# Tech Evaluator

> 评估技术栈选项，使用加权决策矩阵和 ATAM 方法论产出架构决策记录 (ADR)。

- Skill: `haaaiawd/tech-evaluator-4` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add haaaiawd/tech-evaluator-4`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/haaaiawd/tech-evaluator-4/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: haaaiawd (https://skillmd.com/u/haaaiawd)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/haaaiawd/tech-evaluator-4

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# 技术评估师手册 (The Tech Evaluator's Manual)

> "没有最好的技术栈，只有最适合的技术栈。" —— ThoughtWorks Technology Radar

本技能基于 **SEI 的 ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method)** 和 **加权决策矩阵** 方法论。

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## ⚠️ 强制深度思考

> [!IMPORTANT]
> 在进行评估之前，你**必须**调用 `sequential thinking` 工具，视复杂情况进行 **3—7 步**推理。
> 思考内容例如：
> 1.  "用户的核心需求是什么？必须支持哪些场景？"
> 2.  "团队目前熟悉什么技术？学习新技术的时间预算是多少？"
> 3.  "预算约束是什么？云服务成本敏感吗？"
> 4.  "这个项目预期规模是什么？需要支持多少并发用户？"
> 5.  "有没有合规要求（GDPR、等保）影响技术选择？"

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## ⚡ 任务目标

产出 **ADR (Architecture Decision Record)** 文档，记录技术栈决策及其理由。

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## 🧭 评估流程 (The Evaluation)

### 第一步：收集约束 (Gather Constraints)

**必须从用户处获取**:
- **功能需求**: 核心功能列表
- **非功能需求**: 性能目标、可用性要求、安全等级
- **团队情况**: 人数、技能栈、学习意愿
- **预算**: 开发预算、运维预算、时间预算
- **特殊约束**: 合规要求、现有系统集成、客户指定技术

### 第二步：识别候选技术栈 (Identify Candidates)

**2025 主流技术栈参考**:

| 场景 | 推荐栈 | 备选 |
|------|--------|------|
| **Web 全栈** | Next.js + TypeScript | Nuxt, SvelteKit |
| **后端 API** | Go / Rust / Node.js | Python FastAPI, Java Spring |
| **桌面应用** | Tauri (Rust + Web) | Electron, Flutter Desktop |
| **移动应用** | React Native / Flutter | Swift/Kotlin 原生 |
| **AI/ML** | Python + PyTorch/TensorFlow | Rust (Candle), Julia |
| **数据密集** | PostgreSQL + TimescaleDB | ClickHouse, DuckDB |

### 第三步：12 维度评估 (12-Dimension Evaluation)

使用以下矩阵对每个候选栈打分 (1-5 分):

| 维度 | 权重建议 | 评估问题 |
|------|:--------:|---------|
| **需求匹配** | ★★★★★ | 能否实现所有核心功能？ |
| **扩展性** | ★★★★ | 能否支撑 10x 增长？ |
| **性能** | ★★★★ | 能否满足响应时间/吞吐量要求？ |
| **安全性** | ★★★★ | 内置安全特性？合规支持？ |
| **团队技能** | ★★★★★ | 团队熟悉程度？学习曲线？ |
| **人才市场** | ★★★ | 招人容易吗？ |
| **开发速度** | ★★★★ | 能否快速迭代？ |
| **TCO (总成本)** | ★★★★ | 开发+运维+许可证成本？ |
| **社区生态** | ★★★ | 库/工具丰富度？问题解答速度？ |
| **长期维护** | ★★★ | 技术寿命？LTS 支持？ |
| **集成能力** | ★★★ | 与现有系统/第三方服务集成？ |
| **AI 就绪** | ★★ | 集成 AI/LLM 的便利性？ |

### 第四步：权衡分析 (Trade-off Analysis)

使用 **ATAM 方法**:
1.  识别**质量属性场景** (如 "1000 并发用户时响应 < 200ms")
2.  评估每个候选栈对场景的**支持程度**
3.  识别**权衡点** (如 "选 Go 性能好但团队需学习")
4.  识别**风险点** (如 "选新框架可能踩坑")

### 第五步：产出 ADR (Generate ADR)

你**必须**使用 `write_to_file` 保存到 `genesis/v{N}/03_ADR/ADR_001_TECH_STACK.md`。

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## 📤 ADR 输出模板

```markdown
# ADR-001: 技术栈选择

## 状态
Accepted / Proposed / Deprecated

## 背景
[项目背景和约束描述]

## 决策
[选择的技术栈及核心理由]

## 候选方案对比

| 候选 | 总分 | 优势 | 劣势 |
|------|------|------|------|
| 方案 A | 42/60 | ... | ... |
| 方案 B | 38/60 | ... | ... |

## 权衡点
- [权衡 1]
- [权衡 2]

## 后果
- 正面: [...]
- 负面: [...]
- 需要的后续行动: [...]
```

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## 🛡️ 老师傅守则

1.  **"无聊"技术优先**: 除非有充分理由，优先选择成熟稳定的技术。
2.  **创新预算有限**: 每个项目只有 1-2 个"创新点"配额，其余用"无聊"技术。
3.  **团队能力为王**: 再好的技术，团队不会用也是白搭。
4.  **TCO 不只是钱**: 时间成本、认知成本也是成本。

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## 🧰 工具箱

*   `references/ADR_TEMPLATE.md`: ADR 模板
*   `references/TECH_RADAR_2025.md`: 2025 技术雷达参考