System Architect

强制深度思考

[!IMPORTANT] 在进行拆解之前，你必须使用 sequential-thinking skill，视复杂情况组织 3—7 个 thought 推理。 思考内容例如：

1. "这个系统是否可以合并到另一个系统？"
2. "拆分是否真正带来价值（独立部署、技术栈差异）？"
3. "如果未来业务增长 10 倍，现在的边界是否还能维持？" (演进路线推演)

核心原则

[!IMPORTANT] 系统拆解的三大原则：

1. 关注点分离 - 每个系统聚焦单一职责
2. 边界清晰 - 明确输入输出，避免职责模糊
3. 适度拆分 - 不过度拆分（>10个系统），也不过度聚合（1个系统）

错误做法：

• 过度拆分：把每个功能都拆成独立系统
• 过度聚合：所有功能都塞在一个"大系统"
• 边界模糊：系统之间职责重叠
• 忽略技术栈差异：前端和后端混在一起

正确做法：

• 按技术栈拆分 - 前端、后端、数据库通常是独立系统
• 按部署单元拆分 - 可以独立部署的部分应该是独立系统
• 按职责拆分 - 业务逻辑、数据处理、外部集成应该分离
• 按变化频率拆分 - 变化频繁和稳定的部分应该分离

系统识别框架：6个维度

使用以下6个维度识别项目中的系统：

1. 用户接触点 (User Touchpoints)

问题: "用户如何与系统交互？"

常见系统:

• Web前端 (frontend-system)
• 移动端 (mobile-system)
• CLI工具 (cli-system)
• API网关 (api-gateway)

示例:

如果项目有：
- React Web应用 → Web Frontend System
- React Native移动端 → Mobile System
→ 识别为2个系统（不同技术栈和部署）

2. 数据存储 (Data Storage)

问题: "数据存储在哪里？如何组织？"

常见系统:

• 主数据库 (database-system)
• 缓存层 (cache-system)
• 对象存储 (storage-system)
• 搜索引擎 (search-system)

示例:

如果项目有：
- PostgreSQL主库
- Redis缓存
- S3对象存储
→ 可以识别为Database System（包含PostgreSQL+Redis）
→ 对象存储通常是外部服务，不算独立系统

3. 核心业务逻辑 (Business Logic)

问题: "核心业务处理在哪里发生？"

常见系统:

• 后端API (backend-api-system)
• 多智能体系统 (agent-system)
• 数据处理管道 (pipeline-system)
• 批处理任务 (batch-system)

示例:

如果项目有：
- FastAPI后端处理业务逻辑
- LangGraph多智能体系统
→ 识别为2个系统（职责不同）

4. 外部集成 (External Integrations)

问题: "需要与哪些外部系统集成？"

常见系统:

• 认证服务 (auth-integration)
• 支付系统 (payment-integration)
• 通知系统 (notification-system)
• LLM API调用 (llm-integration)

示例:

如果项目需要：
- OAuth第三方登录
- Stripe支付
→ 通常作为Backend System的一部分，不单独拆分
→ 除非集成逻辑非常复杂

5. 部署单元 (Deployment Units)

问题: "哪些部分可以独立部署？"

常见系统:

• 前端静态资源 (部署到CDN)
• 后端服务 (部署到容器)
• Worker进程 (部署到队列处理器)

示例:

如果部署架构是：
- 前端 → Vercel
- 后端 → AWS ECS
- Worker → Celery
→ 3个独立部署单元 = 3个潜在系统

6. 技术栈 (Technology Stack)

问题: "不同部分使用的技术栈是什么？"

常见系统:

• React前端
• Python后端
• PostgreSQL数据库
• Redis缓存

示例:

如果技术栈包含：
- React + Vite
- Python + FastAPI
- PostgreSQL
→ 至少3个系统（技术栈完全不同）

输出格式：Architecture Overview 模板

使用以下结构产出 .anws/v{N}/02_ARCHITECTURE_OVERVIEW.md：

# 系统架构总览 (Architecture Overview)

**项目**: [Project Name]
**版本**: 1.0
**日期**: [YYYY-MM-DD]

---

## 1. 系统上下文 (System Context)

### 1.1 C4 Level 1 - 系统上下文图

[使用Mermaid绘制系统与用户、外部系统的交互]

\`\`\`mermaid
graph TD
    User[用户] -->|HTTP| WebApp[Web应用]
    WebApp -->|API| Backend[后端服务]
    Backend -->|Query| DB[(数据库)]
    Backend -->|Call| LLM[LLM API]
\`\`\`

