaS 无 int/bigint 区分，统一用 bigint
FLOAT / DOUBLE / REAL	float	decimal_places_number: 2	按需调整小数位
DECIMAL(p,s) / NUMERIC(p,s)	decimal	decimal_places: s	s 映射为 decimal_places
DATE	date	required: false	直接映射
DATETIME / TIMESTAMP	datetime	required: false	统一映射为 datetime
BOOLEAN / TINYINT(1) / BIT	boolean	default_value: true/false	注意转换 DEFAULT 值
ENUM('a','b','c')	enum	每个枚举值转为 options 数组项	见下方枚举转换规则
JSON（存富文本）	richText	max_length: 1000	仅当 JSON 用于富文本时
BLOB / BINARY / VARBINARY	attachment	any_type: true	二进制文件类的列

特殊语义识别（根据列名或注释推断更精确的类型）：

列名模式	推断 aPaaS 类型	判断依据
email / *_email / mail	email	列名含 email/mail
phone / mobile / tel / *_phone	phone	列名含 phone/mobile/tel
avatar / logo / profile_image	avatar	列名含 avatar/logo
auto_number / serial_no / *_code（自增编号类）	auto_number	列名暗示自增编号且有 AUTO_INCREMENT 或 SERIAL
region / province / city / address	region	列名含地区信息

注意：语义识别是启发式的，转换后必须让用户确认。当无法确定时，默认映射为 text。

SQL 约束 → aPaaS 字段 settings

SQL 约束	aPaaS settings	说明
NOT NULL	required: true	非空约束
UNIQUE	unique: true	唯一约束
DEFAULT value	default_value: value（boolean）	仅 boolean 类型支持默认值
PRIMARY KEY (id)	不转换	aPaaS 自动生成 _id，忽略用户的主键列
AUTO_INCREMENT	通常忽略	_id 自动处理；如果是业务编号列，用 auto_number
CHECK	不直接支持	需要在应用层实现或告知用户 aPaaS 不支持
INDEX	不转换	aPaaS 自动管理索引

外键与关联关系 → lookup / reference_field

这是转换中最关键的部分。关系型数据库用外键表达关联，aPaaS 用 lookup 和 reference_field。

关系型设计	aPaaS 转换	示例
外键列（order.customer_id REFERENCES customer(id)）	在 order 上创建 lookup 字段，referenced_object_api_name: 'customer'	customer_id INT FK → lookup
一对多（一个 customer 有多个 order）	多的一方（order）加 lookup（multiple: false）指向一的一方	标准 lookup
多对多（中间表 student_course(student_id, course_id)）	消除中间表，在任一方加 lookup（multiple: true）指向另一方	中间表不创建为 aPaaS 对象
自关联（employee.manager_id REFERENCES employee(id)）	同一对象上创建 lookup 指向自身	referenced_object_api_name 指向自己
外键 + 需要显示关联对象的字段（如订单列表要显示客户名称）	先建 lookup，再建 reference_field 引用目标对象的字段	lookup + reference_field 组合

中间表识别规则：

• 表只有两个外键列（+ 可能的 id 和时间戳）
• 表名是两个实体名的组合（如 student_course、user_role、tag_article）
• 没有独立的业务字段

遇到中间表时：

1. 不要创建为 aPaaS 对象
2. 在关系的某一方创建 lookup（multiple: true）指向另一方
3. 选择哪一方加 lookup 时，优先选择业务上"主动关联"的一方（如学生选课 → 在 student 上加 lookup 指向 course）
4. 如果中间表有额外业务字段（如 score、enrolled_at），则必须保留为独立对象，两端各用一个 lookup

SQL ENUM → aPaaS enum 转换规则

-- SQL 定义
status ENUM('draft', 'published', 'archived') NOT NULL DEFAULT 'draft'

转换为：

{
    operator: 'add',
    api_name: 'status',
    label: { zh_cn: '状态', en_us: 'Status' },
    type: {
        name: 'enum',
        settings: {
            required: true,    // 来自 NOT NULL
            multiple: false,
            option_source: 'custom',
            options: [
                { label: { zh_cn: '草稿', en_us: 'Draft' }, api_name: 'draft', color: 'grey', active: true },
                { label: { zh_cn: '已发布', en_us: 'Published' }, api_name: 'published', color: 'green', active: true },
                { label: { zh_cn: '已归档', en_us: 'Archived' }, api_name: 'archived', color: 'blue', active: true }
            ]
        }
    },
    encrypt_type: 'none'
}

