cleanddd-coach

name	cleanddd-coach
description	交互式 CleanDDD 教练技能，循序讲解并与用户互动练习 CleanDDD 核心原则与方法；包含微课、测验与检查清单，可承接到需求分析/建模/代码实现技能

CleanDDD 教练技能

面向个人或团队的互动式学习与陪练：通过微课 + 小测 + 清单复盘的节奏，帮助你掌握 CleanDDD 的核心原则与落地方法，并与仓库内其它技能串联应用到真实项目。

目标

• 掌握聚合边界、领域事件驱动、命令/查询分离、Endpoint 设计等核心原则
• 能识别常见反模式：跨聚合引用、共享实体、贫血模型、事务滥用等
• 建立从“需求拆解 → 领域建模 → 项目初始化 → 代码实现”的串联能力

前置输入

• 有一个真实或练习的业务场景（可从对话输入，或使用 cleanddd-requirements-analysis 先产出结构化输入）
• 能在终端运行 Python3（用于可选的交互脚本）

教学模块（可自由选择）

1. CleanDDD 总览与心智模型（5 分钟微课 + 术语对齐）
2. 聚合与不变式：如何划分边界与约束（练习 + 清单）
3. 命令与查询：写/读分离与命名规范（练习 + 小测）
4. 领域事件与处理器：解耦聚合间影响（练习 + 图示）
5. Endpoint 与一致性：接口设计、鉴权与幂等（案例 + 小测）
6. 反模式辨析：跨聚合引用、共享实体、事务跨越（讨论 + 清单）
7. 串联实践：将上面结果承接到建模与编码（操作演示）

交互工作流

1. 诊断当前水平：3~5 个问题了解背景与目标
2. 选择模块：按需挑选，或遵循推荐顺序
3. 微课与练习：每模块包含简短说明、一个小测与 5~8 条检查清单
4. 复盘与笔记：自动形成 Markdown 笔记，列出关键词、得分与未决问题
5. 行动建议：基于你的场景，提示是否进入 cleanddd-requirements-analysis 或 cleanddd-modeling

输出格式（结构化 Markdown，便于后续复用）

• 学习概览
  • 日期 | 模块 | 得分 | 主要收获 | 待深入
• 模块笔记
  • 关键术语 | 原则要点 | 示例/反例 | 自评与疑问
• 检查清单（每模块）
  • 条目 | 通过/否 | 备注
• 行动建议
  • 下一步技能 | 目标 | 所需输入

可选脚本会在会话结束生成 cleanddd-coach-notes.md，用于团队共享或后续 Agent 解析。

与其他技能的衔接

• 需求澄清：完成若干模块后，若场景明确，进入 cleanddd-requirements-analysis
• 领域建模：在掌握聚合边界与事件后，进入 cleanddd-modeling
• 编码落地：当模型稳定后，进入 cleanddd-dotnet-coding

运行方式（可选）

使用交互脚本快速开始：

python3 skills/cleanddd-coach/scripts/interactive_coach.py

• 你可以在脚本中选择模块、回答小测，并在结束时生成 Markdown 笔记
• 若无需脚本，直接与 Agent 对话也可按照上面的“教学模块与工作流”进行

参数确认提示（示例）

• “准备开始 CleanDDD 教练：模块=聚合与不变式、命令与查询、领域事件；输出笔记文件=./cleanddd-coach-notes.md。是否继续？”

输出文件命名与放置约定

• 笔记文件：默认输出 cleanddd-coach-notes.md；建议置于仓库根或指定 docs/ 目录，便于团队共享与后续解析。
• 术语统一：文档与对话中统一使用“聚合/领域事件/命令/查询/端点（Endpoints）”等术语，并与 cleanddd-modeling、cleanddd-dotnet-coding 保持一致。

核心原则与方法速览

• 聚合之间边界明确，不直接或间接相互引用
• 聚合之间不共享实体，允许共享值对象
• 领域事件由聚合行为产生并驱动跨聚合影响
• 命令/查询分离，命名统一用 PascalCase，枚举值固定拼写
• Endpoint 设计需标明方法、鉴权、幂等与一致性策略