Skill: qihao123/memddc-ai-skill (version 1.0.2)

# MemDDC ## 技能信息 - **技能名称**: MemDDC - **版本**: 1.0.2 - **作者**: qihao123 - **描述**: 面向团队协作的项目文档管理与代码迭代智能工具，提供自动文档生成、DDD模型管理、记忆压缩、代码风格统一和智能触发功能 - **触发关键词**: MemDDC, 加载记忆约束修改, 按DDD契约迭代更新, memddc-init, memddc-update, memddc-sync - **适用场景**: 团队协作开发、复杂架构迭代、遗留系统持续重构、长期多人维护工程AI约束治理 ## 快速定位约定 当用户提出涉及具体实体（如 SysDept）或模块（如 system/dept）的修改需求时： - 第一步：查询 `mem-snapshot.json` 的 `index` 层获取文件路径 - 第二步：读取目标文件 - 禁止在未查索引前进行大规模文件探索 ## 实战交互契约 用户说"memddc-sync"或"MemDDC 更新"时： 1. 执行 `git diff --name-only` 获取变更文件列表 2. 将变更文件与 `mem-snapshot.json` 中的模块/实体/API 列表匹配 3. 仅更新受影响的 Markdown 文档段落 4. 更新 snapshot 中标记的字段，其余原样保留 用户提出代码修改需求时： 1. 优先加载 `mem-snapshot.json` 2. 根据 snapshot 中的模块和关键类列表定位相关文件 3. 先输出变更蓝图（影响文件清单），经用户确认后再执行修改 ## 记忆快照 (mem-snapshot.json) 采用三级索引结构，便于 AI 快速定位与约束注入： 1. `metadata` — 项目元信息 - 名称、版本、技术栈、代码规模统计 - 供 AI 快速识别项目特征 2. `index` — 可查询的文件索引 - `entities`: 核心实体 → 文件路径、所属模块、对应表名 - `controllers`: Controller → 文件路径、basePath - `services`: ServiceImpl → 文件路径、interface、模块 - `mappers`: Mapper → java 路径、xml 路径、表名 - `apis`: 前端 API 封装 → 文件路径 - `views`: 前端页面 → 文件路径 - `modules`: 模块职责说明 - `relations`: 核心实体关联映射（entity→mapper→service→controller→view） - 示例：`SysDept` → `{entity, mapper, service, controller, views[]}` - AI 修改具体实体时，按 ID 查表定位相关文件，无需探索性读取 3. `context` — 上下文约束 - `vcsSummary`: 提交规律与近期变更主题 - `structureAnalysis`: 架构模式与潜在问题 - `patterns`: 高频设计模式（如 treeBuild、pagination、permission、crudApi） - `codeStyle`: 命名规范、返回值类型、注解写法 - `constraints`: 业务常量映射（状态、类型、数据范围等） ## 团队协作 - **团队共享目录**: `.memddc/` - **共享配置**: `config.json` 中的 `team.syncBranch` - **冲突提示**: 当 `mem-snapshot.json` 与 Git 状态不一致时，提示用户先执行 `memddc-sync` ## 目录结构 ### v1.0.2 新版目录结构 ``` project/ ├── .memddc/ # MemDDC 统一存储目录（团队共享） │ ├── config.json # 团队共享配置 │ ├── mem-snapshot.json # 全局记忆快照（核心） │ ├── vcs-log-raw.txt # 原始VCS日志（最近100条） │ ├── vcs-log-analysis.md # AI整理的VCS日志分析 │ ├── file-tree-raw.txt # 原始文件树 │ ├── file-tree-analysis.md # AI文件结构分析 │ ├── docs/ # 项目文档（用户可添加） │ │ ├── user-docs/ # 用户文档目录（AI会分析其中的业务文档） │ │ ├── architecture.md # 架构文档 │ │ ├── business.md # 业务文档 │ │ ├── api.md # API接口文档 │ │ ├── database.md # 数据库设计文档 │ │ ├── development.md # 开发指南 │ │ ├── code-style.md # 代码风格指南 │ │ ├── [language-specific].md # 语言专属文档 │ │ ├── [architecture-specific].md # 架构专属文档 │ │ └── diagrams/ # 图表文档（Mermaid） │ │ ├── architecture.mmd │ │ ├── flow.mmd │ │ ├── sequence.mmd │ │ └── er.mmd │ ├── ddd-model.md # DDD领域模型 │ ├── snapshots/ # 历史快照存档 │ │ ├── docs-compressed.zip # 文档压缩包 │ │ └── mem-YYYYMMDD-HHMMSS.json # 时间戳快照 │ ├── logs/ # 操作日志 │ │ └── sync-YYYYMMDD.log │ └── .gitignore # 团队共享的git忽略规则 └── [项目源代码目录] ``` ### 配置文件 (config.json) ```json { "version": "1.0.2", "project": { "name": "项目名称", "type": "backend|frontend|mobile|microservice", "language": "java|python|go|javascript|typescript|rust", "framework": "spring|django|gin|react|vue|flask", "architecture": "mvc|mvvm|ddd|microservice|serverless|monolithic" }, "team": { "shared": true, "members": ["[REDACTED_SECRET]", "[REDACTED_SECRET]"], "syncBranch": "main" }, "triggers": { "codeChange": true, "structureChange": true, "configChange": true, "manual": true, "scheduled": false, "scheduleCron": "0 2 * * *" }, "document": { "types": ["architecture", "business", "api", "database"], "includeDiagrams": true, "autoUpdate": true, "analyzeUserDocs": true }, "vcs": { "enabled": true, "logLimit": 100, "types": ["git", "svn"] }, "fileAnalysis": { "enabled": true, "includeIdeIndexes": true }, "compression": { "level": 7, "excludePatterns": ["*.log", "*.tmp", "node_modules/**"], "contextLimit": 128000, "autoCompressThreshold": 0.8 } } ``` ## 工作流程 ### v1.0.2 初始化阶段（核心升级） 1. **VCS日志拉取** - 检测版本控制系统类型（Git/SVN） - 执行 `git log --pretty=format:"%h %s %b" -n 100` 或 `svn log --limit 100` - 保存原始日志到 `.memddc/vcs-log-raw.txt` 2. **AI日志分析** - 将原始日志发送给AI分析 - AI提取：提交规律、关键版本、团队协作模式、业务变更周期 - 保存分析结果到 `.memddc/vcs-log-analysis.md` 3. **文件树扫描** - 递归扫描项目目录结构 - 收集IDE索引文件（如存在） - 保存到 `.memddc/file-tree-raw.txt` 4. **AI结构分析** - 将文件结构发送给AI分析 - AI评估：模块划分、依赖关系、潜在问题 - 保存分析结果到 `.memddc/file-tree-analysis.md` 5. **用户文档分析** - 扫描 `.memddc/docs/user-docs/` 目录 - 将用户文档发送给AI提取业务上下文 - 提取：业务流程、业务术语、需求规则 6. **代码扫描与文档生成** - 全量代码AST扫描 - 生成适配项目的结构化文档 - 构建DDD领域模型 7. **关联映射构建** - 扫描核心实体（Controller/Service/Mapper/Entity） - 自动构建 entity→mapper→service→controller→view 的关联映射 - 写入 `mem-snapshot.json` 的 `relations` 字段 8. **整合写入快照** - 将VCS分析、文件结构分析、业务上下文整合 - 生成包含全部上下文信息的 `mem-snapshot.json` ### memddc-sync 增量流程 1. 执行 `git diff --name-only` 获取变更文件 2. 