注意：

• SQL 的 ENUM 值直接作为 api_name（需合法：小写字母、数字、下划线）
• label 的中文需要根据语义翻译，无法机械转换，转换时用英文作为占位、中文标注"待确认"
• 颜色按顺序从 enum 选项颜色（见 settings 模板章节）中轮询分配

转换工作流（必须遵守）

拿到用户的数据库设计文档（SQL DDL、ER 图描述、表格等）后，按以下流程执行：

第一步：解析与识别

1. 提取所有表（→ aPaaS 对象）和列（→ aPaaS 字段）
2. 识别主键列 → 忽略（aPaaS 用 _id）
3. 识别外键列 → 标记为 lookup 候选
4. 识别中间表 → 标记为"消除"或"保留"
5. 识别 ENUM 列 → 提取枚举值列表
6. 对每个列按「SQL 列类型映射表」和「语义识别规则」确定 aPaaS 类型

第二步：生成转换确认表

以 Markdown 表格形式呈现给用户，必须等待用户确认后才能执行创建：

## 转换结果确认

### 对象列表
| SQL 表名 | aPaaS 对象 api_name | 标签(zh_cn) | 处理方式 |
|---|---|---|---|
| customer | customer | 客户 | 创建 |
| order | order | 订单 | 创建 |
| order_item | order_item | 订单明细 | 创建 |
| customer_tag | — | — | ⚠️ 识别为中间表，不创建（在 customer 上加 tags lookup） |

### 字段转换明细
| 对象 | SQL 列 | SQL 类型 | → aPaaS 类型 | api_name | 说明 |
|---|---|---|---|---|---|
| customer | id | INT PK | — | — | 忽略（用系统 _id） |
| customer | name | VARCHAR(100) NOT NULL | text | name | required: true, max_length: 100 |
| customer | email | VARCHAR(200) | email | email | 语义识别为 email 类型 |
| customer | status | ENUM('active','inactive') | enum | status | 2 个选项 |
| order | customer_id | INT FK→customer | lookup | customer | 关联客户 |
| order | total | DECIMAL(10,2) | decimal | total | decimal_places: 2 |

### 需要确认的项
- [ ] customer.email: 推断为 `email` 类型，是否正确？还是保持 `text`？
- [ ] customer_tag 识别为中间表，是否正确？如果该表有额外业务字段请告知
- [ ] enum 选项的中文标签是否准确？

请确认或修改后，我将按照三阶段创建法执行。

第三步：用户确认后执行

用户确认后，按「多对象依赖分析与分阶段创建」章节的流程执行（1a 空壳 → 1b 基础字段 → 2 lookup → 3 reference_field）。

不可转换的 SQL 特性

以下 SQL 特性在 aPaaS 中无直接对应，需告知用户：

SQL 特性	aPaaS 处理方式
存储过程 / 触发器	不支持，需用应用逻辑实现
视图（VIEW）	不支持，忽略
复合主键	不支持，aPaaS 用 _id 单列主键
复合唯一约束（多列联合）	不支持单字段级 unique 无法表达联合唯一
CHECK 约束	不直接支持，需在应用层校验
分区表	不支持，忽略
自定义函数 / 计算列	不支持

遇到这些特性时，在转换确认表中标注"⚠️ 不支持"并给出替代建议（如果有的话）。

多对象依赖分析与分阶段创建（核心策略）

当一个应用有多张数据表且互相关联时，不能一次性创建带 lookup 的完整对象。

问题：循环依赖

订单(order) --lookup--> 客户(customer)
客户(customer) --lookup--> 订单(order)   // 互相引用，谁先创建？

lookup 字段要求目标对象已存在，互相引用时直接创建必然失败。

解决：三阶段创建法

阶段 1a — 创建空壳对象：所有对象只建壳子，不传 fields（传了也会被忽略）。display_name 暂时指向 _id。

// 阶段 1a：创建所有空壳
await client.schema.create({
    objects: [
        { api_name: 'customer', label: { zh_cn: '客户', en_us: 'Customer' },
          settings: { display_name: '_id' } },
        { api_name: 'order', label: { zh_cn: '订单', en_us: 'Order' },
          settings: { display_name: '_id' } }
    ]
});

阶段 1b — 添加基础字段：用 schema.update + operator: 'add' 给每个对象补上基础字段（text, bigint, decimal, enum 等不依赖其他对象的字段）。

