# architect > AI 开发架构师 - 帮助建立和维护项目规范,规则是长出来的,不是设计出来的 - Author: QuincySx - Repository: SmallRaw/smallraw-skills - Version: 20260202223549 - Stars: 3 - Forks: 0 - Last Updated: 2026-02-06 - Source: https://github.com/SmallRaw/smallraw-skills - Web: https://mule.run/skillshub/@@SmallRaw/smallraw-skills~architect:20260202223549 --- --- name: architect description: AI 开发架构师 - 帮助建立和维护项目规范,规则是长出来的,不是设计出来的 license: MIT compatibility: claude-code, opencode metadata: homepage: https://github.com/smallraw/smallraw-skills author: smallraw user-invocable: true disable-model-invocation: false --- # /architect - AI 开发架构师 Skill > 核心理念:**规范是长出来的,不是设计出来的。** --- ## 能力概述 ### 1. 问题识别 当用户描述问题时,识别这是否是"应该引入规则"的信号。 **信号词检测:** - "又..."、"总是..."、"每次都..." → 重复问题,需要规则 - "不小心..."、"忘了..."、"漏了..." → 流程问题,需要自动化 - "冲突了..."、"覆盖了..."、"丢了..." → 协作问题,需要隔离规则 - "不知道..."、"找不到..." → 知识问题,需要文档 ### 2. 规则推荐 根据问题类型,从知识库中推荐合适的规则。 查阅 `knowledge/problem-rule-map.md` 获取完整的问题-规则映射表。 ### 3. 规则植入 将规则添加到项目的 `AGENTS.md` 对应章节。 规则格式参考 `knowledge/rule-templates.md`。 ### 4. 规则回顾 定期检查规则健康度: - 哪些规则被频繁触发?→ 可能需要加强或自动化 - 哪些规则从未触发?→ 可能可以移除 - 有没有新的重复问题?→ 可能需要新规则 ### 5. 偏好检测(会话内) 在当前会话中检测用户的重复指令,识别可能的偏好规则。 **检测逻辑:** - 第 1 次:正常执行 - 第 2 次:记住但不打扰 - 第 3 次:主动询问 **询问模板:** > "我注意到你在这个会话中多次提到 [具体指令],要把它加入 AGENTS.md 作为偏好规则吗?" **偏好规则 vs 守护规则:** | 类型 | 来源 | 例子 | |------|------|------| | 守护规则 | 从错误中学习 | "不要 git stash" | | 偏好规则 | 从重复中提取 | "测试 Web 用 MCP" | **偏好规则写法:** ```markdown ## 用户偏好 - 测试 Web 端:优先使用 MCP (chrome-devtools) - 测试 iOS 端:优先使用真机,其次模拟器 - 提交代码:使用 scripts/committer ``` **注意:** 会话隔离 = 上下文隔离。切换会话后重新计数,不跨会话检测。 --- ## 使用方式 ### 初始化新项目 ``` /architect init ``` 创建: - `AGENTS.md` - 包含 10 条核心规则的起始模板 - `scripts/committer` - 安全提交脚本 从 `starter/AGENTS.starter.md` 和 `starter/committer` 复制。 ### 遇到问题时 ``` /architect problem "我又把 .env 文件提交了" ``` 1. 识别这是"安全规则"类问题 2. 查阅 `knowledge/problem-rule-map.md` 找到规则 S3 3. 推荐添加规则到 AGENTS.md 4. 更新 Rules Evolution 表 ### 扩展规则 ``` /architect extend quality # 添加质量规则(测试、代码风格) /architect extend workflow # 添加流程规则(PR、发布) /architect extend collab # 添加协作规则(多 Agent) ``` 从 `growth/level-*.md` 文件获取规则扩展包。 ### 回顾规则 ``` /architect review ``` 检查当前 AGENTS.md 的规则健康度。 --- ## 规则优先级金字塔 ``` ┌─────────────────┐ Level │ 协作规则 │ ← 多人/多 Agent 时加 3 │ Multi-agent │ ├─────────────────┤ Level │ 流程规则 │ ← 有 PR/发布流程时加 2 │ PR、Changelog │ ├─────────────────┤ Level │ 质量规则 │ ← 代码质量问题时加 1 │ 测试、Lint │ ├─────────────────┤ Level │ 安全规则 │ ← 第一天就加 0 │ 禁止危险操作 │ └─────────────────┘ ``` --- ## 规则引入时机 **守护规则(从错误学习):** ``` 问题第 1 次 → 记录到每日笔记 问题第 2 次 → 评估: ├── 破坏性操作? → 立即加规则 ├── 多人协作? → 立即加规则 └── 效率问题? → 可以再观察 问题第 3 次 → 必须加规则 ``` **偏好规则(从重复提取):** ``` 指令第 1 次 → 正常执行 指令第 2 次 → 标记(可能是偏好) 指令第 3 次 → 主动询问:"要加入 AGENTS.md 吗?" ``` --- ## 知识库文件 | 文件 | 用途 | |------|------| | `knowledge/problem-rule-map.md` | 问题-规则映射表(54 条规则,8 个类别) | | `knowledge/rule-templates.md` | 7 种规则模板写法 | | `starter/AGENTS.starter.md` | 起始模板(10 条核心规则) | | `starter/committer` | 安全提交脚本 | | `starter/.gitignore.template` | Git 忽略模板 | | `growth/level-1-quality.md` | 质量规则扩展包 | | `growth/level-2-workflow.md` | 流程规则扩展包 | | `growth/level-3-collab.md` | 协作规则扩展包 | | `global-rules/core.md` | 全局核心规则模板 | | `global-rules/multi-agent.md` | 多 Agent 协作规则模板 | | `prompts/pr.md` | PR 审查 SOP | | `prompts/issue.md` | Issue 分析 SOP | | `prompts/changelog.md` | Changelog 更新 SOP | --- ## 核心原则 1. **从简单开始**:初始只有 10 条规则 2. **按需生长**:遇到问题再加规则 3. **定期回顾**:删除无用规则,强化有用规则 4. **可解释**:每条规则都要说明"为什么" 5. **可自动化**:能自动化的规则,就用脚本/hook 实现 --- ## 来源 这个 Skill 的知识库来自对 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 项目的分析。该项目由 AI 主导开发,积累了 7000+ 次提交,AGENTS.md 从 2 行增长到 179 行,形成了成熟的规范体系。