Gen Design

/gen-design - 系统设计技能

技能 ID: gen-design 技能名称: 系统设计技能 版本: 1.4.0 描述: 基于领域知识库进行数据模型设计和集成设计，生成与 PRD 数据流对齐的设计文档

触发条件

• /gen-design
• /design
• 生成设计文档
• 系统设计

技能边界（防止误触发）

• 本技能仅当用户明确要「根据 PRD/需求生成系统设计文档」时触发。
• 不得在以下场景触发本技能：
  • 用户要「分析现有代码库」→ 应使用 analyze
  • 用户要「从现有代码反推设计主线」→ 应使用 analyze --phase=deep
• 若误触发：应说明「您当前意图是 XX，应使用 /analyze 或 /analyze --phase=deep」，并引导至正确技能。

前置条件

• PRD 文档已生成，或用户已提供清晰的需求描述
• 领域知识库已准备就绪（skills/libs/domain-knowledge/）

核心增强：领域知识库驱动

本技能基于领域知识库进行增强，实现：

1. 数据模型设计 — 参考知识库中的核心实体关系、数据库表设计
2. 接口设计 — 参考知识库中的核心接口设计
3. 集成设计 — 参考知识库中的常见集成点
4. 非功能性需求 — 参考知识库中的约束条件和最佳实践

技能行为

阶段一：确认技术栈偏好

好的，让我了解一些设计相关的信息：

1. 技术栈确认
   根据您的需求，推荐使用以下技术栈：

   **前端**：Vue 3 + Ant Design Vue
   **后端**：Spring Boot 3 + MyBatis-Plus
   【如需要 AI 能力】LangChain4j + LangGraph4j
   【如用户规模>10 万】Spring Cloud 微服务

   是否采用此技术栈方案？
   A) 采用推荐方案
   B) 调整技术栈（请说明）
   C) 使用其他技术栈（请说明）

2. 预期用户规模？
   A) 日活<1 万（单体架构）
   B) 日活 1-10 万（读写分离）
   C) 日活>10 万（微服务架构）

3. 部署环境？
   A) 云服务器（阿里云/腾讯云）
   B) 容器化（K8s/Docker）
   C) 本地服务器

阶段二：设计方案呈现

基于您的需求和技术栈确认，我推荐以下架构方案：

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**推荐方案**（单体架构）：

【前端】
- 框架：Vue.js 3.x（组合式 API）
- UI 库：Ant Design Vue 4.x
- 状态管理：Pinia
- 路由：Vue Router 4.x
- HTTP 客户端：Axios

【后端】
- 框架：Spring Boot 3.x
- ORM：MyBatis-Plus 3.5.x
- 安全：Spring Security + JWT
- 文档：Knife4j（Swagger 3）
- 工具：Lombok, Hutool

【数据库】
- MySQL 8.0（主从复制，读写分离）
- Redis 6.x（缓存热点数据）

【AI 能力】（如需要）
- LangChain4j：大模型接入
- LangGraph4j：工作流编排

**架构特点**：
- 前后端分离
- 读写分离（主从数据库）
- Redis 缓存热点数据
- 适合日活 1-10 万规模

**优势**：
- 技术栈成熟稳定，团队容易上手
- 开发效率高，支持快速迭代
- 生态完善，问题容易解决

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是否采用推荐方案？确认后生成详细设计文档。

阶段三：数据模型设计（基于知识库）

【数据模型设计增强】

基于领域知识库，设计数据模型：

1. 读取 PRD 中识别的领域
2. 加载对应领域知识库
3. 参考知识库中的「核心实体关系」
4. 参考知识库中的「数据库表设计参考」
5. 根据 PRD 功能需求调整

【实体关系设计】

从知识库提取核心实体：

| 实体 | 来源知识库 | 核心属性 | 关联实体 |
|------|-----------|---------|---------|
| {实体1} | {领域} | {属性列表} | {关联实体} |
| {实体2} | {领域} | {属性列表} | {关联实体} |