// 阶段 1b：补基础字段
await client.schema.update({
    objects: [
        { api_name: 'customer', fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'name', label: { zh_cn: '客户名', en_us: 'Name' },
              type: { name: 'text', settings: { required: true, unique: false, case_sensitive: false, multiline: false, max_length: 200 } }, encrypt_type: 'none' }
        ]},
        { api_name: 'order', fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'order_no', label: { zh_cn: '订单号', en_us: 'Order No' },
              type: { name: 'text', settings: { required: true, unique: true, case_sensitive: false, multiline: false, max_length: 50 } }, encrypt_type: 'none' }
        ]}
    ]
});

阶段 2 — 补充 lookup 字段：所有对象已存在，用 schema.update + operator: 'add' 给每个对象补上 lookup 字段。

// 阶段 2：所有对象已存在，补 lookup
await client.schema.update({
    objects: [
        {
            api_name: 'order',
            fields: [
                { operator: 'add', api_name: 'customer', label: { zh_cn: '客户', en_us: 'Customer' },
                  type: { name: 'lookup', settings: { required: false, multiple: false, referenced_object_api_name: 'customer' } },
                  encrypt_type: 'none' }
            ]
        },
        {
            api_name: 'customer',
            fields: [
                { operator: 'add', api_name: 'latest_order', label: { zh_cn: '最近订单', en_us: 'Latest Order' },
                  type: { name: 'lookup', settings: { required: false, multiple: false, referenced_object_api_name: 'order' } },
                  encrypt_type: 'none' }
            ]
        }
    ]
});

阶段 3 — 补充 reference_field：lookup 就位后，添加引用字段。

// 阶段 3：lookup 就位后，补 reference_field
await client.schema.update({
    objects: [{
        api_name: 'order',
        fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'customer_name', label: { zh_cn: '客户名称', en_us: 'Customer Name' },
              type: { name: 'reference_field', settings: {
                  current_lookup_field_api_name: 'customer',
                  target_reference_field_api_name: 'name'
              } }, encrypt_type: 'none' }
        ]
    }]
});

依赖分析流程

拿到需求后，按此流程分析：

1. 列出所有对象和字段，标记哪些字段是 lookup / lookup_multi / reference_field
2. 画出依赖关系：lookup 的 referenced_object_api_name 指向谁
3. 分类到各阶段：
   • 阶段 1a：schema.create 创建所有空壳对象（不传 fields）
   • 阶段 1b：schema.update 添加基础字段（text, bigint, float, date, datetime, enum, boolean, attachment, auto_number, richText, phone, avatar, email, region, decimal, multilingual）
   • 阶段 2：schema.update 添加 lookup / lookup_multi
   • 阶段 3：schema.update 添加 reference_field
4. 始终用此流程，即使没有循环依赖也不要尝试在 create 中传 fields

删除顺序（逆向）

删除时必须反向操作：

1. 先删 reference_field（依赖 lookup）
2. 再删 lookup / lookup_multi（依赖目标对象）
3. 最后删对象本身

删除所有对象（完整工作流）

清理环境或重建数据模型时，需要删除应用内所有自定义对象。流程如下：

// 步骤 1：获取所有自定义对象（_ 开头为系统预置，不可删除）
const allObjects = await client.object.listWithIterator();
const customObjects = allObjects.items.filter(o => !o.apiName.startsWith('_'));
if (customObjects.length === 0) return;

// 步骤 2：收集依赖字段
const fieldsByType: Record<string, { object: string; field: string }[]> = { referenceField: [], lookup: [] };
for (const obj of customObjects) {
    const result = await client.object.metadata.fields({ object_name: obj.apiName });
    for (const field of result.data?.fields || []) {
        if (field.apiName.startsWith('_')) continue;
        const typeName = field.type?.name || field.type;
        if (typeName === 'referenceField' || typeName === 'lookup') {
            fieldsByType[typeName].push({ object: obj.apiName, field: field.apiName });
        }
    }
}

// 步骤 3：按依赖顺序删字段（reference_field → lookup）
for (const typeName of ['referenceField', 'lookup']) {
    const items = fieldsByType[typeName];
    if (items.length === 0) continue;
    const grouped: Record<string, { operator: 'remove'; api_name: string }[]> = {};
    for (const { object, field } of items) {
        (grouped[object] ??= []).push({ operator: 'remove', api_name: field });
    }
    await client.schema.update({
        objects: Object.entries(grouped).map(([api_name, fields]) => ({ api_name, fields }))
    });
}

// 步骤 4：删除所有对象
await client.schema.delete({ api_names: customObjects.map(o => o.apiName) });

