Skill: vincentlau2046-sudo/technical-insight (version 1.0.2)

--- name: tech-insight description: "选型结论出来后，对最终选定的方案做深度技术拆解——内部架构分析、核心机制、竞争壁垒、风险点。不是介绍文章那种表面描述，是真的去拆它怎么运作。工作流包含：架构拆解、机制分析、壁垒识别、风险评估、演进预测、深度报告。" homepage: https://github.com/vincentlau2046-sudo/tech-insight metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍"}} --- # Tech Insight 深度技术拆解分析，超越表面文档，揭示技术方案的真实工作原理、设计权衡和潜在风险。 ## 核心方法论升级：五层分层架构模型 **工业标准架构表达法**：采用标准化的五层分层架构模型，确保架构分析的专业性和可读性。 ### 五层分层架构详解 - **接入层 (Access Layer)**: API Gateway、Client、Web、App - 系统入口点 - **路由/控制层 (Routing/Control Layer)**: Controller、Service、Manager - 请求分发和业务协调 - **逻辑层 (Logic Layer)**: Core、Logic、Executor - 核心业务逻辑实现 - **数据访问层 (Data Access Layer)**: DAO、Repository、Cache - 数据持久化和缓存抽象 - **存储/外部层 (Storage/External Layer)**: DB、MQ、Redis、第三方服务 - 数据存储和外部依赖 ## 优化特性 ### 数据源增强 - **Tavily API 域名白名单配置**：集成专业数据源 - 学术论文库 (arXiv, IEEE Xplore) - 专利数据库 (Google Patents, USPTO) - 性能基准测试平台 (TechEmpower, CNCF Benchmarks) - 官方技术文档和设计文档 ### 量化强化 - 所有分析步骤优先量化，无法量化的内容明确标注"定性分析" - 添加置信区间 (95% CI)、评分标准 (1-10分)、具体数值要求 - 风险评估采用量化模型，包含修复成本估算、影响范围评估、紧急程度分级 ### 领域专业化模板 - 技术类型模板：AI框架、数据库、分布式系统、云原生、消息队列 - 每个模板定义特定的拆解维度和分析重点 - **五层架构适配**: 每个领域模板都针对五层分层架构进行优化 ### 源码分析能力增强 - 自动化分析GitHub源码结构、关键路径、复杂度指标 - 提取设计模式、依赖关系、代码质量指标 (圈复杂度、代码重复率) - **调用 source-to-architecture 技能**: 使用优化后的源码到架构技能进行专业架构图生成 - **五层架构映射**: 自动将代码结构映射到五层分层架构中 ### 专业架构图生成（完全符合排版规范） - **五层分层架构支持**: 自动生成标准化五层架构图 - **专业排版**: - 强制采用分层布局（Top-to-Bottom） - 全局网格对齐（20px网格） - 同层级等高/等宽（高度60px，宽度120px） - 水平间距80px，垂直间距60px - 大模块靠边，小模块居中 - **节点样式规范**: - 形状统一：业务模块=矩形、数据/存储=圆柱体、外部系统=斜角矩形、MQ=六边形、函数=圆角矩形 - 颜色体系：接入层=浅蓝(#ADD8E6)、逻辑层=浅绿(#90EE90)、数据层=浅黄(#FFFFE0)、存储层=浅紫(#E6E6FA)、外部服务=灰色(#D3D3D3) - 字体统一：Arial 12px常规，标题14px，文字居中 - **连线规则**: - 统一箭头样式：数据流=实心箭头、调用=虚线箭头、依赖=简单直线 - 连线必须正交（只允许水平/垂直） - 减少交叉：同层连线走外侧，跨层连线走固定通道 - 标签位置固定：连线文字放在线上方或线中间 - **自动美化约束**: - 节点间距≥60px - 连线交叉≤5处 - 所有文字完整可见，不被遮挡 - 分组框完整包裹模块 - 层间有明显空白区 - 不允许孤立节点（除独立外部系统） - **双格式输出**: - PNG 预览格式（用于文档嵌入） - draw.io 可编辑格式（用于专业调整） - **企业级标准**: 遵循架构图最佳实践和企业架构规范 ### 风险量化模型 - 精确的技术债和风险评估量化模型 - 包含修复成本估算 (人日)、影响范围评估 (高/中/低)、紧急程度分级 (P0-P3) ## 标准化工作流（6步法） 基于工业最佳实践的简单可执行工作流： ### 步骤1：看现有代码，抽重复逻辑 - 分析代码库结构，识别重复模式和通用逻辑 - 提取可复用组件和抽象层 - **输出**: 五层架构基础数据 ### 步骤2：按业务边界做模块拆分 - 基于业务领域和功能职责进行模块划分 - 定义清晰的模块边界和职责 - **输出**: 五层架构模块分解 ### 步骤3：定义接口与依赖 - 明确定义模块间接口契约 - 分析和优化依赖关系，避免循环依赖 - **输出**: 接口规范 + 依赖图谱 ### 步骤4：选择分层/模式 - 根据系统特性和约束选择合适的架构模式 - 应用五层分层架构模式 - **输出**: 架构模式决策记录 ### 步骤5：围绕性能、可用、扩展做决策 - 针对非功能性需求进行架构优化 - 在性能、可用性、可扩展性之间做权衡 - **输出**: 五层架构优化方案 ### 步骤6：用五层分层架构画架构图 - 基于前5步的结果，生成完整的五层分层架构图 - 确保各层之间的一致性和完整性 - **输出**: 标准化五层架构图 ## 详细工作流步骤 ### 步骤1：内部架构拆解（五层分层架构基础） **方法论**： - 五层分层架构模型应用框架 - 组件依赖分析模型 - 数据流拓扑分析 **实施步骤**： 1. 