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Backend-Entwicklungsmuster

Backend-Architekturmuster, API-Design, Datenbankoptimierung und bewährte Server-seitige Praktiken für Node.js, Express und Next.js API-Routen. Verwenden Sie dies beim Erstellen oder Überprüfen von Node.js-, Express- oder Next.js-API-Routen und deren Datenzugriff.

Was ist Backend-Entwicklungsmuster?

Diese Fähigkeit bietet eine umfassende Sammlung von Backend-Entwicklungsmustern und Best Practices, die speziell auf skalierbare serverseitige Anwendungen mit Node.js, Express und Next.js (sowohl Seiten als auch API-Routen) zugeschnitten sind. Sie deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter RESTful- und GraphQL-API-Design, das Repository- und Service-Layer-Pattern zur Trennung von Datenzugriffs- und Geschäftslogik, Middleware-Patterns für Authentifizierung und Protokollierung sowie Datenbankoptimierungstechniken wie N+1-Abfragevermeidung, Transaktionen und Caching mit Redis. Die Dokumentation enthält klare Codebeispiele in TypeScript, die sowohl bewährte Vorgehensweisen (PASS) als auch Anti-Patterns (FAIL) demonstrieren. Darüber hinaus behandelt sie zentralisiertes Fehlermanagement, exponentielle Backoff-Wiederholungen, JWT-basierte Authentifizierung, rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Ratenbegrenzung (mit gemeinsamem Speicher wie Redis), Hintergrundjobs und Warteschlangen sowie strukturierte Protokollierung für Überwachungs- und Debugging-Zwecke. Die Muster sind so konzipiert, dass sie in Plattformen wie Vercel, Netlify, AWS Lambda oder jeder Node.js-Umgebung funktionieren, wobei der Schwerpunkt auf Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Produktionsbereitschaft liegt.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht Backend-Entwicklungsmuster?

Backend-Architekturmuster und Best Practices für skalierbare serverseitige Anwendungen.

Wann aktivieren

  • Entwerfen von REST- oder GraphQL-API-Endpunkten
  • Implementieren von Repository-, Service- oder Controller-Ebenen
  • Optimieren von Datenbankabfragen (N+1, Indizierung, Verbindungspooling)
  • Hinzufügen von Caching (Redis, In-Memory, HTTP-Cache-Header)
  • Einrichten von Hintergrundjobs oder asynchroner Verarbeitung
  • Strukturieren der Fehlerbehandlung und Validierung für APIs
  • Erstellen von Middleware (Auth, Logging, Ratenbegrenzung)

API-Designmuster

RESTful-API-Struktur

// BESTEHEN: Ressourcenbasierte URLs
GET    /api/markets                 # Ressourcen auflisten
GET    /api/markets/:id             # Einzelne Ressource abrufen
POST   /api/markets                 # Ressource erstellen
PUT    /api/markets/:id             # Ressource ersetzen
PATCH  /api/markets/:id             # Ressource aktualisieren
DELETE /api/markets/:id             # Ressource löschen

// BESTEHEN: Query-Parameter für Filterung, Sortierung, Paginierung
GET /api/markets?status=active&sort=volume&limit=20&offset=0

Repository-Pattern

// Abstrahierte Datenzugriffslogik
interface MarketRepository {
  findAll(filters?: MarketFilters): Promise<Market[]>
  findById(id: string): Promise<Market | null>
  create(data: CreateMarketDto): Promise<Market>
  update(id: string, data: UpdateMarketDto): Promise<Market>
  delete(id: string): Promise<void>
}

class SupabaseMarketRepository implements MarketRepository {
  async findAll(filters?: MarketFilters): Promise<Market[]> {
    let query = supabase.from('markets').select('*')

    if (filters?.status) {
      query = query.eq('status', filters.status)
    }

    if (filters?.limit) {
      query = query.limit(filters.limit)
    }

    const { data, error } = await query

    if (error) throw new Error(error.message)
    return data
  }

  // Andere Methoden...
}

Service-Layer-Pattern

// Geschäftslogik getrennt vom Datenzugriff
class MarketService {
  constructor(private marketRepo: MarketRepository) {}

  async searchMarkets(query: string, limit: number = 10): Promise<Market[]> {
    // Geschäftslogik
    const embedding = await generateEmbedding(query)
    const results = await this.vectorSearch(embedding, limit)