删除后建议用 verifyObjects() 或 client.object.listWithIterator() 确认清理干净。

约束速记

• reference_field 只能引用 multiple: false 的 lookup
• lookup_multi（multiple: true）不能作为 reference_field 的引导字段
• 同一批 schema.update 中，add 的执行顺序不保证，不要在同一批里 add lookup 又 add 依赖它的 reference_field

失败恢复与幂等重跑

多阶段创建过程中，任意阶段都可能失败。以下是各阶段失败后的状态和恢复策略：

各阶段失败后的状态

失败点	已完成的状态	恢复策略
阶段 1a 失败	部分空壳对象可能已创建	重跑 1a，已存在的对象会报 k_ec_000015（含 "exist"），安全忽略
阶段 1b 失败	空壳对象存在，部分字段可能已添加	重跑 1b，已存在的字段会报错，可通过先查询 metadata 跳过已有字段
阶段 2 失败	基础字段已就位，部分 lookup 可能已添加	同上，查询后跳过已有 lookup
阶段 3 失败	lookup 已就位，部分 reference_field 可能已添加	同上，查询后跳过已有 reference_field

幂等重跑模式

// 查询已有字段，跳过已存在的
async function addFieldsIdempotent(objectName: string, fieldsToAdd: any[]) {
    const existing = await client.object.metadata.fields({ object_name: objectName });
    const existingNames = new Set(
        (existing.data?.fields || []).map((f: any) => f.apiName)
    );
    const newFields = fieldsToAdd.filter(f => !existingNames.has(f.api_name));
    if (newFields.length === 0) {
        console.log(`  [SKIP] ${objectName}: 所有字段已存在`);
        return;
    }
    const result = await client.schema.update({
        objects: [{ api_name: objectName, fields: newFields }]
    });
    checkResponse(result, `addFields(${objectName})`);
}

部分成功的处理

schema.update 可能在一批 10 个对象中只有部分成功。通过 data.items[].status.code 逐项检查，只重跑失败的对象：

const result = await client.schema.update({ objects: batch });
const failed = (result.data?.items || [])
    .filter((item: any) => item.status?.code !== '0')
    .map((item: any) => item.api_name);
if (failed.length > 0) {
    console.warn(`部分失败: ${failed.join(', ')}，可针对这些对象重跑`);
}

常见错误与对策

错误	原因	修复
update 返回 code: "0" + data: null	⚠️ 静默失败：字段 settings 缺少必填项（如 text 缺 multiline，auto_number 缺 generation_method），或同一批次中某个字段有此问题导致整批失败	始终使用 settings 模板中的完整字段。检查方法：成功时返回 data.items，返回 data: null 即为失败
invalid generation_method value	auto_number 字段未传 generation_method	必须传 generation_method: "random"
k_ec_000015 field type is required	replace 时只传了 label 没传 type	replace 必须带完整 type（name + settings）
k_ec_000015 + 含 "exist"	对象已存在，重复创建	先查询是否存在，或安全忽略此错误
create 返回成功但字段为空	schema.create 静默忽略 fields	必须用两步走：先 create 空壳，再 update 添加字段
创建字段类型不识别	用了 metadata type（如 number）	用 schema type（float）
display_name 报错	使用了 _name，或指向不存在的字段	创建空壳时先用 _id，字段就位后再更新
lookup 创建失败	目标对象不存在	先创建目标对象
reference_field 创建失败	引导 lookup 不存在或是 multi	先创建 multiple: false 的 lookup
reference_field field not found	lookup 刚创建，系统索引延迟；或目标字段类型不支持引用（如 avatar）	批量迁移时对 reference_field 失败做容错（打印错误但不中断），必要时加延迟重试

响应验证

每次 API 调用后必须检查三层状态：

1. result.code !== '0' — 请求级错误（参数格式问题）
2. result.code === '0' && result.data === null — ⚠️ 静默失败（最危险：看起来成功，但字段未创建。原因：settings 缺必填项）
3. result.data.items[].status.code !== '0' — 单个对象级错误

上述三层检查已封装在 scripts/run.ts 的 checkResponse(result, context) 函数中，直接调用即可。

创建后验证

创建/更新对象后，调用 scripts/run.ts 的 verifyObjects(['product', ...]) 验证：自动检查对象是否存在、列出自定义字段及类型、导出 Markdown 供人工审查。

