القائمة
从模糊的用户需求中提取领域概念——实体、流程和"暗物质"（用户没说的）。基于 DDD（领域驱动设计）方法论。
التثبيت باستخدام Codex أو Claude انسخ هذا Prompt والصقه في Codex أو Claude أو مساعد آخر ليراجع صفحة Skill ويثبّتها لك.
分析构建系统拓扑，识别独立构建单元、多产物风险和版本漂移隐患。
The final gatekeeper. Audits RFCs to reject over-engineering, unnecessary dependencies, and resume-driven development.
使用三维框架（系统设计、运行模拟、工程实现）系统性审查架构和系统设计文档。产出按严重度分级的发现，关联到具体文档段落。
分析 Git 历史，发现"逻辑耦合"（总一起改的文件）和"热点"（高频修改的复杂模块）。基于 Adam Tornhill 的《Your Code as a Crime Scene》方法论。
综合 Scout 阶段所有分析（build-inspector, runtime-inspector, git-forensics, concept-modeler），生成决策就绪的系统风险报告。
分析运行时行为、进程边界和 IPC 机制，检测"协议漂移"风险和进程生命周期问题。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | concept-modeler |
| description | 从模糊的用户需求中提取领域概念——实体、流程和"暗物质"（用户没说的）。基于 DDD（领域驱动设计）方法论。 |
"如果你描述不清楚，你就造不出来。" —— Eric Evans
本技能将用户的"感觉词"转化为实体 (Entities)、数据流 (Flows) 和暗物质 (Missing Components)。
[!IMPORTANT] 在执行任何分析之前，你必须调用
sequential thinking工具，视情况进行 3—5 步推理。 思考内容例如：
- "用户说的'同步'是单向还是双向？实时还是批量？"
- "这个'列表'在代码里对应什么？
Wishlist还是ShoppingCart？"- "用户只描述了 Happy Path——如果 X 失败了怎么办？"
- "这个功能需要新的数据库表吗？需要新的 API 端点吗？"
- "有没有隐藏的安全/性能/可靠性问题用户没提？"
从用户的自然语言需求中提取：
Wishlist？ShoppingCart？TodoList？| 类别 | 追问 |
|---|---|
| 错误处理 | 如果 X 失败了怎么办？ |
| 持久化 | 数据存哪里？需要备份吗？ |
| 认证授权 | 谁能访问？如何验证身份？ |
| 日志监控 | 如何知道系统状态？如何调试？ |
| 配置管理 | 硬编码还是外部配置？ |
| 限流熔断 | 高并发时如何保护系统？ |
build-inspector 发现的构建根关联起来。你必须使用 write_to_file 保存到 genesis/v{N}/concept_model.json，格式如下：
{
"entities": [
{ "name": "Wishlist", "type": "数据", "necessity": "必须", "description": "用户的愿望清单" }
],
"flows": [
{ "from": "User", "action": "添加", "to": "Wishlist", "data": "Product ID" }
],
"missing_components": [
{ "component": "错误重试", "category": "错误处理", "priority": "高", "reason": "API 可能超时" }
],
"questions_for_user": [
"同步是实时的还是批量的？"
]
}
scripts/glossary_gen.py --path src/: 从代码中提取候选领域词汇。prompts/GLOSSARY_PROMPT.md: 领域词汇对齐提示词。references/ENTITY_EXTRACTION_PROMPT.md: 完整的实体提取提示词模板（含 Few-Shot 示例）。build-inspector 和 runtime-inspector 揭示了系统是什么。spec-writer 定义系统将变成什么。