    // Vollständige Daten abrufen
    const markets = await this.marketRepo.findByIds(results.map(r => r.id))

    // Nach Ähnlichkeit sortieren
    return markets.sort((a, b) => {
      const scoreA = results.find(r => r.id === a.id)?.score || 0
      const scoreB = results.find(r => r.id === b.id)?.score || 0
      return scoreA - scoreB
    })
  }

  private async vectorSearch(embedding: number[], limit: number) {
    // Vektorsuche-Implementierung
  }
}

Middleware-Pattern

// Anfrage-/Antwort-Verarbeitungspipeline
export function withAuth(handler: NextApiHandler): NextApiHandler {
  return async (req, res) => {
    const token = req.headers.authorization?.replace('Bearer ', '')

    if (!token) {
      return res.status(401).json({ error: 'Unauthorized' })
    }

    try {
      const user = await verifyToken(token)
      req.user = user
      return handler(req, res)
    } catch (error) {
      return res.status(401).json({ error: 'Invalid token' })
    }
  }
}

// Verwendung
export default withAuth(async (req, res) => {
  // Handler hat Zugriff auf req.user
})

Datenbankmuster

Abfrageoptimierung

// BESTEHEN: GUT: Nur benötigte Spalten auswählen
const { data } = await supabase
  .from('markets')
  .select('id, name, status, volume')
  .eq('status', 'active')
  .order('volume', { ascending: false })
  .limit(10)

// FEHLER: SCHLECHT: Alles auswählen
const { data } = await supabase
  .from('markets')
  .select('*')

N+1-Abfragevermeidung

// FEHLER: SCHLECHT: N+1-Abfrageproblem
const markets = await getMarkets()
for (const market of markets) {
  market.creator = await getUser(market.creator_id)  // N Abfragen
}

// BESTEHEN: GUT: Batch-Abruf
const markets = await getMarkets()
const creatorIds = markets.map(m => m.creator_id)
const creators = await getUsers(creatorIds)  // 1 Abfrage
const creatorMap = new Map(creators.map(c => [c.id, c]))

markets.forEach(market => {
  market.creator = creatorMap.get(market.creator_id)
})

Transaktionsmuster

async function createMarketWithPosition(
  marketData: CreateMarketDto,
  positionData: CreatePositionDto
) {
  // Supabase-Transaktion verwenden
  const { data, error } = await supabase.rpc('create_market_with_position', {
    market_data: marketData,
    position_data: positionData
  })

  if (error) throw new Error('Transaktion fehlgeschlagen')
  return data
}

// SQL-Funktion in Supabase
CREATE OR REPLACE FUNCTION create_market_with_position(
  market_data jsonb,
  position_data jsonb
)
RETURNS jsonb
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
  -- Transaktion automatisch starten
  INSERT INTO markets VALUES (market_data);
  INSERT INTO positions VALUES (position_data);
  RETURN jsonb_build_object('success', true);
EXCEPTION
  WHEN OTHERS THEN
    -- Rollback erfolgt automatisch
    RETURN jsonb_build_object('success', false, 'error', SQLERRM);
END;
$$;

Caching-Strategien

Redis-Caching-Ebene

class CachedMarketRepository implements MarketRepository {
  constructor(
    private baseRepo: MarketRepository,
    private redis: RedisClient
  ) {}

  async findById(id: string): Promise<Market | null> {
    // Zuerst Cache prüfen
    const cached = await this.redis.get(`market:${id}`)

    if (cached) {
      return JSON.parse(cached)
    }

    // Cache-Fehltreffer - aus Datenbank abrufen
    const market = await this.baseRepo.findById(id)

    if (market) {
      // Für 5 Minuten zwischenspeichern
      await this.redis.setex(`market:${id}`, 300, JSON.stringify(market))
    }

    return market
  }

  async invalidateCache(id: string): Promise<void> {
    await this.redis.del(`market:${id}`)
  }
}

