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

architecture-design