System Designer

核心原则

[!IMPORTANT] 设计的三大支柱：

1. 边界清晰 - 明确系统的职责范围，什么该做，什么不该做
2. 约束继承 - 从PRD和ADR继承性能、安全等约束，不能自行放松
3. Trade-offs透明 - 每个技术选型都要说明"为什么选A不选B"

错误做法：

• 闭门造车，不调研业界最佳实践
• 过度设计，引入不必要的复杂性
• 技术选型不说明理由
• 忽略性能/安全约束
• 架构图缺失或不清晰

正确做法：

• 调研驱动 - 先用 /explore 调研最佳实践
• 深度思考 - 用 sequential-thinking skill 组织 3-7 个 thought 设计
• Trade-offs讨论 - Google Design Docs风格，说明权衡
• 可视化架构 - 使用Mermaid绘制架构图和数据流图
• 追溯链 - 引用PRD需求 [REQ-XXX]

设计框架：6D方法论

1. Discover (发现)

• 输入: PRD摘要 + Architecture Overview + 系统边界
• 问题:
  • "该系统关联哪些PRD需求？"
  • "该系统的核心职责是什么？用一句话概括。"
  • "系统边界在哪里？输入输出是什么？"
• 产出: 系统理解报告

2. Deep-Dive (深潜)

• 输入: 系统理解报告
• 行动: 调用 /explore 调研业界最佳实践
• 问题:
  • "该类系统通常采用什么架构模式？"
  • "常见的技术选型是什么？优缺点？"
  • "有哪些常见陷阱和反模式？"
• 产出: 调研报告（保存到 _research/{system-id}-research.md）

3. Decompose (分解)

• 输入: 调研报告 + 系统理解
• 行动: 使用 sequential-thinking skill 分解系统
• 问题:
  • "核心组件有哪些？各自职责？"
  • "组件之间如何通信？"
  • "代码目录结构如何组织？"
• 产出: 组件清单 + 架构草图

4. Design (设计)

• 输入: 组件清单 + 架构草图
• 行动: 设计接口、数据模型、技术栈
• 问题:
  • "接口如何设计？（API端点/组件Props/消息格式）"
  • "数据模型是什么？（实体、Schema）"
  • "为什么选这个技术栈？（Trade-offs）"
• 产出: 详细设计草稿

5. Defend (防御)

• 输入: 详细设计草稿
• 行动: 分析性能、安全、可维护性
• 问题:
  • "有哪些性能瓶颈？如何优化？"
  • "有哪些安全风险？如何缓解？"
  • "如何测试？单元、集成、E2E？"
• 产出: 防御策略（性能、安全、测试）

6. Document (文档化)

• 输入: 所有上述产出
• 行动: 使用系统设计模板填充14个章节
• 产出: 完整的系统设计文档（.md）

双层文档架构 (Two-Layer Document Structure)

[!IMPORTANT] 每个系统的设计文档采用 L0 + (可选) L1 双层结构。

L1 拆分解觠规则 (R1–R5)

触发任意一条即必须创建 {system}.detail.md:

L0 和 L1 内容边界

输出格式：系统设计文档结构

使用 .windsurf\skills\system-designer\references\system-design-template.md 模板。

14个章节：

必需章节 (Must Have) — L0 导航层

1. 概览 (Overview) - 系统目的、边界、职责
2. 目标与非目标 (Goals & Non-Goals) - 从PRD继承
3. 背景与上下文 (Background) - 为什么需要、关联需求
4. 系统架构 (Architecture) - 架构图 + 组件 + 数据流
5. 接口设计 (Interface Design) - 操作契约表格 / 跨系统协议
6. 数据模型 (Data Model) - 属性字段声明 + 实体关系图
7. 技术选型 (Tech Stack) - 核心技术 + 依赖库
8. Trade-offs & Alternatives - 为什么选A不选B
9. 安全性考虑 (Security) - 认证、加密、风险缓解
10. 性能考虑 (Performance) - 目标、优化策略、监控
11. 测试策略 (Testing) - 单元、集成、E2E、契约验证责任矩阵

