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IoT AI Platform 目标架构（分面）、层间契约、数据流、可扩展性核心。理解系统全局、做跨层决策、新增能力前使用。真相源是 CONTEXT.md + docs/adr/。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
IoT AI Platform 的 TypeScript 严格模式、错误处理、测试策略、依赖管理、Git commit 规范、安全编码守则。编写任何代码前先读本 Skill。
接入层（Tap）集成模式：MQTT Tap、Webhook Tap、Shifu 可选连接器；统一 Event Envelope、幂等/DLQ。编写设备接入代码时使用。见 ADR-0016。
Mastra Model Router、多 provider、成本控制（3 道闸门）、Vertical Skill（垂类模型经 MCP 发现 + 独立推理端点）、Embedding。编写 LLM/模型调用代码时使用。见 ADR-0008。
Mastra Agent/Tool/Workflow 定义模式、config-as-data 函数式壳、Concierge/Vertical Agent、注册中心、流式响应、自定义路由。编写 src/mastra/ 下代码前必读。
三层租户隔离 SQL 模式、pgvector 记忆表、遥测时序(TimescaleDB)与特征库(Feast)、迁移规范。编写数据库相关代码时使用。见 ADR-0004/0010/0013。
| name | platform-architecture |
| description | IoT AI Platform 目标架构（分面）、层间契约、数据流、可扩展性核心。理解系统全局、做跨层决策、新增能力前使用。真相源是 CONTEXT.md + docs/adr/。 |
权威真相源：
CONTEXT.md（目标架构+术语）+docs/adr/（ADR-0001~0016）。本 Skill 是导航摘要，冲突以前者为准。
旁路管线（硬件不变、端侧信息流不变）+ 通用内核 + 可插拔 Solution Pack。换垂直场景 = 换一个声明式 Pack，不改内核。
界面 Platform/Tenant Console (Refine) · End-User App (assistant-ui,白标) · Concierge 双通道
编排 Concierge Agent(每Account,supervisor) → Vertical Agent(每Pack,只读)
Workflow(副作用:写库/推送/授权下发) · Model Router · Memory(pgvector)
能力 MCP Bridge(知识/发现) → Vertical Skill → Model Serving(BentoML/KServe)+Registry
数据 Twin(状态镜像) · Telemetry Store(TimescaleDB) · Feature Store(Feast) · 数据治理
接入 Tap 连接器(MQTT默认/Webhook/Shifu可选/CDC) → 统一 Event Envelope
横切 3级租户 · 控制面/数据面分离 · 持续运营闭环(Langfuse) · 安全 · 计费 · Pack Authoring Agent(build-time)
垂直场景的完整可接入单元，六件套：① Twin Profile ② Feature Views ③ Vertical Model ④ Vertical Agent ⑤ Knowledge ⑥ Workflow+Policy。三层粒度 Blueprint①→Solution Pack②→Pack Config③。官方包由 Pack Authoring Agent 访谈式产出（Authoring Gate 门控），是声明式 manifest，非硬编码。
{eventId, tenantId, accountId, deviceId, eventType, timestamp, payload}（所有 Tap 连接器一致）resourceId = "tenant:{t}:account:{a}:user:{u}"（纯设备链路退化为 tenant:{t}:account:{a}）。
Account 是设备/遥测/观测数据的隔离边界：SQL WHERE tenant_id AND account_id；个人记忆再叠 user_id。