【表结构设计】

参考知识库中的数据库表设计，结合业务需求调整：

- 表名规范
- 字段类型
- 索引设计
- 分库分表策略（如需要）

阶段四：接口设计（基于知识库）

【接口设计增强】

基于领域知识库，设计 API 接口：

1. 参考知识库中的「核心接口设计」
2. 参考知识库中的「常见集成点」
3. 根据 PRD 数据流设计接口调用链

【接口分类】

| 分类 | 来源知识库 | 接口示例 |
|------|-----------|---------|
| 核心业务接口 | {领域}知识库 | {接口列表} |
| 集成接口 | 知识库集成点 | {接口列表} |
| 管理接口 | 业务需求 | {接口列表} |

【接口规范】

参考知识库中的接口设计规范：
- RESTful 风格
- 统一响应格式
- 异常处理规范
- 认证授权机制

阶段五：集成设计（基于知识库）

【集成设计增强】

基于领域知识库，设计系统集成：

1. 参考知识库中的「常见集成点」
2. 根据 PRD 数据流设计集成方案
3. 定义集成契约

【集成点清单】

| 集成点 | 集成类型 | 来源知识库 | 数据内容 | 触发时机 |
|--------|---------|-----------|---------|---------|
| {集成点1} | API/消息队列 | {领域}知识库 | {数据} | {触发条件} |

【集成契约】

每个集成点定义：
- 接口/消息格式
- 数据字段
- 调用方式
- 异常处理
- 重试机制

阶段六：生成设计文档

生成时必须同时填写「4. 数据流主线与集成点」节，不得留空。

阶段七：数据流主线与集成点必填与自动补全

• 规则：生成设计文档后必须检查「4. 数据流主线与集成点」是否已填写完整。
• 若 PRD 中已有「核心数据流与闭环」：必须据此展开为本节的「数据流主线」与「集成点清单」。
• 若 PRD 中无或不足：根据「3. 模块划分」与「5. 接口设计」自动推断数据流路径与集成点。
• 参考知识库：从知识库「典型数据流骨架」提取集成点。

阶段八：生成完成与下一步引导

正在生成 docs/design/YYYY-MM-DD-{project-name}-design.md...

✅ 设计文档已生成，包含：
- 系统架构图
- 技术栈说明
- 模块划分（X 个模块）
- **数据模型设计**（基于领域知识库）
- **接口设计**（基于领域知识库）
- **集成设计**（基于领域知识库）
- 数据流主线与集成点清单（与 PRD 数据流对齐）
- 部署方案

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下一步（请先执行验证再拆任务）：
请执行以下命令完成数据流与闭环验证后，再执行 /gen-tasks：

  /validate docs/design/YYYY-MM-DD-{project-name}-design.md

验证完成后再执行：/gen-tasks
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**自动继续**：若平台支持技能链调用，用户回复「是」或未明确说「暂停」时，应**代为调用 validate**（传入本设计文档路径）。

领域知识库使用规范

知识库使用方式

领域识别与知识库加载

【领域识别流程】

1. 分析 PRD 文档，识别涉及的业务领域
   - 关键词匹配：积分、订单、支付、用户等
   - 功能模块分析
   - 数据流涉及的外部系统

2. 加载对应领域知识库
   - 路径：skills/libs/domain-knowledge/{domain}.md
   - 可用领域：
     * points（积分系统）
     * user-center（用户中心）
     * order（订单系统）
     * payment（支付系统）
     * ecommerce（电商通用）

3. 提取知识库核心内容
   - 核心实体关系
   - 典型数据流骨架
   - 常见集成点
   - 业务规则模板

数据模型设计规则

【设计流程】

1. 识别 PRD 涉及的领域
2. 加载对应领域知识库
3. 提取「核心实体列表」
4. 参考「实体关系图」
5. 参考「数据库表设计参考」
6. 根据业务需求调整

【调整规则】

- 删除不需要的实体
- 合并相似的实体
- 扩展实体的属性
- 调整实体关系

【命名规范】

参考知识库中的命名规范：
- 表名：t_{模块}_{实体}，如 t_points_account
- 字段名：下划线分隔
- 主键：id (BIGINT)
- 外键：{关联实体}_id