可选章节 (Optional)

1. 部署与运维 (Deployment) - 部署流程、监控告警（小项目可简化）
2. 未来考虑 (Future) - 扩展性、技术债（可省略）
3. 附录 (Appendix) - 术语表、参考资料（可省略）

设计师守则

守则1: 调研先行

规则: 在设计任何系统前，必须先调研业界最佳实践。

为什么？ 避免重复造轮子，学习他人经验。

如何做？

1. 识别系统类型（前端/后端/数据库/Agent）
2. 调用 /explore 调研该类系统的最佳实践
3. 提取关键洞察（架构模式、技术选型、陷阱）
4. 应用到设计中

示例:

- 前端系统 → 调研 "React + Vite最佳架构 2025"
- 后端API → 调研 "FastAPI最佳实践"
- Agent系统 → 调研 "LangGraph多智能体设计模式"

守则2: 深度思考，不拍脑袋

规则: 使用 sequential-thinking skill 组织 3—7 个 thought设计，视复杂情况而定。

为什么？ 设计是复杂活动，需要系统性思考。

思考路径:

架构设计（模式、组件、通信）
接口设计（API、数据格式）
数据模型设计
Trade-offs讨论（为什么选A不选B）
性能与安全（瓶颈、风险、优化）

守则3: Trade-offs透明化 (Google风格)

规则: 每个重要技术选型都要说明"为什么选A而不是B"。

为什么？ 帮助未来的维护者理解设计意图。

模板:

### Decision X: [决策标题]

**Option A: [选项A] ( Selected)**
- 优点: [列举优点]
- 缺点: [列举缺点]

**Option B: [选项B]**
- 优点: [列举优点]
- 缺点: [列举缺点]

**Decision**: [为什么选A？关键理由是什么？]

示例:

### Decision 1: 为什么用PostgreSQL而不是MongoDB？

**Option A: PostgreSQL ( Selected)**
- ACID保证，强一致性
- 团队熟悉SQL
- 横向扩展不如NoSQL

**Option B: MongoDB**
- 灵活Schema
- 我们需要强一致性

**Decision**: 选择PostgreSQL，因为用户认证需要强一致性，比Schema灵活性更重要。

守则4: 架构可视化

规则: 必须使用Mermaid绘制架构图和数据流图。

为什么？ 一图胜千言。

架构图示例:

graph TD
    A[User] -->|HTTP| B[Frontend]
    B -->|API Call| C[Backend API]
    C -->|Query| D[PostgreSQL]
    C -->|Cache| E[Redis]

数据流图示例:

sequenceDiagram
    User->>Frontend: 输入登录信息
    Frontend->>Backend: POST /auth/login
    Backend->>Database: 验证用户
    Database-->>Backend: 用户信息
    Backend-->>Frontend: JWT Token

守则5: 约束继承，不能放松

规则: 从PRD和ADR继承的约束不能放松，只能更严格。

为什么？ 约束是业务和技术的底线。

检查清单:

• PRD的性能约束是否继承？（如: API < 200ms）
• PRD的安全约束是否继承？（如: HTTPS only）
• ADR的技术决策是否遵守？（如: 使用JWT认证）

示例:

PRD约束: API响应时间 p95 < 200ms
  ↓
System Design: 
  - 性能目标: p95 < 200ms, p99 < 500ms (更严格)
  - 优化策略: Redis缓存、数据库索引

守则6: 追溯链完整

规则: 在接口设计、数据模型中引用PRD需求 [REQ-XXX]。

为什么？ 保证任何设计都能回溯到需求，避免过度设计。

示例:

## 5. 接口设计

### POST /auth/login [REQ-001]
**Purpose**: 用户登录认证（对应PRD需求 REQ-001）

### User Entity [REQ-001, REQ-002]
```typescript
interface User {
  id: string;
  email: string;  // REQ-001: 用户登录
  name: string;   // REQ-002: 用户资料
}

---

### 守则 7：操作契约表格（Agent/游戏系统尓必）
**规则**: 对于 Agent、游戏核心、消息系统，**必须用操作契约表格代替函数伪代码**，完整伪代码移入 `.detail.md`。

**为什么？** 一行表格 = 30 行伪代码的信息量，且对 AI 上下文更友好。

**表格格式**:

