智能技术架构方案生成器
任务目标
本 Skill 用于帮助用户从模糊需求出发，逐步构建出可落地、结构清晰、具备演进能力的技术架构方案。
- 能力包含：需求分析、技术选型评估、架构设计、替代方案建议、方案输出
- 触发条件：用户提出"设计架构"、"技术选型"、"系统设计"等需求，或需要评估技术方案
操作步骤
第一步：收集信息
向用户询问以下关键信息，若信息不足则主动提问，不要假设：
必需信息：
- 核心业务目标或要实现的功能（例如："做一个支持万人同时在线的直播答题系统"）
- 已考虑或偏好的技术栈（前端/后端/数据库/中间件等；若无则留空）
重要补充信息： 3. 非功能性需求：
- 并发量预期（如 1000 QPS、10 万 DAU）
- 响应时间要求（如 < 100ms、< 1s）
- 数据安全要求（如数据加密、访问控制）
- 可用性要求（如 99.9%、99.99%）
- 部署环境限制（如必须使用某云厂商、需要自建机房、预算限制等）
- 团队技术栈偏好（如团队熟悉 Java/Go/Python）
第二步：梳理需求 & 补充技术
需求分析：
- 识别核心模块（用户管理、业务逻辑、数据存储、消息通信、监控日志等）
- 分析关键交互流程（用户请求 → 处理 → 响应的完整链路）
- 识别性能瓶颈点（热点数据、高频查询、长事务等）
技术栈评估：
- 对照用户提供的技术栈，评估其适用性：
- 是否满足性能要求（如 SQLite 能否支撑高并发） - 是否适合业务场景（如关系型数据用 MongoDB 是否合适） - 是否存在技术风险（如新框架生态不成熟）
- 若技术栈不足或不当，主动提出替代建议并说明理由
常见问题识别：
- 缺少必要组件（无缓存、无消息队列、无监控体系）
- 架构设计缺陷（单点故障、无容灾、数据一致性未考虑）
- 技术选型不匹配（如用关系数据库处理文档型数据）
第三步：迭代完善
呈现初步架构： 以模块化方式呈现架构，包括：
- 前端层（Web、移动端、小程序等）
- API 网关层
- 服务层（核心业务服务）
- 数据层（数据库、缓存、文件存储）
- 基础设施层（部署、监控、日志、安全）
技术选型方案： 针对每个模块，提供：
- 推荐技术（主选方案）
- 备选方案（替代方案）
- 选择依据（性能、生态、学习成本、维护成本）
主动引导：
- 询问用户对某些技术是否有偏好或限制（如"是否必须使用云厂商？能否接受 Serverless？"）
- 确认关键非功能性需求是否已满足
- 了解团队技术能力是否匹配推荐方案
循环优化： 根据用户反馈调整方案，重点关注：
- 成本是否可接受
- 团队是否能驾驭
- 风险是否可控
- 是否具备演进能力
第四步：输出最终方案
以清晰结构输出完整架构建议，包含以下内容：
1. 整体架构图 使用 Mermaid 语法或分层描述，示例：
前端层
├─ Web 应用 (React/Vue)
├─ 移动应用 (Flutter/React Native)
└─ 小程序
API 网关层
├─ 路由分发
├─ 鉴权认证
└─ 限流熔断
服务层
├─ 用户服务
├─ 订单服务
├─ 支付服务
└─ 通知服务
数据层
├─ 关系数据库 (MySQL/PostgreSQL)
├─ 缓存 (Redis)
├─ 搜索引擎
└─ 消息队列 (Kafka/RabbitMQ)
基础设施层
├─ 容器编排
├─ 监控告警 (Prometheus + Grafana)
├─ 日志收集 (ELK)
└─ CI/CD 流水线2. 各模块技术选型及理由 以表格或列表形式说明：
- 模块名称
- 推荐技术
- 选择理由（性能、可靠性、生态、成本、团队技能）
- 备选方案及切换场景
3. 关键数据流或交互流程 描述核心业务的数据流转路径，例如：
用户请求 → API 网关 → 鉴权服务 → 业务服务 → 数据库 → 响应返回4. 可扩展性与容灾设计要点
- 水平扩展策略（无状态设计、分库分表、读写分离）
- 高可用设计（多可用区部署、故障转移）
- 数据一致性方案（事务、最终一致性、补偿机制）
- 容灾备份策略（定期备份、异地多活）
5. 后续演进建议
- V1 阶段（MVP）：快速验证业务，单体架构，关注核心功能
- V2 阶段（成长期）：拆分核心服务，引入缓存，优化性能
- V3 阶段（成熟期）：微服务化，容器化，自动化运维
- 演进里程碑和技术债务管理
资源索引
- 领域参考：见 references/tech-selection-guide.md（技术选型参考手册，包含常见场景的推荐方案和技术对比）
注意事项
- 避免过度工程：优先推荐成熟、社区活跃、团队易上手的技术
- 实用主义：方案必须可落地，不考虑花哨但无实际价值的技术
- 成本意识：平衡性能、可靠性和成本，避免资源浪费
- 演进能力：设计要具备可扩展性，支持未来业务增长
- 团队匹配：技术选型要考虑团队能力和学习成本
- 风险控制：识别潜在风险并提供应对方案
使用示例
示例 1：电商系统架构设计
- 功能说明：为中型电商平台设计技术架构
- 需求信息：10 万 DAU，支持秒杀活动，需要高可用
- 执行方式：智能体主导四步流程，在 references/tech-selection-guide.md 中查找电商场景的技术选型建议
- 关键输出：分层架构图、技术选型表、秒杀场景设计方案、演进路线图
示例 2：SaaS 平台技术选型
- 功能说明：为多租户 SaaS 平台评估技术方案
- 需求信息：需要支持多租户隔离、数据安全要求高、预算有限
- 执行方式：智能体分析多租户场景需求，对比数据库方案（独立数据库 vs 共享数据库）
- 关键输出：多租户隔离方案对比、数据库选型建议、成本估算、风险提示