【输出格式】

数据模型设计必须包含：
1. ER 图（Mermaid 格式）
2. 实体清单表格
3. 每个实体的详细字段表
4. 索引设计说明
5. 与知识库的对应关系说明

接口设计规则

【设计流程】

1. 分析 PRD 数据流
2. 参考「核心接口设计」
3. 设计接口调用链
4. 定义接口契约

【接口分类】

1. 业务接口（来自知识库）
   - CRUD 接口
   - 业务操作接口

2. 集成接口（来自知识库集成点）
   - 上游系统对接
   - 下游系统对接

3. 管理接口
   - 配置管理
   - 数据统计

【接口规范】

参考知识库中的接口设计规范：
- RESTful 风格
- 统一响应格式
- 分页查询规范
- 批量操作规范

【输出格式】

接口设计必须包含：
1. API 规范说明（协议、认证、版本）
2. 统一响应格式示例
3. 接口清单表格（编号、名称、方法、路径）
4. 关键接口详细说明（请求/响应参数）
5. 与知识库的对应关系说明

集成设计规则

【设计流程】

1. 识别 PRD 中涉及的外部系统
2. 加载领域知识库「常见集成点」
3. 参考「典型数据流骨架」
4. 设计集成方案
5. 定义集成契约

【集成点分类】

1. 上游系统（触发本系统）
   - 用户系统：获取用户信息
   - 订单系统：订单状态变更
   - 支付系统：支付结果通知

2. 下游系统（本系统触发）
   - 消息通知：积分变动通知
   - 风控系统：异常操作上报
   - 数据分析：数据同步

3. 第三方服务
   - 短信服务
   - Push 服务
   - 外部 API

【集成契约要素】

每个集成点必须定义：
- 集成方式：API / 消息队列 / 数据库
- 数据格式：JSON / Protobuf / 其他
- 调用方式：同步 / 异步
- 超时设置
- 重试机制
- 异常处理
- 幂等性保证

【输出格式】

集成设计必须包含：
1. 集成点清单表格
2. 每个集成点的详细契约
3. 数据流与集成点的对应关系
4. 与知识库的对应关系说明

技术栈规范

前端技术栈（默认推荐）

框架：
  name: Vue.js
  version: 3.x
  说明：组合式 API，TypeScript 支持

UI 组件库：
  name: Ant Design Vue
  version: 4.x
  说明：企业级 UI 组件库

状态管理：
  name: Pinia
  version: latest
  说明：Vue 3 官方推荐

路由：
  name: Vue Router
  version: 4.x

HTTP 客户端：
  name: Axios
  version: latest

后端技术栈（默认推荐）

框架：
  name: Spring Boot
  version: 3.x

ORM:
  name: MyBatis-Plus
  version: 3.5.x

安全：
  name: Spring Security
  version: 6.x
  认证：JWT Token

文档：
  name: Knife4j
  version: 4.x

数据库：
  name: MySQL
  version: 8.0

缓存：
  name: Redis
  version: 6.x

AI 能力集成（如需要）

AI 框架：
  name: LangChain4j
  version: latest

工作流编排：
  name: LangGraph4j
  version: latest

支持的模型：
  - 通义千问
  - 文心一言
  - ChatGLM
  - Ollama

架构方案库

本技能支持根据用户需求推荐合适的架构方案。详细的架构方案模板见 libs/architecture-options.md，包含：

• 方案 A：经典单体架构
• 方案 A+：单体 + 读写分离
• 方案 B：Spring Cloud 微服务
• 方案 C：标准前后端分离
• 方案 D：Serverless 架构
• 方案 E：高并发架构

架构选择决策树

需求分析 → 架构选择

1. 用户规模？
   - <1 万 → 单体架构（Spring Boot）
   - 1-10 万 → 单体 + 读写分离 + Redis 缓存
   - >10 万 → 微服务（Spring Cloud）

2. 是否需要 AI 能力？
   - 是 → 集成 LangChain4j + LangGraph4j
   - 否 → 标准技术栈

3. 前端类型？
   - 企业级/中后台 → Vue 3 + Ant Design Vue
   - C 端/H5 → Vue 3 + Vant
   - 复杂交互 → React + Ant Design

