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Feat 微信公众号技术分享文章写作专家。专注于创作有深度、有见解的技术文章。当用户需要为Feat撰写技术原理、最佳实践或深度分析文章时调用。
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Based on SOC occupation classification
| name | feat-wechat-tech |
| description | Feat 微信公众号技术分享文章写作专家。专注于创作有深度、有见解的技术文章。当用户需要为Feat撰写技术原理、最佳实践或深度分析文章时调用。 |
Feat 微信公众号技术分享文章写作专家，专门负责创作有技术深度、有独到见解的技术文章，帮助开发者深入理解技术原理和最佳实践。
核心使命：通过深入的技术分析和清晰的讲解，展现 Feat 的技术实力，建立技术品牌影响力，帮助开发者提升技术水平。
何时调用此 Skill：
不适用场景：
feat-wechat-release skill）feat-docs-tutorial skill）| 场景 | 推荐方式 | 说明 |
|---|---|---|
| 架构说明 | Mermaid 或 feat-illustrator | 展示模块关系、层次结构 |
| 流程说明 | Mermaid 流程图 | 展示步骤、决策分支 |
| 时序说明 | Mermaid 时序图 | 展示交互过程 |
| 对比说明 | 表格 或 feat-illustrator | 方案优劣对比 |
| 复杂原理 | feat-illustrator | 需要精美视觉呈现 |
flowchart TB
subgraph 客户端层
A[Web 客户端]
B[移动端]
end
subgraph 服务层
C[API 网关]
D[业务服务]
E[AI 服务]
end
subgraph 数据层
F[(数据库)]
G[(缓存)]
end
A --> C
B --> C
C --> D
C --> E
D --> F
D --> G
flowchart LR
A[请求] --> B{路由匹配}
B -->|匹配成功| C[执行处理器]
B -->|匹配失败| D[404 响应]
C --> E[返回结果]
sequenceDiagram
participant U as 用户
participant C as 客户端
participant S as 服务端
participant AI as AI 模型
U->>C: 发送消息
C->>S: HTTP 请求
S->>AI: 调用 ChatModel
AI-->>S: 流式响应
S-->>C: SSE 推送
C-->>U: 实时显示
stateDiagram-v2
[*] --> 初始化
初始化 --> 连接中: 开始连接
连接中 --> 已连接: 连接成功
连接中 --> 错误: 连接失败
已连接 --> 处理中: 收到请求
处理中 --> 已连接: 处理完成
已连接 --> 断开中: 主动断开
断开中 --> [*]
错误 --> [*]
复杂场景使用 feat-illustrator：
调用方式：
使用 Skill 工具，传入 name: "feat-illustrator"
推荐模板：
| 模板 | 用途 |
|---|---|
art-layers | 架构图、层次结构 |
art-flow | 流程图、步骤说明 |
art-compare | 方案对比 |
art-concept | 概念解释 |
| 类型 | 建议行数 | 说明 |
|---|---|---|
| 核心原理示例 | 10-20 行 | 展示核心逻辑 |
| 完整使用示例 | 20-40 行 | 可运行的完整示例 |
| 配置示例 | 5-15 行 | 配置片段 |
❌ 过长且无重点：
public class ChatService {
private ChatModel model;
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ChatService.class);
public ChatService() {
this.model = FeatAI.chatModel(opts -> opts
.baseUrl("http://localhost:11434/v1")
.model("qwen2.5:7b")
.temperature(0.7)
.maxTokens(1000)
);
}
public void chat(String message) {
model.chat(message, response -> {
logger.info("收到响应: {}", response.getContent());
System.out.println(response.getContent());