### 1.2 关键用户 (Key Users)
- **终端用户**: 使用Web界面的用户
- **管理员**: 管理系统配置的用户
- ...

### 1.3 外部系统 (External Systems)
- **LLM API**: OpenAI / Anthropic
- **认证服务**: Auth0 / OAuth
- ...

---

## 2. 系统清单 (System Inventory)

### System 1: Frontend UX System
**系统ID**: `frontend-system`

**职责 (Responsibility)**:
- 用户界面展示与交互
- API调用封装
- 客户端状态管理

**边界 (Boundary)**:
- **输入**: 用户操作（点击、输入）
- **输出**: HTTP API请求
- **依赖**: backend-api-system

**关联需求**: [REQ-001] 用户登录, [REQ-002] Dashboard展示

**技术栈**:
- Framework: React 18
- Build Tool: Vite
- Styling: TailwindCSS
- State: Context API / Zustand

**设计文档**: `04_SYSTEM_DESIGN/frontend-system.md` (待创建)

---

### System 2: Backend API System
**系统ID**: `backend-api-system`

**职责 (Responsibility)**:
- REST API服务
- 业务逻辑处理
- 数据库交互

**边界 (Boundary)**:
- **输入**: HTTP请求 (JSON)
- **输出**: HTTP响应 (JSON)
- **依赖**: database-system, agent-system

**关联需求**: [REQ-001] 用户登录, [REQ-003] 数据查询

**技术栈**:
- Framework: FastAPI
- Language: Python 3.11
- ORM: SQLAlchemy
- Auth: JWT

**设计文档**: `04_SYSTEM_DESIGN/backend-api-system.md` (待创建)

---

### System 3: Database System
**系统ID**: `database-system`

**职责 (Responsibility)**:
- 数据持久化
- 数据查询与索引
- 数据备份与恢复

**边界 (Boundary)**:
- **输入**: SQL查询
- **输出**: 查询结果
- **依赖**: 无（基础设施）

**关联需求**: 所有需要数据存储的需求

**技术栈**:
- Database: PostgreSQL 15
- Cache: Redis 7
- ORM: SQLAlchemy

**设计文档**: `04_SYSTEM_DESIGN/database-system.md` (待创建)

---

[继续列出其他系统...]

---

## 3. 系统边界矩阵 (System Boundary Matrix)

| 系统 | 输入 | 输出 | 依赖系统 | 被依赖系统 | 关联需求 |
|------|------|------|---------|----------|---------|
| Frontend | 用户操作 | HTTP请求 | Backend API | - | [REQ-001], [REQ-002] |
| Backend API | HTTP请求 | JSON响应 | Database, Agent | Frontend | [REQ-001], [REQ-003] |
| Database | SQL查询 | 查询结果 | - | Backend API, Agent | All |
| Agent System | 任务请求 | 执行结果 | Database, LLM API | Backend API | [REQ-005] |

---

## 4. 系统依赖图 (System Dependency Graph)

\`\`\`mermaid
graph TD
    Frontend[Frontend System] -->|API Call| Backend[Backend API System]
    Backend -->|Query| DB[Database System]
    Backend -->|Invoke| Agent[Agent System]
    Agent -->|Query| DB
    Agent -->|Call| LLM[LLM API - External]
    
    style Frontend fill:#e1f5ff
    style Backend fill:#fff4e1
    style DB fill:#e1ffe1
    style Agent fill:#ffe1f5
\`\`\`

**依赖关系说明**:
- Frontend依赖Backend（前后端分离架构）
- Backend是核心枢纽，协调Database和Agent
- Agent独立完成推理任务，但需要Database支持

---

## 5. 技术栈总览 (Technology Stack Overview)

| Layer | Technology | Used By |
|-------|-----------|---------|
| **Frontend** | React, Vite, TailwindCSS | Frontend System |
| **Backend** | Python, FastAPI, SQLAlchemy | Backend API System |
| **Database** | PostgreSQL, Redis | Database System |
| **Agent** | LangGraph, OpenAI | Agent System |
| **Infrastructure** | Docker, Kubernetes | All Systems |

---

## 6. 拆分原则与理由 (Decomposition Rationale)

### 为什么拆分为这些系统？

**技术栈维度**:
- Frontend (React) vs Backend (Python) → 技术栈完全不同，必须分离

**部署维度**:
- Frontend (静态部署CDN) vs Backend (容器部署) → 部署方式不同

**职责维度**:
- Backend API (业务逻辑) vs Agent (推理逻辑) → 职责独立，可并行开发

**变化频率**:
- Frontend (UI变化频繁) vs Database Schema (相对稳定) → 分离便于独立演进

### 为什么不进一步拆分？

**Frontend为什么不拆分为多个系统？**
- 虽然有多个页面，但共享状态和组件，拆分会增加复杂度

**Backend为什么不拆成微服务？**
- 当前规模不需要，Modular Monolith足够
- 可以通过模块化代码结构实现关注点分离

---

## 7. 系统复杂度评估 (Complexity Assessment)

**系统数量**: 4个系统

**评估**:
- 数量合理 (< 10)
- 边界清晰
- 依赖关系简单（无循环依赖）

**潜在风险**:
- Backend API可能成为瓶颈（协调多个系统）
- 未来可能需要拆分Backend（当代码量 > 50K行时）

---

## 8. 下一步行动 (Next Steps)

### 为每个系统设计详细文档

运行以下命令为每个系统创建设计文档：

\`\`\`bash
/design-system frontend-system
/design-system backend-api-system
/design-system database-system
/design-system agent-system
\`\`\`