执行脚本与目录结构

npm install && cp scripts/.env.example scripts/.env  # 填入凭据后执行：
npx ts-node scripts/run.ts

scripts/run.ts 自动加载凭据、初始化 client，内置工具函数：checkResponse()（三层响应验证）、batchExecute()（自动分批）、verifyObjects()（字段级验证）。

apaas-object-skill/
  SKILL.md                          # 主文档（Claude 读取此文件）
  references/
    FIELD_SCHEMA_RULES.md           # 字段类型映射与规则（人读版）
    field-schema-rules.ts           # 字段类型映射与规则（机器可读版，含 SQL 转换规则）
  scripts/
    run.ts                          # 执行脚本（凭据加载、client 初始化、工具函数）
    .env.example                    # 凭据配置模板

端到端完整示例

以下示例演示从 SQL DDL 到 aPaaS 对象的完整流程：

-- 输入：用户提供的 SQL 设计
CREATE TABLE customer (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(100) NOT NULL,
  email VARCHAR(200),
  status ENUM('active', 'inactive') DEFAULT 'active'
);

CREATE TABLE `order` (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  order_no VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
  customer_id INT REFERENCES customer(id),
  total DECIMAL(10,2),
  created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

// ===== 阶段 1a：创建空壳对象 =====
await client.schema.create({
    objects: [
        { api_name: 'customer', label: { zh_cn: '客户', en_us: 'Customer' },
          settings: { display_name: '_id', allow_search_fields: ['_id'], search_layout: [] } },
        { api_name: 'order', label: { zh_cn: '订单', en_us: 'Order' },
          settings: { display_name: '_id', allow_search_fields: ['_id'], search_layout: [] } }
    ]
});

// ===== 阶段 1b：添加基础字段 =====
await client.schema.update({
    objects: [
        { api_name: 'customer', fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'name',
              label: { zh_cn: '客户名称', en_us: 'Name' },
              type: { name: 'text', settings: { required: true, unique: false, case_sensitive: false, multiline: false, max_length: 100 } },
              encrypt_type: 'none' },
            { operator: 'add', api_name: 'email',
              label: { zh_cn: '邮箱', en_us: 'Email' },
              type: { name: 'email', settings: { required: false, unique: false } },
              encrypt_type: 'none' },
            { operator: 'add', api_name: 'status',
              label: { zh_cn: '状态', en_us: 'Status' },
              type: { name: 'enum', settings: {
                  required: false, multiple: false, option_type: 'custom',
                  options: [
                      { label: { zh_cn: '活跃', en_us: 'Active' }, api_name: 'active', color: 'green', active: true },
                      { label: { zh_cn: '停用', en_us: 'Inactive' }, api_name: 'inactive', color: 'grey', active: true }
                  ]
              } },
              encrypt_type: 'none' }
        ]},
        { api_name: 'order', fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'order_no',
              label: { zh_cn: '订单号', en_us: 'Order No' },
              type: { name: 'text', settings: { required: true, unique: true, case_sensitive: false, multiline: false, max_length: 50 } },
              encrypt_type: 'none' },
            { operator: 'add', api_name: 'total',
              label: { zh_cn: '合计', en_us: 'Total' },
              type: { name: 'decimal', settings: { required: false, unique: false, display_as_percentage: false, decimal_places: 2 } },
              encrypt_type: 'none' }
            // created_at → 忽略，系统自动生成 _createdAt
        ]}
    ]
});

// ===== 阶段 2：添加 lookup =====
await client.schema.update({
    objects: [
        { api_name: 'order', fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'customer',
              label: { zh_cn: '客户', en_us: 'Customer' },
              type: { name: 'lookup', settings: { required: false, multiple: false, referenced_object_api_name: 'customer' } },
              encrypt_type: 'none' }
        ]}
    ]
});

// ===== 阶段 3 (可选)：添加 reference_field =====
await client.schema.update({
    objects: [
        { api_name: 'order', fields: [
            { operator: 'add', api_name: 'customer_name',
              label: { zh_cn: '客户名称', en_us: 'Customer Name' },
              type: { name: 'reference_field', settings: {
                  current_lookup_field_api_name: 'customer',
                  target_reference_field_api_name: 'name'
              } },
              encrypt_type: 'none' }
        ]}
    ]
});

// ===== 更新 display_name =====
await client.schema.update({
    objects: [
        { api_name: 'customer', settings: { display_name: 'name' } },
        { api_name: 'order', settings: { display_name: 'order_no' } }
    ]
});

// ===== 验证 =====
await verifyObjects(['customer', 'order']);

转换要点：

• id INT PRIMARY KEY → 忽略，aPaaS 用 _id
• created_at DATETIME → 忽略，aPaaS 用 _createdAt
• customer_id INT FK → lookup 字段
• VARCHAR(200) 列名含 email → 语义识别为 email 类型