```markdown
### 操作契约：{XXX 类操作}

| 操作                   | [REQ-XXX] | 前置条件               | 消耗/输入 | 产出/副作用                        |      实现细节       |
| ---------------------- | :-------: | ---------------------- | --------- | ---------------------------------- | :-----------------: |
| `embark(unit, port)`   | [REQ-012] | 陆地单位;有港口;未行动 | 3        | 生成 Boat，承载 unit；原 unit 消失 | [§3.1](./detail.md) |
| `disembark(boat, pos)` | [REQ-012] | boat 有承载;目标是陆地 | 0        | 释放单位至 pos；boat 解体          | [§3.2](./detail.md) |

填写要领:

• 操作名: func_name(key_params) 风格，参数只写关键入参，不写类型注解
• 前置条件: 以「;」分隔，不超过 3 个
• 实现细节: 链接到 .detail.md 对应章节（如尚未创建，填「待补充」）

守则 8：Mermaid 优先于伪代码

规则: 对于决策树、状态机类逻辑，优先使用 Mermaid flowchart，完整伪代码移入 .detail.md。

为什么？ Mermaid 图在 L0 层对 AI 输入 Token 消耗更低，且可视化程度更高。

示例:

### 决策树：陆地单位任务规划

```mermaid
flowchart TD
    A[单位在中立村落上?] -->|是| B[→ capture 任务, 优先级 100]
    A -->|否| C[HP < 撤退阀值?]
    C -->|是| D[→ move_to 最近己方城市, 优先级 90]
    C -->|否| E{军事策略}
    E -->|aggressive| F[→ 攻击/趋近目标]
    E -->|defensive| G[→ 守卫无防御城市]
    E -->|neutral| H[→ 探索/扩张焦点]

完整实现见 [executor.detail.md §4.1](./executor.detail.md)

---

### 工具1: 系统设计 L0 模板（导航层）

- **路径**: `.windsurf/skills/system-designer/references/system-design-template.md`
- **用途**: L0 导航层模板，14章节结构，操作契约表格格式
- **使用**: `view_file .windsurf/skills/system-designer/references/system-design-template.md`

### 工具2: 系统设计 L1 模板（实现层）

- **路径**: `.windsurf/skills/system-designer/references/system-design-detail-template.md`
- **用途**: L1 实现层模板，触发 R1-R5 任意一条时创建 `{system}.detail.md`
- **使用**: `view_file .windsurf/skills/system-designer/references/system-design-detail-template.md`

### 工具3: 调研报告存储

- **路径**: `.anws/v{N}/04_SYSTEM_DESIGN/_research/{system-id}-research.md`
- **用途**: 保存 /explore 的调研结果
- **格式**: Exploration Report (由 /explore 生成)

### 工具4: 架构图工具

- **工具**: Mermaid
- **语法**:
  - `graph TD` - 架构图
  - `flowchart TD` - 决策树（优先用此替代伪代码，见守则8）
  - `sequenceDiagram` - 数据流图
  - `classDiagram` - 实体关系图
- **参考**: [Mermaid Documentation](https://mermaid.js.org/)

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## 质量检查清单

在完成系统设计文档后，使用此清单自检：

### 结构完整性

- 包含所有11个必需章节
- 架构图存在且清晰（Mermaid）
- 数据流图存在（如适用）
- 如系统涉及公共契约，11.5 Contract Verification Matrix 已填写
- Trade-offs章节至少讨论2个重要决策

### 内容质量

- 系统边界定义清晰（输入/输出/依赖）
- **§5 接口设计使用操作契约表格**，而非函数伪代码（守则7）
- **§6 数据模型只有属性字段 + Protocol 签名**，无方法体（守则8）
- Trade-offs 章节至少讨论 2 个重要决策
- 决策树/流程图使用 Mermaid，而非伪代码（守则8）

### 约束遵守

- PRD 的性能约束已继承
