catalog/repos/adrianpuiu--specification-document-generator.md

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# AI架构规格文档生成
`架构设计` `文档生成` `AI辅助` `规格说明` `反幻觉`
# 规格架构师 AI 技能
[![在 Smithery 中运行](https://smithery.ai/badge/skills/adrianpuiu)](https://smithery.ai/skills?ns=adrianpuiu&utm_source=github&utm_medium=badge)
## 📦 安装
### 前置条件
- 已安装并运行 [Claude Code](https://docs.claude.com/en/docs/claude-code)
### 快速开始(选择你的方式)
**方式一:使用 Claude Code 聊天界面**
在 Claude Code 的对话框中运行以下命令:
```
/plugin marketplace add adrianpuiu/specification-document-generator
/plugin install architecture-skills@specification-document-generator
```
**方式二:使用终端/CLI**
在终端中运行:
```bash
claude plugin marketplace add adrianpuiu/specification-document-generator
claude plugin install architecture-skills@specification-document-generator
```
**这些命令的作用:**
- Claude Code 从本 GitHub 仓库获取 `.claude-plugin/marketplace.json`
- 发现 `architecture-skills` 插件(包含 `specification-architect` 技能)
- 安装插件并在当前会话中启用所有技能
### 其他安装方式
**方式二:从中央技能市场安装**
Claude Code 聊天:
```
/plugin marketplace add adrianpuiu/claude-skills-marketplace
/plugin install architecture-skills@claude-skills-marketplace
```
终端:
```bash
claude plugin marketplace add adrianpuiu/claude-skills-marketplace
claude plugin install architecture-skills@claude-skills-marketplace
```
**方式三:本地开发安装**
克隆仓库:
```bash
git clone https://github.com/adrianpuiu/specification-document-generator.git
cd specification-document-generator
```
通过 CLI 安装:
```bash
claude plugin marketplace add adrianpuiu/specification-document-generator
claude plugin install architecture-skills@specification-document-generator
```
或通过 Claude Code 聊天:
```
/plugin marketplace add /absolute/path/to/specification-document-generator
/plugin install architecture-skills@specification-document-generator
```
### 验证安装
**Claude Code 聊天:**
```
/plugin list
```
**终端:**
```bash
claude plugin list
```
已安装插件列表中应出现 `architecture-skills`
### 使用技能
安装完成后,即可在 Claude Code 中使用 `specification-architect` 技能。只需提供项目需求,该技能将引导你完成六阶段文档生成流程。
## 概述
这是一套严格的、基于证据的系统,可生成六份相互关联的架构文档,同时**消除"研究糟粕"**,防止 AI 生成错误信息。每项技术决策均有可验证的来源支撑,从研究到实现全程可追溯。
## 🚨 关键:防止"研究糟粕"
**问题所在**AI 生成的内容往往措辞精练、言之凿凿,令人产生"盲目信任",但却常常未经核实、存在事实错误。这已导致:
- 律师事务所因提交伪造引用而**受到法律制裁**
- 咨询公司因提供错误统计数据而**被处以经济处罚**
- 依赖似是而非的谎言导致**职业生涯毁于一旦**
**我们的解决方案****强制验证协议**,将 AI 从"自信的作者"转变为"勤勉的研究助手",并留下可审计的证据链。
## 🎯 基于证据的架构
**架构规格的质量与研究证据的可验证性直接挂钩。**
### 本技能的功能
1. **阶段 0**:🔍 **可验证研究**(强制网络搜索 + 浏览 + 引用)
2. **阶段 1**:架构蓝图(基于证据的组件映射)
3. **阶段 2**:需求生成(基于研究的验收标准)
4. **阶段 3**:详细设计(经来源验证的规格说明)
5. **阶段 4**:任务分解(可追溯的实施计划)
6. **阶段 5**验证与可追溯性100% 覆盖率 + 证据验证)
## 🚀 示例:清晰输入 = 清晰输出
### 用户提示(高质量):
```
"我需要为一家成长中的电商企业设计一套库存管理系统。
系统必须支持 50,000 个 SKU与现有的 Shopify 商店集成,
并提供实时库存更新。需要条形码扫描、低库存预警和供应商管理。
请不要包含 POS 功能或面向客户的功能。
我们团队使用 Node.js/React需要云端部署并支持自动备份。"
```
### 此提示提供了什么:
**清晰的业务背景**:电商库存管理
**具体约束条件**50,000 个 SKU、Shopify 集成、实时更新
**技术栈**Node.js/React、云端部署
**明确的范围边界**:无 POS、无面向客户的功能
**成功指标**:条形码扫描、库存预警、供应商管理
### 最终架构质量:
🎯 **清晰的组件边界**:每个服务职责单一
🎯 **明确的数据流**:从条形码扫描到库存更新的完整链路
🎯 **定义好的集成点**Shopify API、备份系统、云基础设施
🎯 **可追溯的需求**:每个功能均追溯到具体实现任务
🎯 **无范围蔓延**:清晰边界防止"功能叠加"
## 📋 生成的文档
1. **research.md** - 网络搜索结果、技术对比、技术栈选型(新增!)
