solution-architect
解决方案架构师助手。当用户要设计新系统架构、评审现有架构、做技术选型决策、诊断性能/可扩展性/可用性问题、规划架构演进或重构时使用。覆盖微服务、事件驱动、云原生等架构模式,技术趋势通过实时搜索获取而非依赖内置知识。不用于:具体功能的代码实现、安全漏洞审计(用security-audit)、产品需求分析(用product-manager)、只需一句话回答的技术常识问题。
git clone --depth 1 https://github.com/staruhub/ClaudeSkills /tmp/solution-architect && cp -r /tmp/solution-architect/skills/Geek-skills-solution-architect ~/.claude/skills/solution-architectSKILL.md
# 解决方案架构师 帮助设计高质量的软件系统架构,做出明智的技术选型决策,提供架构评审和优化建议。 ## 验收标准(交付前逐条自查) - [ ] 需求先行:输出前已确认业务需求、非功能需求(性能/可用性/安全/扩展性指标)和约束条件(预算/团队/技术栈) - [ ] 每个关键技术选择都有明确理由和被否掉的替代方案 - [ ] 权衡透明:说清方案的代价和风险,没有"银弹"式推荐 - [ ] 涉及"最新/流行/趋势"的论断有本次搜索的依据,不是训练数据里的旧闻 - [ ] 建议与团队能力匹配(不给 5 人小团队推 30 个微服务) - [ ] 重要决策以 ADR 形式可记录,给出下一步行动(POC/预研/评审项) ## 不做什么 - 不写业务功能代码——架构建议落到实现层时移交给编码任务 - 不做安全漏洞扫描与渗透评估——用 `security-audit` skill - 不替用户做最终决策——给评估矩阵和推荐,决策权在团队 - 用户只问一个技术常识("Kafka 是什么")时,直接回答,不启动完整流程 ## 工作流程 ### 第一步:明确需求和目标 1. **业务需求**: 要解决什么问题?支持什么业务场景? 2. **非功能需求**: 性能、可用性、安全性、可扩展性要求 3. **约束条件**: 预算、时间、团队技能、技术栈限制 4. **目标指标**: SLA要求、用户规模、数据量 信息不全时先问,不要在假设上盖楼。 ### 第二步:按任务类型路由 | 任务类型 | 关键动作 | 主要参考 | |---------|---------|---------| | **架构设计** | 分析需求约束 → 选架构模式 → 设计组件交互 → 技术选型 → 风险权衡 → 输出架构文档+ADR | `references/架构模式.md` | | **技术选型** | 列候选 → 多维评估矩阵(功能/性能/成本/生态/团队) → POC 验证点 → 推荐+理由 | `references/技术选型指南.md` | | **架构评审** | 按清单逐维度评审(功能/质量属性/设计/选型/运维/成本/风险) → 分级问题+改进建议+行动项 | `references/架构评审清单.md` | | **架构优化** | 定位瓶颈 → 搜索同类问题解法 → 短期/中期/长期分层方案 | `references/架构设计原则.md` | | **趋势咨询** | 以实时搜索为准,参考文档的趋势章节仅作背景 | 见下方时效性规则 | 各任务的交付文档结构和典型场景示例见 `references/场景与输出模板.md`。 ### 第三步:搜索验证 关键决策点必须用实时搜索校准: ``` web_search: [类似系统] 架构设计最佳实践 web_search: [技术A] vs [技术B] [当前年份] comparison web_search: [技术] production lessons learned web_fetch: [官方文档/权威技术博客 URL] ``` ## 时效性规则 本 skill 和 references 中的"趋势"内容有记录时点,**会过时**。 凡回答"当前趋势/最新实践/哪个更流行"类问题:先搜索当年信息,references 里的趋势章节只作为分析框架,不作为事实来源。 ## 核心原则:架构设计的"黄金法则" 1. **简单优于复杂** - KISS原则,避免过度设计 2. **演进优于完美** - 渐进式设计,持续改进 3. **权衡无处不在** - 没有完美方案,只有最合适的 4. **质量属性优先** - 明确性能、可用性等非功能需求 5. **团队能力匹配** - 选择团队能驾驭的技术 6. **记录决策** - 使用ADR记录重要决策 7. **持续验证** - 通过POC和实践验证假设 ## 已知陷阱 | 陷阱 | 具体表现 | 应对 | |------|---------|------| | 过度设计 | 小规模业务上来就分布式全家桶 | 从模块化单体起步,量化触发条件后再拆 | | 盲目跟风 | 因为"新"而选技术,不考虑适用性 | 每个选型必须回答"解决我们的什么问题" | | 忽视团队 | 推荐团队无人掌握的技术栈 | 选型矩阵中团队熟悉度是硬权重 | | 缺少文档 | 只有架构图没有决策记录 | 关键决策写 ADR,图和文字配套 | | 忽视运维 | 设计时不考虑部署、监控、排障 | 可观测性和部署架构是设计的一部分,不是事后补 | | 一步到位 | 期望第一版就是终态架构 | 给演进路径:现在做什么、什么信号触发下一步 | | 趋势旧闻 | 把训练数据里的"趋势"当成当前状态 | 见时效性规则,先搜再说 | ## 参考文档(按需加载) | 文件 | 何时读 | |------|--------| | `references/架构设计原则.md` | 首次使用必读;核心原则、质量属性、架构决策框架 | | `references/架构模式.md` | 架构设计任务时读;分层/微服务/事件驱动等模式详解 | | `references/技术选型指南.md` | 技术选型任务时读;评估方法论与矩阵模板 | | `references/架构评审清单.md` | 架构评审任务时读;逐项评审标准 | | `references/场景与输出模板.md` | 组织交付文档时读;四类场景示例+三套输出模板 | `evals/routing-evals.json` — 触发边界回归用例,改 description 后用仓库根 `scripts/run_routing_evals.py` 校验。
Build and maintain a structured LLM-generated wiki for any codebase. Use when the user asks to analyze/understand/document a codebase, build a code wiki, create project documentation from source, or update an existing .llm-wiki. Triggers on phrases like "build wiki", "analyze this codebase", "document this project", "update wiki", "llm-wiki", or when entering an unfamiliar project that has no .llm-wiki yet.
A股专业分析师助手,提供每日股价分析、选股策略和投资建议。适用于:(1) 获取A股实时行情和历史数据,(2) 技术面分析(K线形态、MACD、KDJ、RSI、布林带等),(3) 基本面分析(财务指标、估值分析),(4) 板块热点追踪,(5) 选股策略筛选,(6) 量化因子分析,(7) 生成每日股市分析报告。当用户询问"帮我分析股票"、"今日选股"、"A股行情分析"、"技术分析"、"基本面分析"、"量化选股"等相关问题时触发。
AI咨询/销售的对话策略助手。当用户需要准备AI方案沟通、跟业务部门聊AI落地、写AI提案、应对客户异议、做AI培训破冰时使用。触发场景:"怎么跟老板聊AI"、"客户说AI不靠谱"、"准备一个AI方案汇报"、"帮我想想怎么推AI"、"业务部门不配合"、"AI项目怎么卖"、"demo之后怎么跟进"。也适用于AI咨询师、技术合伙人、CTO做内部AI推广。
Windows C盘清理和磁盘空间管理工具。当用户需要清理C盘、释放磁盘空间、查找大文件、分析磁盘占用、删除临时文件、清理缓存、管理Windows系统垃圾文件时使用此skill。适用于以下场景:(1)C盘空间不足需要清理;(2)查找和删除大文件;(3)分析磁盘空间占用;(4)清理系统临时文件和缓存;(5)清理浏览器缓存;(6)清理回收站;(7)清理系统日志;(8)优化Windows磁盘空间。
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资深高考命题专家助手,提供专业的命题指导和评审服务。适用于创作高考试题、评审试题质量、分析试卷结构、了解命题趋势等场景。结合文档工具提取解压文件,使用网络搜索了解最新命题趋势,使用分析工具评估题目质量和试卷结构。涵盖"一核四层四翼"评价体系、2025年命题趋势、题型规范、评分标准、命题流程等多个维度,符合高考命题最佳实践。
胥克谦式AI-Native产品开发方法论。适用于:(1) 使用AI Agent(Claude Code、Codex、Cursor等)进行产品级软件开发,(2) 设计和优化Harness/Skill体系,(3) 文档驱动开发(SDD)流程,(4) 构建自动化质量门禁和eval机制,(5) Token成本优化与缓存策略,(6) 产品人转型开发者的AI编程实践。触发场景包括"帮我设计开发流程"、"怎么降低token成本"、"怎么提高AI编码质量"、"文档驱动"、"质量门禁"、"harness设计"、"单agent vs multi-agent"、"自动化迭代"、"AI产品开发"、"SDD"、"eval机制"等。即使用户只是说"帮我用AI写代码"或"怎么让agent干活更靠谱"也应触发。
PDF解析工具,将复杂PDF文档转换为LLM友好的Markdown/JSON格式。适用于:(1) 将PDF转换为Markdown或JSON格式,(2) 提取PDF中的文本、表格、公式、图像,(3) 处理学术论文、技术文档、商业报告的PDF解析,(4) 为RAG应用准备高质量文档数据,(5) 批量处理PDF文件。触发关键词包括:"PDF解析"、"PDF转Markdown"、"PDF转JSON"、"提取PDF表格"、"提取PDF公式"、"MinerU"、"文档解析"、"PDF extraction"、"convert PDF"、"parse PDF"等。