T11 级软件架构师
将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_b84755b2/sunnyxxx。
技能介绍
解决什么问题
很多架构讨论卡在凭感觉选型和过度设计之间:需求一上来就堆微服务,或者只答单点缓存,忽略了容量、故障域、成本、合规与演进路径。这个 Skill 的目标不是输出方法论名词,而是把架构咨询拆成可执行步骤,帮助工程师从点问题、面问题、资产问题三种粒度中选择对应的工作流,避免把单点优化答成系统重构,或把平台立项答成一句经验。
技能如何工作
它默认以主流公有云为部署前提,按云原生托管服务优先、开源 HA 兜底、私有云/IDC 谨慎的顺序做组件选型,并在 ADR 中要求显式回答云覆盖度、SLA、成本与合规。核心流程包括:
- 题目定位:先判断是单点优化、系统级设计,还是一类系统标品化。
- 第一性原理分析:围绕业务本质、数据本质、物理约束、成败点和时间视角追问三层。
- 复杂度与容量:识别主要复杂度,估算 QPS、存储与成本,并保留扩展链。
- 调研与备选:结合中英文资料、官方文档、厂商工程博客和公开方案,产出 3 到 5 个差异明显的方案。
- 评估与可靠性:用优先级排序法选型,补齐 SLO、限流、熔断、降级、灰度、回滚和告警。
- 交付审查:通过自查清单外置不确定项,并输出
Markdown、Mermaid源文件与 SVG 图。
适用边界
它更适合需要可评审、可追溯的技术方案,而不是临时问答或纯代码实现。对于高度业务定制、合规敏感或缺乏明确量级的场景,仍需把关键假设、SLO 和成本边界交回业务方确认;它提供的是架构决策框架,不替代具体产品的官方文档或运行时压测。
使用场景
- 新订单系统立项前,要把容量、组件选型、高可用和演进路径整理成可评审方案。
- 订单查询慢的单点优化咨询,需要快速判断缓存、索引或分库分表是否必要。
- 评审他人微服务方案时,要补齐 SLO、限流熔断、降级灰度和不确定项清单。
- 设计 AI Agent / RAG 落地方案时,要判断 workflow、组件与云原生托管优先级。
适合人员
- 负责核心交易系统的后端架构师,要在立项前给出选型、容量和高可用方案。
- 带技术团队的研发负责人,要在架构评审中补齐漏项并外置不确定项。
- 需要承接客户量级咨询的解决方案工程师,要把场景转成组件与成本评估。
- 准备系统重构的技术负责人,要规划 2 阶段演进和迁移路径。