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