分类：代码文件→更新文档 / 用户文档→更新业务上下文 / 配置文件→更新技术栈说明 3. AI 输出影响面判断：`{"affectedDocs": [...], "snapshotFields": [...]}` 4. 精准读取并更新受影响内容 5. 写入新 snapshot，保留未变更字段 ### 迭代修改阶段 1. 快速记忆加载：读取 mem-snapshot.json 2. 变更感知：了解本次需要修改的范围和内容 3. 文件定位：根据需求关键词查询 `index` 层（entities / services / mappers / views 等），精准定位相关文件路径 4. DDD约束：确保修改符合领域模型和业务契约 5. 模式约束：参考 `context.patterns` 和 `context.codeStyle`，保持与项目现有约定一致 6. 一致性保证：修改完成后自动同步更新相关文档 ### 同步闭环阶段 1. 比对代码变更 2. 更新相关文档 3. 同步DDD模型 4. 重新分析VCS日志和文件结构（如有变化） 5. 更新记忆快照 6. 验证多者一致 7. 按三级索引结构写入 `mem-snapshot.json` 8. **容量检查**：快照大小超过上下文限制80%时触发压缩 - Level 1：精简描述 - Level 2：只保留关键字段 - 最小保证：模块列表、关键API、约束规则 ## 技术实现 ### 核心模块 1. **项目扫描器** - 深度目录结构分析 - 多语言源码解析 - 依赖关系分析 - API接口分析 - 数据库逻辑分析 - 配置文件分析 - 变更检测器 2. **策略选择器** - 项目类型识别 - 编程语言识别 - 框架识别 - 架构模式识别 - 最优策略匹配 3. **文档生成器** - 架构文档生成 - 业务文档生成 - API文档生成 - 数据库文档生成 - 语言专属文档生成 - 架构专属文档生成 - Mermaid图表生成 4. **DDD模型构建器** - 限界上下文识别 - 聚合根分析 - 实体边界定义 - 值对象设计 - 领域服务提取 - 领域事件识别 5. **记忆管理系统** - 智能文档压缩 - 记忆快照生成 - 历史决策记录 - 上下文注入 - 增量更新 - 冲突检测 - **容量检查**: 快照大小超过上下文限制80%时自动压缩 6. **变更追踪器** - 代码变更检测 - 文档同步更新 - 模型一致性验证 - 影响分析 7. **团队协作器** - 配置同步 - 冲突检测 - 权限管理 - 版本控制集成 ## 技术栈支持 | 技术栈 | 文档生成 | DDD建模 | 记忆压缩 | |--------|---------|---------|---------| | Java/Spring Boot | ✅ | ✅ | ✅ | | Python/Django/Flask | ✅ | ✅ | ✅ | | Node.js/Express/Nest | ✅ | ✅ | ✅ | | Go/Gin | ✅ | ✅ | ✅ | | 前端框架 | ✅ | ⚠️ | ✅ | | 微服务 | ✅ | ✅ | ✅ | ## 注意事项 1. **首次使用**: 确保项目目录存在且包含源码文件 2. **权限要求**: 需要对项目目录和 `.memddc` 目录有读写权限 3. **版本控制**: 建议将 `.memddc` 目录纳入版本控制 4. **文档维护**: 代码变更后及时运行更新命令 ## 故障排除 ### 初始化失败 - 检查项目目录权限 - 确保项目中包含足够的源码文件 - 查看 `.memddc/logs/` 下的日志文件 ### 文档未同步 - 运行 `MemDDC 更新` 手动同步 - 检查 `config.json` 中的 `autoUpdate` 配置 ### Token消耗未降低 - 确认 `.memddc/mem-snapshot.json` 存在 - 尝试开启新对话再触发技能 - 检查文档是否过大（可考虑精简） ## 版本历史 - **v1.0.2** - 当前稳定版 (推荐) - VCS日志分析：Git/SVN日志AI整理写入快照 - 文件结构分析：IDE索引和目录树AI分析 - 用户文档纳入：docs目录文档自动业务分析 - 三级索引结构：metadata/index/context - 关联映射：entity→mapper→service→controller→view - 实测降低 Token 消耗：项目说明 36%，业务修改 53% - **v1.0.1** - 历史版本 - 完整的文档生成和DDD建模 - 智能记忆压缩 - 团队协作支持 - **v1.0.0** - 初始版本 - 基础文档生成 - 简单DDD模型 ## 许可协议 MIT License ## 联系方式 - 项目主页: <https://github.com/qihao123/memddc-ai-skill> - 作者: qihao123 - 邮件: <[REDACTED_SECRET]>


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