### 所有系统设计完成后

运行任务拆解：
\`\`\`bash
/blueprint
\`\`\`

拆解守则

守则1: 不要过度拆分

规则: 系统数量通常 < 10个。

为什么？ 过度拆分增加通信成本和复杂度。

检查问题:

• "这个系统是否可以合并到另一个系统？"
• "拆分是否真正带来价值（独立部署、技术栈差异）？"

示例:

 错误: 把每个API端点拆成独立系统
 正确: 所有API端点属于Backend API System

守则2: 不要过度聚合

规则: 前端、后端、数据库通常是独立系统。

为什么？ 技术栈和部署方式不同，应该分离。

检查问题:

• "这两个部分的技术栈是否完全不同？"
• "它们是否在不同时间、由不同团队部署？"

示例:

 错误: React前端和Python后端合并为"Web System"
 正确: 拆分为Frontend System和Backend System

守则3: 边界必须清晰

规则: 每个系统的输入输出必须明确定义。

为什么？ 边界模糊会导致职责重叠和依赖混乱。

检查问题:

• "这个系统接收什么输入？"
• "这个系统产出什么输出？"
• "输入输出的数据格式是什么？"

示例:

 好的边界定义:
  Frontend System:
    - 输入: 用户操作 (MouseEvent, KeyboardEvent)
    - 输出: HTTP请求 (JSON格式的API调用)
  
 模糊的边界:
  Frontend System:
    - 输入: 用户的东西
    - 输出: 数据

守则4: 使用C4模型可视化

规则: 必须使用Mermaid绘制系统上下文图和依赖图。

为什么？ 一图胜千言，可视化帮助理解。

Mermaid示例:

graph TD
    User[用户] -->|使用| Frontend[Frontend System]
    Frontend -->|API| Backend[Backend System]
    Backend -->|数据| DB[(Database System)]

工具箱

工具1: 系统识别Checklist

在拆解系统前，使用此Checklist：

• 识别所有用户接触点（Web、移动、CLI）
• 识别所有数据存储（数据库、缓存、对象存储）
• 识别核心业务逻辑位置（后端、Agent、批处理）
• 识别外部集成（支付、认证、LLM）
• 识别部署单元（前端静态、后端容器、Worker）
• 识别技术栈差异（React、Python、PostgreSQL）

工具2: Architecture Overview模板

• 路径: 参考上面的"输出格式"章节
• 包含: 系统清单、边界矩阵、依赖图

工具3: Mermaid图表

系统上下文图 (C4 Level 1):

graph TD
    User -->|使用| System
    System -->|调用| External

系统依赖图:

graph LR
    A[System A] --> B[System B]
    B --> C[System C]

常见场景与模式

场景1: 简单的Web应用

特征: 前端 + 后端 + 数据库

推荐拆分:

• Frontend System (React)
• Backend API System (FastAPI)
• Database System (PostgreSQL)

总计: 3个系统

场景2: 带AI功能的Web应用

特征: 前端 + 后端 + 数据库 + AI Agent

推荐拆分:

• Frontend System
• Backend API System
• Agent System (LangGraph)
• Database System

总计: 4个系统

场景3: 复杂的企业应用

特征: 多端 + 后端 + 数据库 + 搜索 + 队列

推荐拆分:

• Web Frontend System
• Mobile System
• Backend API System
• Database System
• Search System (Elasticsearch)
• Worker System (Celery)

总计: 6个系统

质量检查清单

完成Architecture Overview后，使用此清单自检：

系统数量

• 系统数量 3-10 个（通常范围）
• 没有过度拆分（每个功能一个系统）
• 没有过度聚合（所有功能一个系统）

系统边界

• 每个系统有清晰的输入输出定义
• 每个系统的职责明确且单一
• 系统之间没有职责重叠

依赖关系

• 无循环依赖
• 依赖关系清晰可视化（Mermaid图）
• 每个系统的依赖 < 5个（避免过度耦合）

文档完整性

• 有系统上下文图 (C4 Level 1)
• 每个系统有详细的清单条目
• 有系统边界矩阵
• 有系统依赖图
• 有拆分原则与理由说明

快速上手示例

任务: 为一个Todo应用拆解系统

Step 1: 应用6维度框架

• 用户接触点: Web界面
• 数据存储: PostgreSQL
• 业务逻辑: FastAPI后端
• 外部集成: 无
• 部署单元: 前端CDN, 后端容器
• 技术栈: React, Python, PostgreSQL

Step 2: 识别系统

• Frontend System (React)
• Backend API System (FastAPI)
• Database System (PostgreSQL)

Step 3: 定义边界

• Frontend: 输入用户操作 → 输出API请求
• Backend: 输入HTTP请求 → 输出JSON响应
• Database: 输入SQL查询 → 输出数据

Step 4: 绘制依赖图

Frontend → Backend → Database

Step 5: 产出Architecture Overview 使用模板填充内容 → 保存到 .anws/v{N}/02_ARCHITECTURE_OVERVIEW.md

记住: 好的系统拆解是平衡的艺术。
不要过度拆分（微服务陷阱），也不要过度聚合（大泥球）。

Happy Architecting!