收集官方文档、GitHub仓库结构、设计文档 2. 识别接入层组件及其职责边界 3. 分析路由/控制层的请求处理流程 4. 识别逻辑层的核心业务逻辑实现 5. 分析数据访问层的持久化策略 6. 识别存储/外部层的依赖关系 **量化要求**： - 组件数量统计 (±1, 95% CI) - 组件间依赖关系矩阵 (N×N 矩阵) - 数据流路径数量和复杂度评分 (1-10分) - 架构模式匹配度评分 (0-100%) - 输出物：五层分层架构分析 ### 步骤2：核心机制分析 **方法论**： - 复杂度分析模型 (时间/空间复杂度) - 关键路径分析 - 性能瓶颈识别框架 - 算法正确性验证 **实施步骤**： 1. 识别核心技术机制和算法 2. 追踪关键执行路径和控制流 3. 分析性能特征和资源消耗模式 4. 验证边界条件和异常处理策略 5. 评估可扩展性和并发处理能力 **量化要求**： - 算法时间复杂度 (O notation) - 内存使用量 (MB/GB) ±10% - 吞吐量 (TPS/QPS) ±5% - 延迟分布 (p50, p95, p99) ±2ms - 并发处理能力 (最大连接数) ±5% - 输出物：核心机制详细说明、性能特征分析、关键算法复杂度分析 ### 步骤3：竞争壁垒识别 **方法论**： - SWOT+ 竞争分析框架 - 护城河识别模型 (技术/生态/数据/网络效应) - 可复制性评估矩阵 - 替代方案可行性分析 **实施步骤**： 1. 识别技术独特性和创新点 2. 分析生态系统完整性和网络效应 3. 评估学习曲线和迁移成本 4. 对比竞品技术实现差异 5. 预测长期竞争优势可持续性 **量化要求**： - 技术壁垒强度评分 (1-10分) - 生态系统完整性评分 (0-100%) - 学习曲线陡峭度 (周/月掌握) ±20% - 迁移成本估算 (人日) ±15% - 可复制性评估 (高/中/低，置信度≥80%) - 输出物：竞争壁垒清单、可复制性评估、替代方案可行性分析 ### 步骤4：技术债与风险评估 **方法论**： - 技术债分类框架 (代码/设计/文档/测试/基础设施) - 风险评估矩阵 (概率×影响) - 社区健康度指标模型 - 维护成本预测模型 **实施步骤**： 1. 识别和分类技术债类型 2. 分析安全漏洞和运维风险 3. 评估社区活跃度和维护状态 4. 计算长期维护成本和升级负担 5. 建立风险优先级排序 **量化要求**： - 技术债数量统计 (按类型分类) ±5% - 风险概率 (0-100%) 和影响评分 (1-10分) - 社区健康度指标：贡献者数量 (±10%)、issue响应时间 (小时±20%) - 维护成本估算 (人日/年) ±15% - 风险紧急程度分级 (P0-P3，置信度≥85%) - 输出物：技术债登记册、风险矩阵、社区健康度指标、维护成本估算 ### 步骤5：演进路径预测 **方法论**： - 技术成熟度曲线分析 - 路线图趋势预测模型 - 架构演进模式识别 - 技术拐点检测算法 **实施步骤**： 1. 分析官方roadmap和RFC文档 2. 监控社区讨论和贡献者活动趋势 3. 识别关键技术拐点和里程碑 4. 预测架构重构需求和时机 5. 制定升级策略和风险缓解计划 **量化要求**： - 路线图完成度预测 (0-100% ±10%) - 关键里程碑时间预测 (季度±1) - 架构演进阶段评分 (1-5级) - 升级复杂度评分 (1-10分) - 未来风险预警准确率 (≥80%) - 输出物：演进路线图、关键技术拐点预测、升级策略建议、未来风险预警 ### 步骤6：深度洞察报告 **方法论**： - 结构化报告生成框架 - 关键洞察提取算法 - 可视化演示设计原则 - 执行摘要优化模型 **实施步骤**： 1. 整合所有分析结果和数据 2. 提取3-5个核心洞察点 3. 生成结构化深度报告 4. 创建可视化演示文稿 5. 验证报告完整性和准确性 **量化要求**： - 报告完整性评分 (0-100% ≥95%) - 核心洞察数量 (3-5个，置信度≥90%) - 数据源引用数量 (≥10个独立来源) - 可视化图表数量 (≥5个不同类型) - 输出物：完整深度洞察报告、执行摘要、可视化演示文稿 ## 领域专业化模板（五层架构适配） ### AI框架模板 - **接入层**: REST API、gRPC接口、CLI工具 - **路由/控制层**: 模型管理器、任务调度器、资源配置器 - **逻辑层**: 计算图引擎、自动微分、优化器核心 - **数据访问层**: 数据加载器、预处理器、缓存管理器 - **存储/外部层**: GPU/TPU集群、分布式文件系统、模型仓库 ### 数据库模板 - **接入层**: SQL解析器、协议处理器、连接池 - **路由/控制层**: 