メニュー
Architectural rules focusing on resilience, high availability, and horizontal scalability.
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
AI 驱动的图像生成，支持多种风格和主题
Architectural grade API design rules focused on RESTful best practices, security, and performance.
Technical blog writing with SEO and content structure
抓取和分析 Moltbook（AI agents 社交网络）的智能技能，帮助你了解 AI 社区的最新动态和热点问题
Procedural code review rules with high-impact security and maintainability patterns.
Competitive analysis framework with SWOT and market positioning
| name | technical-design |
| description | Architectural rules focusing on resilience, high availability, and horizontal scalability. |
系统架构设计、技术选型及评估框架。
/technical-design-full/technical-design-full
请设计一个高并发电商系统的技术方案，要求：
1. 支持日订单 100 万+
2. 系统响应时间 < 200ms
3. 具备容灾和自动扩缩容能力
4. 技术栈：Java/Go/Python 任选其一
graph TD
A[需求分析] --> B[架构设计]
B --> C{技术选型}
C --> D[数据库设计]
C --> E[API设计]
C --> F[部署方案]
D --> G[方案评估]
E --> G
F --> G
G --> H[输出技术方案]
style A fill:#e1f5ff
style H fill:#c8e6c9
Q: 如何平衡架构复杂度和开发效率? A: 采用渐进式架构设计，初期选择简单可行的方案，随着业务发展逐步演进。避免过度设计，关注当前核心需求。
Q: 如何评估技术选型的合理性? A: 从以下维度评估：性能、可靠性、可维护性、社区活跃度、团队熟悉度、成本效益。可以通过 POC 验证关键技术点。
Q: 如何设计高可用系统? A: 遵循以下原则：冗余设计、无单点故障、自动故障转移、健康检查、负载均衡、数据一致性保障。
Q: 如何处理系统的扩展性? A: 采用微服务架构、服务化拆分、容器化部署、自动扩缩容机制、缓存策略优化、数据库分片等技术手段。
Q: 如何制定合理的性能目标? A: 基于业务场景和用户体验，参考业界标准，制定具体的性能指标，如响应时间、吞吐量、并发数等。
⚠️ Prompt-as-Code (v5.0): 触发指令已迁移至 metadata.json。支持：
/technical-design-full - 完整技术方案设计/technical-design-quick - 快速架构评估为确保 AI 工具能够有效使用技能，发挥最大作用，我们制定了以下核心原则：
文档是技能使用的基础，完整准确的文档能够显著提升 AI 工具的使用效果。定期更新文档不仅能反映最新的流程变化，还能防止未来出现错误。
深入而广泛地分析代码库是确保技能有效性的关键。通过系统性分析，可以发现潜在问题，优化技能实现，提升 AI 工具的使用体验。
validate-skill.py 验证技能文件结构lint-rules.py 检查规则文件的完整性test-skill.py 测试技能的功能和性能不同 AI 工具具有不同的特性和使用方式，为每个工具提供特定的操作步骤能够显著提升使用效果。通过创建工具特定的文件，可以确保用户能够根据使用的工具获取最适合的操作指南。
为每个 AI 工具创建专门的操作指南文件：
通过遵循以上原则和实施建议，我们可以确保 AI 工具能够有效使用技能，发挥最大作用，为用户提供高质量的服务。