生成代码后 query.User.Where() 报错根本原因是 Mode 配置与调用方式不匹配、包导入缺失或 db 初始化时机错误：必须显式 import "your_project/query"，query.Use(db) 需在 db 就绪后调用（不可放 init()），且 gen.WithDefaultQuery 下须用 query.Use(db).User 而非直接 query.User；TINYINT(1) 应统一用 gen.FieldType("field", "bool") 或 "int" 映射，避免 int/int8 类型不匹配 panic。
生成代码后 query.User.Where() 报 “undefined: query” 或 panic “no db instance”
这不是 GORM Gen 本身出错，而是包导入和初始化顺序没对上。生成的 query 包是独立的，必须显式导入，且 query.Use(db) 必须在 db 实例就绪后调用。
- 检查是否漏了
import "your_project/query"—— IDE 提示 undefined 就是这里没导包 -
query.Use(db)不能放在全局变量或init()中，否则db可能为 nil；推荐在应用启动流程中（如main()或依赖注入容器里）完成初始化 - 如果用了
gen.WithDefaultQuery模式，query.User是类型别名，真正可链式调用的是query.Use(db).User返回的实例，不是直接query.User.Where(...)
MySQL 的 TINYINT(1) 字段生成后传 int 值编译通过但运行 panic
GORM Gen 默认把 TINYINT(1) 映射为 int8，而 Go 字面量 1 类型是 int，导致 .Eq(1) 编译过、运行崩——这是 Go 类型系统在起作用，不是 bug。
- 最稳妥的做法是统一字段类型：在
gen.FieldType("is_active", "bool")中显式声明布尔字段，再配gen.FieldRelate("is_active", "Active")让生成器用bool而非uint8 - 对状态类整型字段（如
status），用gen.FieldType("status", "int")强制映射为int，避免每次调用都写int8(1) -
DECIMAL字段强烈建议转成int64（单位“分”），并加json:"amount,string"tag 防止前端解析浮点精度丢失
Mode 配置和实际调用方式不匹配导致编译失败或 IDE 无提示
gen.Mode 不是开关列表，而是决定生成代码契约风格的核心配置。混搭错误组合会直接破坏调用链。
Golang Uber Dig
下载
使用 uber-go/dig 在 Golang 中实现依赖注入——基于反射容器，提供 Provide/Invoke、dig.In/dig.Out 参数与结果对象，支持命名依赖等
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gen.WithDefaultQuery+gen.WithoutContext是常见错误组合：前者要求query.Use(db)初始化，后者生成的方法不带context.Context参数；但如果你业务层统一传ctx，就会报too many arguments - 要支持上下文，必须用
gen.WithDefaultQuery | gen.WithContext（默认值），而不是关掉WithContext -
gen.WithQueryInterface生成的是接口类型（如UserDo），不能直接链式调用.Find()，得用query.Use(db).User或手动实现接口，否则编译报错
从数据库表生成 model 后，字段名与数据库列名大小写/下划线不一致
生成器默认按 Go 风格转驼峰（user_name → UserName），但 GORM 标签里的 column 未必自动对齐，尤其遇到保留字或特殊命名时。
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- 在
gen.GenerateModel("users")后，手动检查生成的 struct tag，确认gorm:"column:user_name"是否存在且正确 - 若数据库列含关键字（如
order、group），GORM Gen 不会自动加反引号，需用gen.FieldTagName("order", "Order")+gorm:"column:\`order\`"手动补 - 生成前可通过
gen.WithFieldNameStrategy(func(s string) string { return strings.ReplaceAll(s, "_", "") })自定义命名策略，但慎用——可能破坏语义可读性
query 实例怎么拿、tag 怎么对齐。这些细节不提前对齐，后面每写一个查询都可能多花十分钟 debug。 