查询优化器、事务管理器、权限控制器 - **逻辑层**: 存储引擎核心、索引管理、复制协议 - **数据访问层**: 缓存层、日志管理、备份恢复 - **存储/外部层**: 磁盘存储、内存池、监控系统 ### 分布式系统模板 - **接入层**: API网关、负载均衡器、认证服务 - **路由/控制层**: 服务注册中心、配置管理、熔断器 - **逻辑层**: 业务服务核心、消息处理器、状态机 - **数据访问层**: 数据访问对象、缓存客户端、序列化器 - **存储/外部层**: 数据库集群、消息队列、外部API ### 云原生模板 - **接入层**: Ingress控制器、Service Mesh入口 - **路由/控制层**: Kubernetes控制器、Operator、自定义资源 - **逻辑层**: 应用业务逻辑、微服务核心 - **数据访问层**: ORM层、缓存集成、配置客户端 - **存储/外部层**: 云数据库、对象存储、消息服务 ### 消息队列模板 - **接入层**: Producer/Consumer API、管理界面 - **路由/控制层**: Topic管理器、路由规则、权限控制 - **逻辑层**: 消息处理器、消费组管理、重试机制 - **数据访问层**: 消息存储接口、索引管理、快照管理 - **存储/外部层**: Broker存储、ZooKeeper、监控告警 ## 输出文件结构 所有深度分析结果自动保存到： ``` ~/.openclaw/workspace/tech-insight/technical-insight/{技术名称}/ ├── deep-insight-report.md # 完整深度洞察报告 ├── presentation.html # 可视化演示文稿（乔布斯风格） ├── data/ │ ├── layered-architecture.json # 五层架构数据 │ ├── mechanisms.json # 核心机制数据 │ ├── barriers.json # 竞争壁垒数据 │ ├── risks.json # 风险评估数据 │ ├── roadmap.json # 演进路径数据 │ └── code-analysis.json # 代码分析详细数据 ├── diagrams/ # 五层架构图 │ ├── 01-layered-architecture.png # 五层架构图 (PNG预览) │ └── 01-layered-architecture.drawio # 五层架构图 (draw.io可编辑) └── sources.md # 数据源和参考文献 ``` ### draw.io 集成说明 - **.drawio 文件**: 标准 draw.io 格式，可在 [https://www.drawio.com/](https://www.drawio.com/) 在线编辑 - **.png 文件**: 自动生成的预览图像，适合直接嵌入文档 - **完全兼容**: 所有生成的 draw.io 文件都遵循官方格式规范 - **五层标准**: 严格按照五层分层架构模型的命名和结构规范 ## 使用示例 ``` 用户: 深度分析 Kubernetes 的调度机制（五层分层架构） 用户: 拆解 Redis 的内存管理架构（完整五层分析） 用户: 分析 Kafka 的复制协议和一致性保证（五层架构） 用户: 深度洞察 TensorFlow 的计算图优化（五层架构拆解） 用户: 拆解 Elasticsearch 的倒排索引实现（五层架构分析） ``` ## 自动执行流程（固化配置） 当触发深度技术分析时，系统会： 1. **加载五层分层架构配置** ```bash # 加载五层分层架构标准配置 LAYERED_ARCH_CONFIG="$WORKSPACE_DIR/skills/technical-insight/layered-architecture-config.json" if [ ! -f "$LAYERED_ARCH_CONFIG" ]; then echo "Error: Five-layer architecture configuration missing" exit 1 fi ``` 2. **设置标准化环境变量** ```bash export WORKSPACE_DIR="/home/Vincent/.openclaw/workspace" export TECH_INSIGHT_DIR="$WORKSPACE_DIR/tech-insight" ``` 3. **创建标准化输出目录（绝对路径）** ```bash TECH_NAME="用户指定的技术名称" OUTPUT_DIR="$TECH_INSIGHT_DIR/technical-insight/$TECH_NAME" mkdir -p "$OUTPUT_DIR" mkdir -p "$OUTPUT_DIR/data" mkdir -p "$OUTPUT_DIR/diagrams" # 强制验证目录存在 if [ ! -d "$OUTPUT_DIR" ]; then echo "Error: Failed to create output directory: $OUTPUT_DIR" exit 1 fi ``` 4. **选择并加载五层架构领域模板** ```bash # 根据技术类型自动选择五层架构适配的模板 TEMPLATE_TYPE=$(detect_technology_type "$TECH_NAME") TEMPLATE_PATH="$WORKSPACE_DIR/skills/technical-insight/templates/${TEMPLATE_TYPE}.md" ``` 5. **执行完整六步工作流（五层架构集成）** - 并行收集多源数据（官方文档、GitHub、技术博客、学术论文、专利） - 应用五层分层架构分析框架和量化模型 - **调用代码分析模块**: 执行 `code-analysis-module.py` 分析GitHub仓库结构 - **生成五层专业架构图表**: - **调用 source-to-architecture 技能**: 使用优化后的源码到架构技能生成五层架构图 - **强制应用五层配置标准**: 严格遵循五层分层架构的层次结构和关注点分离 - **架构完整性保证**: 确保五层覆盖所有架构维度 - 同时输出 PNG 预览格式和 draw.io 可编辑格式 6. **保存结构化输出并自动生成演示文稿** ```bash # 保存完整报告 write "$OUTPUT_DIR/deep-insight-report.md" # 保存五层架构原始数据 write "$OUTPUT_DIR/data/layered-architecture.json" # 调用 source-to-architecture 技能生成五层专业架构图 python3 "$WORKSPACE_DIR/skills/source-to-architecture/scripts/drawio-generator.py" \ "$OUTPUT_DIR/data/code-analysis.json" \ "$OUTPUT_DIR/diagrams/" # 记录数据源 write "$OUTPUT_DIR/sources.md" # 强制调用 ppt-generator 技能生成乔布斯风演示文稿 invoke_ppt_generator "$OUTPUT_DIR/deep-insight-report.md" "$OUTPUT_DIR/presentation.html" ``` 7. **流程完整性验证** ```bash # 必需文件检查 required_files=("deep-insight-report.md" "presentation.html") layered_diagram_files=( "01-layered-architecture.png" "01-layered-architecture.drawio" ) for file in "${required_files[@]}"; do if [ ! -f "$OUTPUT_DIR/$file" ]; then echo "Error: Missing required file: $OUTPUT_DIR/$file" exit 1 fi done # 验证五层架构图生成完整性 layered_count=0 for file in "${layered_diagram_files[@]}"; do if [ -f "$OUTPUT_DIR/diagrams/$file" ]; then ((layered_count++)) fi done if [ $layered_count -lt 2 ]; then echo "Error: Insufficient layered architecture diagrams generated (need at least 2 files, got $layered_count)" exit 1 fi # 验证五层架构配置合规性 python3 "$WORKSPACE_DIR/skills/technical-insight/architecture-validator.py" \ --config "$LAYERED_ARCH_CONFIG" \ "$OUTPUT_DIR/diagrams/" echo "✅ All required five-layer architecture files generated successfully" ``` 8. **返回结果摘要** - 在对话中显示关键洞察（3-5个要点） - 提供完整文件路径 - **确保所有图表都符合五层分层架构标准** ## 质量保证 - **目录结构固化**: 严格遵循 `tech-insight/deep-dive/{技术名称}/` 路径 - **流程固化**: 必须调用 ppt-generator 生成演示文稿 - **数据验证**: 交叉验证多个数据源，置信度≥80% - **引用完整性**: 所有数据点都有明确来源，至少10个独立来源 - **可复现性**: 相同输入产生相同输出 - **量化优先**: 所有可量化的指标必须提供具体数值和置信区间 - **五层标准**: 严格遵循五层分层架构模型的工业标准 - **模板适配**: 自动选择合适的五层架构领域模板进行分析 --- ## 版本历史 ### v1.0.2 (2026-04-17) - 修复：移除硬编码路径 `~/` 引用，改用相对路径 - 改进：使用 `scripts/drawio-generator.py` 相对路径 ### v1.0.1 (2026-03-24) - 初始版本


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