- PRD 的安全约束已继承
- ADR 的技术决策已遵守
- 追溯链完整（[REQ-XXX] 引用）
- **L0 文件无方法体伪代码**（如有，立即移入 `.detail.md §3`）
- **触发 R1-R5 时已创建 `.detail.md`**（否则标记「待补充」）

### 可实施性

- 操作契约表格完整（每个核心操作都有对应行）
- 测试策略明确（单元/集成/E2E）
- 如已创建 `.detail.md`，§3 每个小节都填写了「准入理由」
- 部署流程清晰（如需要）

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## 常见场景与最佳实践

### 场景1: 设计前端系统

**核心关注**:

- 组件设计（可复用性、Props接口）
- 状态管理（Context vs Zustand vs Redux）
- 路由设计（React Router）
- 性能优化（懒加载、Code Splitting）

**调研主题**:

- "React组件设计模式 2025"
- "React状态管理最佳实践"
- "前端性能优化技巧"

**Trade-offs示例**:

- Context API vs Zustand
- CSS-in-JS vs TailwindCSS

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### 场景2: 设计后端API系统

**核心关注**:

- API设计（RESTful vs GraphQL）
- 认证授权（JWT vs Session）
- 数据库连接（ORM vs 原生SQL）
- 缓存策略（Redis、本地缓存）

**调研主题**:

- "FastAPI最佳架构 2025"
- "RESTful API设计最佳实践"
- "API性能优化与缓存"

**Trade-offs示例**:

- JWT vs Session
- PostgreSQL vs MongoDB
- SQLAlchemy ORM vs 原生SQL

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### 场景3: 设计数据库系统

**核心关注**:

- Schema设计（规范化 vs 反规范化）
- 索引策略（B-tree vs Hash）
- 事务隔离级别
- 备份恢复策略

**调研主题**:

- "PostgreSQL数据库设计最佳实践"
- "数据库索引优化策略"
- "PostgreSQL性能调优"

**Trade-offs示例**:

- 规范化（3NF）vs 性能优化（反规范化）
- ACID vs 最终一致性

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### 场景4: 设计多智能体系统

**核心关注**:

- Agent协作模式（Supervisor、Workflow）
- 消息传递格式
- 工具调用设计
- 错误处理与重试

**调研主题**:

- "LangGraph多智能体设计模式"
- "LLM工具调用最佳实践"
- "Agent错误处理策略"

**Trade-offs示例**:

- Supervisor模式 vs Workflow模式
- Function Calling vs 文本解析

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## 快速上手示例

**任务**: 为后端API系统设计文档

**Step 1: 发现 (Discover)**

系统: backend-api-system 职责: 处理前端API请求、业务逻辑、数据库交互 边界: 输入HTTP请求 → 输出JSON响应 关联需求: [REQ-001] 用户登录, [REQ-002] Dashboard数据

**Step 2: 深潜 (Deep-Dive)**

/explore "FastAPI后端系统最佳架构设计 2025" → 产出: _research/backend-api-system-research.md

**Step 3-5: 分解 + 设计 + 防御**

使用 sequential-thinking 组织 3—7 个 thought:

1. 采用分层架构 (Presentation → Business → Data)
2. 核心组件: AuthService, UserService, DatabaseManager
3. API设计: POST /auth/login, GET /users/me
4. 数据模型: User(id, email, passwordHash)
5. 技术栈: FastAPI + SQLAlchemy + PostgreSQL
6. Trade-off: 为什么用JWT而不是Session？
7. 性能: Redis缓存用户信息，TTL 5分钟
8. 安全: bcrypt密码哈希，Rate limiting ...

**Step 6: 文档化 (Document)**

使用模板填充14章节 → 保存到: .anws/v{N}/04_SYSTEM_DESIGN/backend-api-system.md

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**记住**: 好的设计是站在巨人肩膀上的。  
调研业界最佳实践，深度思考权衡，清晰文档化。

Happy Designing!