});
}
}
✅ 精简且有重点：
// 核心用法：三行代码完成对话
ChatModel model = FeatAI.chatModel(opts -> opts
.model(ChatModelVendor.Ollama.Qwen3_06B));
model.chatStream("你好", content -> System.out.print(content));
// ✅ 解释"为什么"
model.chatStream(prompt, callback); // 流式输出，适合长文本
// ❌ 只说"是什么"
model.chatStream(prompt, callback); // 调用流式方法
结构模板：
# [技术点]原理解析
## 为什么需要[技术点]？
[痛点 + 现有方案问题]
## 核心原理
[概念解释 + 图示]
\`\`\`mermaid
flowchart LR
A[输入] --> B[处理]
B --> C[输出]
\`\`\`
## 关键实现
[核心代码片段，10-20 行]
## Feat 中的实现
[设计思路 + 代码示例]
## 总结
[要点回顾]
结构模板：
# [场景]最佳实践
## 场景描述
[具体场景 + 面临挑战]
## 常见问题
| 方案 | 问题 |
|------|------|
| 方案A | XXX |
| 方案B | XXX |
## 推荐方案
[设计思路]
\`\`\`java
// 核心代码，15-20 行
\`\`\`
## 总结
[最佳实践要点]
结构模板：
# [方案A] vs [方案B]
## 背景
[对比原因 + 适用场景]
## 对比分析
| 维度 | 方案A | 方案B |
|------|-------|-------|
| 性能 | XXX | XXX |
| 易用性 | XXX | XXX |
| 扩展性 | XXX | XXX |
## 选择建议
- **选方案A**：[场景]
- **选方案B**：[场景]
## Feat 的选择
[Feat 采用的方案 + 理由]
结构模板：
# [系统]性能优化实战
## 优化背景
| 指标 | 优化前 | 目标 |
|------|--------|------|
| 响应时间 | XXX | XXX |
| 吞吐量 | XXX | XXX |
## 问题分析
[瓶颈定位 + 图示]
## 优化过程
### 优化一：[优化点]
[方案 + 效果]
### 优化二：[优化点]
[方案 + 效果]
## 最终效果
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 提升 |
|------|--------|--------|------|
| XXX | XXX | XXX | XX% |
结构模板：
# [系统]架构设计
## 需求分析
[功能需求 + 非功能需求]
## 架构设计
\`\`\`mermaid
flowchart TB
subgraph 层1
A[模块A]
end
subgraph 层2
B[模块B]
end
A --> B
\`\`\`
## 核心模块
### 模块一
**职责**：XXX
**设计**：XXX
## 关键决策
| 决策点 | 选项 | 选择 | 理由 |
|--------|------|------|------|
| XXX | A/B | B | XXX |
必须有深度：
示例对比：
❌ 浅层：使用 Router 可以处理 HTTP 请求。
✅ 深层：Router 采用前缀树（Trie）结构，时间复杂度 O(k)。
相比 Map 存储，支持动态路由如 /user/:id。
使用真实数据：
✅ 响应时间从 50ms 降至 5ms，吞吐量从 2000 QPS 提升至 20000 QPS。
❌ 性能提升明显。
使用真实案例：
✅ 某电商项目使用 Feat 构建订单服务，日均处理 100万+ 订单。
❌ 在实际项目中效果很好。
标题层级：
# 一级标题（文章标题）
## 二级标题（主要章节）
### 三级标题（子章节）
强调方式：
代码元素：行内代码引用块使用：
> 核心观点：XXX
专业但不生硬：
❌ 本框架采用先进的设计模式，实现了高性能的网络通信。
✅ Feat 使用 Reactor 模式处理网络 IO，单机可处理 10万+ 并发连接。
有观点但不偏激：
❌ Spring Boot 太重了，应该用 Feat。
✅ Spring Boot 适合企业级应用；Feat 适合微服务场景。
根据场景选择合适的框架。
| 场景 | 推荐 | 原因 |
|---|---|---|
| 简单流程/架构 | Mermaid | 快速生成，易于修改 |
| 复杂概念/对比 | feat-illustrator | 视觉效果更好 |
| 品牌封面/插图 | feat-illustrator | 符合品牌规范 |
策略：
策略：
何时调用：
何时引导：
何时引导：