2. **blueprint.md** - 组件映射、数据流图、集成点
3. **requirements.md** - 带组件分配的可测试验收标准
4. **design.md** - 详细组件规格与接口说明
5. **tasks.md** - 带需求追溯的实施计划
6. **validation.md** - 自动验证,确认 100% 覆盖率
## ✨ 核心特性
- **🚫 防研究糟粕**:强制验证消除 AI 生成的错误信息
- **🔍 基于证据的研究**:每项声明均有浏览来源和引用支撑
- **📋 引用协议**:严格的 `[cite:INDEX]` 格式构建可审计的证据链
- **🛡️ 专业标准**:防止法律制裁、经济处罚和职业风险
- **自动验证**Python 脚本确保 100% 需求覆盖率 + 证据验证
- **来源核实**:强制浏览原始来源,而非仅查看搜索摘要
- **模板强制**:保证一致性与完整性
- **组件一致性**:所有文档中精确匹配组件名称
- **可追溯性矩阵**:从需求到任务的完整映射
- **质量门控**:带证据验证的顺序审批流程
## 🔍 阶段 0可验证研究——反糟粕协议
**关键**:本阶段专门防止导致法律制裁和职业风险的 AI 错误类型。
### 强制验证流程:
1. **先搜索后浏览**:用 WebSearch 找到来源,再用 WebFetch 读取实际内容
2. **不得仅用搜索摘要**:必须阅读完整来源内容,而非仅看搜索结果
3. **为每项声明引用**:每条事实陈述必须以 `[cite:INDEX]` 引用结尾
4. **基于证据的决策**:技术选型只来自经过验证的来源
5. **可审计的链路**:从声明到来源的完整引用链
### 我们防止的错误示例:
**研究糟粕**"Node.js 非常适合实时应用"
**基于证据**"Node.js 凭借其事件驱动、非阻塞 I/O 模型在实时应用中表现出色 [cite:1]"
**研究糟粕**"TypeScript 减少错误"
**基于证据**"TypeScript 通过添加静态类型,可将大型代码库的运行时错误减少约 15% [cite:2]"
### 专业影响:
本协议防止以下类型的错误:
- 律师事务所的**法律制裁**(伪造引用)
- 咨询公司的**经济处罚**(错误统计数据)
- AI 生成错误信息导致的**职业毁损**
## 🎖️ 关键成功因素
### 1. 以研究驱动决策
不要跳过阶段 0网络研究确保
- 当前最佳实践和模式
- 经过验证的技术栈
- 特定行业的考量
- 避免使用过时的方案
### 2. 组件清晰度
每个组件必须有单一、明确的职责。如果你发现自己说"同时还……",请拆分为多个组件。
### 2. 数据流可视化
绘制数据从输入到输出在系统中的流转路径。Mermaid 图应展示完整的数据旅程。
### 3. 集成点
清晰定义所有 API、协议和外部系统连接明确数据格式、认证方式和错误处理。
### 4. 边界设定
明确定义范围内与范围外的内容,以防止范围蔓延并实现准确估算。
## 🔧 使用方法
1. **提供清晰需求**:包括业务目标、约束条件和范围边界
2. **按序执行各阶段**:每个阶段在前一阶段基础上构建
3. **检查质量门控**:确保每个阶段满足质量标准后再推进
4. **验证可追溯性**:使用自动验证器确认完整覆盖率
## 📊 验证示例
```
验证报告:
- 验收标准总数28
- 被任务覆盖的标准数28
- 覆盖率100%
- 无效引用0
✅ 计划已验证,可以执行
```
## 🎯 总结
**清晰的前期目标 + 结构化方法论 = 高质量架构规格**
本技能将模糊的项目构想转化为具体、可实施的方案,保证从业务需求到实现任务的完整可追溯性。
---
*"最好的架构方案,源于最清晰的前期思考。"*