Cache-Aside-Pattern

async function getMarketWithCache(id: string): Promise<Market> {
  const cacheKey = `market:${id}`

  // Cache versuchen
  const cached = await redis.get(cacheKey)
  if (cached) return JSON.parse(cached)

  // Cache-Fehltreffer - aus DB abrufen
  const market = await db.markets.findUnique({ where: { id } })

  if (!market) throw new Error('Markt nicht gefunden')

  // Cache aktualisieren
  await redis.setex(cacheKey, 300, JSON.stringify(market))

  return market
}

Fehlerbehandlungsmuster

Zentralisierte Fehlerbehandlung

class ApiError extends Error {
  constructor(
    public statusCode: number,
    public message: string,
    public isOperational = true
  ) {
    super(message)
    Object.setPrototypeOf(this, ApiError.prototype)
  }
}

export function errorHandler(error: unknown, req: Request): Response {
  if (error instanceof ApiError) {
    return NextResponse.json({
      success: false,
      error: error.message
    }, { status: error.statusCode })
  }

  if (error instanceof z.ZodError) {
    return NextResponse.json({
      success: false,
      error: 'Validierung fehlgeschlagen',
      details: error.issues
    }, { status: 400 })
  }

  // Unerwartete Fehler protokollieren
  console.error('Unerwarteter Fehler:', error)

  return NextResponse.json({
    success: false,
    error: 'Interner Serverfehler'
  }, { status: 500 })
}

// Verwendung
export async function GET(request: Request) {
  try {
    const data = await fetchData()
    return NextResponse.json({ success: true, data })
  } catch (error) {
    return errorHandler(error, request)
  }
}

Wiederholung mit exponentiellem Backoff

async function fetchWithRetry<T>(
  fn: () => Promise<T>,
  maxRetries = 3
): Promise<T> {
  let lastError: Error

  for (let i = 0; i < maxRetries; i++) {
    try {
      return await fn()
    } catch (error) {
      lastError = error as Error

      if (i < maxRetries - 1) {
        // Exponentieller Backoff: 1s, 2s, 4s
        const delay = Math.pow(2, i) * 1000
        await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delay))
      }
    }
  }

  throw lastError!
}

// Verwendung
const data = await fetchWithRetry(() => fetchFromAPI())

Authentifizierung und Autorisierung

JWT-Token-Validierung

import jwt from 'jsonwebtoken'

interface JWTPayload {
  userId: string
  email: string
  role: 'admin' | 'user'
}

export function verifyToken(token: string): JWTPayload {
  try {
    const payload = jwt.verify(token, process.env.JWT_SECRET!) as JWTPayload
    return payload
  } catch (error) {
    throw new ApiError(401, 'Ungültiges Token')
  }
}

export async function requireAuth(request: Request) {
  const token = request.headers.get('authorization')?.replace('Bearer ', '')

  if (!token) {
    throw new ApiError(401, 'Autorisierungstoken fehlt')
  }

  return verifyToken(token)
}

// Verwendung in API-Route
export async function GET(request: Request) {
  const user = await requireAuth(request)

  const data = await getDataForUser(user.userId)

  return NextResponse.json({ success: true, data })
}

Rollenbasierte Zugriffskontrolle

type Permission = 'read' | 'write' | 'delete' | 'admin'

interface User {
  id: string
  role: 'admin' | 'moderator' | 'user'
}

const rolePermissions: Record<User['role'], Permission[]> = {
  admin: ['read', 'write', 'delete', 'admin'],
  moderator: ['read', 'write', 'delete'],
  user: ['read', 'write']
}

export function hasPermission(user: User, permission: Permission): boolean {
  return rolePermissions[user.role].includes(permission)
}