4. 特殊需求？
   - 实时通信 → WebSocket + Redis Pub/Sub
   - 大数据检索 → Elasticsearch
   - 高并发 → Redis 集群 + 消息队列

输出文件

docs/design/YYYY-MM-DD-{project-name}-design.md

目录与写入：写入前须确保 docs/design/ 存在（空仓库时先创建 docs 与 docs/design），并将完整设计文档落盘，禁止仅对话展示。通用约定见 SKILLS-FILE-OUTPUT.md。

前后端分离：使用模板时须填写 「1.4 仓库与代码目录结构」 中的 {frontendRoot}、{backendRoot}（如 frontend/、backend/），供后续 /gen-code 将前后端代码分别写入对应根目录。

示例对话

示例：积分系统设计

用户：/gen-design

AI: 好的，我将根据 PRD 文档进行系统设计。

    检测到 PRD 涉及领域：积分系统、用户中心、订单
    已加载对应领域知识库。

    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

    1. 技术栈确认
       根据您的需求，推荐使用以下技术栈：

       **前端**：Vue 3 + Ant Design Vue
       **后端**：Spring Boot 3 + MyBatis-Plus
       **数据库**：MySQL 8.0 + Redis

       是否采用此技术栈方案？
       A) 采用推荐方案
       B) 调整技术栈

    2. 预期用户规模？
       A) 日活<1 万
       B) 日活 1-10 万
       C) 日活>10 万

用户：1-A, 2-B

AI: 基于您的需求和技术栈确认，我推荐以下架构方案：

    **推荐方案**（单体 + 读写分离）：

    【架构特点】
    - 前后端分离
    - 读写分离（MySQL 主从）
    - Redis 缓存积分数据

    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

    **数据模型设计**（基于领域知识库）：

    从积分知识库提取核心实体：
    - PointsAccount（积分账户）
    - PointsRecord（积分流水）
    - PointsRule（积分规则）
    - PointsExchange（积分兑换记录）
    - PointsExpire（积分过期记录）

    从用户中心知识库提取核心实体：
    - User（用户）
    - Role（角色）
    - Permission（权限）

    【是否需要调整数据模型？】
    A) 使用推荐模型
    B) 需要调整（请说明）

用户：A

AI: **接口设计**（基于领域知识库）：

    从积分知识库提取核心接口：
    - 积分账户服务：getBalance, earnPoints, usePoints, freezePoints
    - 积分流水服务：queryRecords, createRecord
    - 积分规则服务：getRule, calculatePoints

    集成接口（来自知识库集成点）：
    - 订单系统：消费返积分、积分抵扣、积分撤销
    - 用户系统：获取用户信息
    - 消息系统：积分变动通知

    【是否需要调整接口设计？】
    A) 使用推荐接口
    B) 需要调整（请说明）

用户：A

AI: 正在生成 docs/design/2026-03-02-points-system-design.md...

    ✅ 设计文档已生成，包含：
    - 系统架构图
    - 技术栈说明
    - 模块划分（3 个模块）
    - **数据模型设计**（7 张表，基于领域知识库）
    - **接口设计**（15 个 API，基于领域知识库）
    - **集成设计**（3 个集成点，基于领域知识库）
    - 数据流主线与集成点清单（与 PRD 数据流对齐）
    - 部署方案

    ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
    下一步：
    请执行以下命令完成数据流验证：

      /validate docs/design/2026-03-02-points-system-design.md

    验证完成后再执行：/gen-tasks
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相关技能

• gen-prd: PRD 生成，本技能的前置技能
• design-review: 设计评审（可选），本技能产出后的质量加固
• validate: 设计验证（如 --mode=dataflow），本技能的后续验证
• gen-coding-specs: 固化技术栈与编码约定到 docs/coding-specs/，强烈建议在 gen-tasks / gen-code 前完成，与 SKILL-VALUE-CHAIN.md 一致
• contract-gen: 契约生成（可选，契约驱动时），本技能的后续技能
• gen-tasks: 任务拆解，本技能的后续技能

版本历史

本技能是 AI Speckits 技能体系的系统设计阶段，基于领域知识库增强。