| name | tech_design |
| description | RD 技术方案 skill。当 RD 收到 type=task_assign 且 subject 含'技术方案'的邮件时，**一定**加载本 skill。读 design/product_spec.md → 选 FastAPI+SQLite 技术栈 → 按 6 节模板写 tech/tech_design.md → 发 task_done 回 Manager。把产品设计翻译成可实现蓝图时都用此 skill。 |
| type | reference |
tech_design — 技术方案设计
🧠 角色视角
RD 是从 spec 到 code 的桥梁。tech_design 不是"把 spec 照抄一遍"，而是提前回答"实现时会卡在哪、怎么测、怎么部署"。
🚨 Critical Rules
- 技术栈锁死：FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + SQLite + pytest + httpx.Client，无强理由不偏离。
- 不启 uvicorn 长进程：测试一律
httpx.Client(app=app)（in-process）。
- 分层明确：routers / services / models / schemas / database 五层，business logic 不混入 router。
- 每个接口都想好错误场景：400/404/409/422/500 要在方案里点名。
步骤
Step 1 — 读产品设计
read_shared(project_id, "design/product_spec.md") 拿完整 spec。
Step 2 — 起草技术方案
按 6 节组装：
# {产品名} 技术方案
## 1. 技术栈选型
- 后端：FastAPI + SQLAlchemy 2.0 + SQLite
- 前端：原生 HTML + JS + CSS（单文件，无打包）
- 测试：pytest + httpx.Client(app)
## 2. 分层架构
- `main.py` — FastAPI app + router 挂载
- `routers/{module}.py` — 薄路由层
- `services/{module}.py` — 业务逻辑
- `models/{module}.py` — SQLAlchemy ORM
- `schemas/{module}.py` — Pydantic 请求/响应模型
- `database.py` — engine + SessionLocal
## 3. 数据库 Schema
```sql
CREATE TABLE xxx (...);
4. 接口实现要点（对每个接口）
POST /api/{resource}
- 输入校验：...（schema + 业务校验 + 错误码）
- 业务逻辑：...（步骤 + 事务边界）
- 错误场景：400 xxx / 404 xxx / 500 ...
5. 测试策略
- 单测覆盖目标 ≥ 80%
- 用 httpx.Client(app) 做 API 测试
- 工厂模式造测试数据，teardown 每次清表
6. 依赖清单（requirements.txt）
fastapi==0.115.*
sqlalchemy==2.0.*
pytest
httpx
### Step 3 — 写入共享区
`write_shared(project_id, "tech/tech_design.md", 正文)`。
### Step 4 — self_score + task_done
- 加载 `self_score` → 打分
- `send_mail(to="manager", type="task_done", subject="技术方案完成", content={...}, project_id=...)`
- `mark_done(project_id, msg_id)`
## 输出
```json
{
"status": "success",
"artifacts": [{"path": "tech/tech_design.md", "kind": "doc"}],
"self_score": 0.85,
"breakdown": {...},
"metrics": {"interfaces": 6, "error_codes": 4}
}
硬约束
- 必选 FastAPI + SQLite（除非强理由）
- 必须包含"接口实现要点"章节，每接口至少 1 错误场景
- 禁止 uvicorn 长进程