export function requirePermission(permission: Permission) {
  return (handler: (request: Request, user: User) => Promise<Response>) => {
    return async (request: Request) => {
      const user = await requireAuth(request)

      if (!hasPermission(user, permission)) {
        throw new ApiError(403, 'Unzureichende Berechtigungen')
      }

      return handler(request, user)
    }
  }
}

// Verwendung - HOF umschließt den Handler
export const DELETE = requirePermission('delete')(
  async (request: Request, user: User) => {
    // Handler erhält authentifizierten Benutzer mit bestätigter Berechtigung
    return new Response('Gelöscht', { status: 200 })
  }
)

Ratenbegrenzung

Die Ratenbegrenzung muss einen gemeinsam genutzten Speicher wie Redis, ein Gateway oder den nativen Begrenzer der Plattform verwenden. Verwenden Sie für Produktions-APIs keine prozessinternen In-Memory-Zähler: Sie werden bei der Bereitstellung zurückgesetzt, auf mehrere Replikate aufgeteilt und schlagen in serverlosen oder Multi-Instanz-Umgebungen offen fehl.

Halten Sie die Backend-Schicht für die Wahl des Integrationspunkts und der Fehlerform verantwortlich; verwenden Sie api-design für den HTTP-Vertrag und security-review für die Überprüfung von Missbrauchsfällen.

Hintergrundjobs und Warteschlangen

Einfaches Warteschlangenmuster

class JobQueue<T> {
  private queue: T[] = []
  private processing = false

  async add(job: T): Promise<void> {
    this.queue.push(job)

    if (!this.processing) {
      this.process()
    }
  }

  private async process(): Promise<void> {
    this.processing = true

    while (this.queue.length > 0) {
      const job = this.queue.shift()!

      try {
        await this.execute(job)
      } catch (error) {
        console.error('Job fehlgeschlagen:', error)
      }
    }

    this.processing = false
  }

  private async execute(job: T): Promise<void> {
    // Job-Ausführungslogik
  }
}

// Verwendung für die Indizierung von Märkten
interface IndexJob {
  marketId: string
}

const indexQueue = new JobQueue<IndexJob>()

export async function POST(request: Request) {
  const { marketId } = await request.json()

  // Zur Warteschlange hinzufügen, anstatt zu blockieren
  await indexQueue.add({ marketId })

  return NextResponse.json({ success: true, message: 'Job in Warteschlange' })
}

Protokollierung und Überwachung

Strukturierte Protokollierung

interface LogContext {
  userId?: string
  requestId?: string
  method?: string
  path?: string
  [key: string]: unknown
}

class Logger {
  log(level: 'info' | 'warn' | 'error', message: string, context?: LogContext) {
    const entry = {
      timestamp: new Date().toISOString(),
      level,
      message,
      ...context
    }

    console.log(JSON.stringify(entry))
  }

  info(message: string, context?: LogContext) {
    this.log('info', message, context)
  }

  warn(message: string, context?: LogContext) {
    this.log('warn', message, context)
  }

  error(message: string, error: Error, context?: LogContext) {
    this.log('error', message, {
      ...context,
      error: error.message,
      stack: error.stack
    })
  }
}

const logger = new Logger()

// Verwendung
export async function GET(request: Request) {
  const requestId = crypto.randomUUID()

  logger.info('Märkte abrufen', {
    requestId,
    method: 'GET',
    path: '/api/markets'
  })

  try {
    const markets = await fetchMarkets()
    return NextResponse.json({ success: true, data: markets })
  } catch (error) {
    logger.error('Fehler beim Abrufen der Märkte', error as Error, { requestId })
    return NextResponse.json({ error: 'Interner Fehler' }, { status: 500 })
  }
}

Denken Sie daran: Backend-Muster ermöglichen skalierbare, wartbare serverseitige Anwendungen. Wählen Sie Muster, die Ihrem Komplexitätsgrad entsprechen.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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