ai-friendly-arch-measure

name	ai-friendly-arch-measure
version	v1.0
description	AI 友好架构度量元编排 skill，提供统一入口对代码库执行多维度架构质量评估。支持全量、按维度、按 skill、默认集四种执行模式。通过注册表驱动调度已注册的度量 skill，聚合所有结果输出 aia_component_summary 格式报告。当需要对代码库进行 AI 友好架构全面度量、多指标聚合报告或 CI 集成统一度量时使用此技能。
user-invokable	false

ai-friendly-arch-measure

以代码库为粒度，编排所有已注册的 AI 友好架构度量 skill，输出跨维度聚合报告。

输入参数

参数	类型	必填	说明
project_path	string	✅	待分析项目根目录（绝对路径）
execute_mode	enum	❌	执行模式：default（默认）/ all / dimension / skills
dimension	string	❌	指定维度（execute_mode=dimension 时必填）
skill_ids	string	❌	逗号分隔的 skill ID（execute_mode=skills 时必填）
output_path	string	❌	最终报告路径（默认 output/arch-measure-report.json）

工作流

Step	职责	执行者	文档	输入	输出
01	解析待执行 skill 列表	脚本 scripts/resolve-skills.py	step01	config/metric-registry.json + 执行参数	state/resolved-skills.json
02	顺序执行各度量 skill	Main Agent	step02	state/resolved-skills.json	output/<skill>/summary.json
03	聚合所有结果	脚本 scripts/aggregate-metrics.py	step03	state/resolved-skills.json + skill 输出文件	output/arch-measure-report.json

编排逻辑

Step 1：解析 skill 列表

执行 scripts/resolve-skills.py，根据执行参数从注册表解析 skill 列表：

python scripts/resolve-skills.py \
  --registry config/metric-registry.json \
  --output state/resolved-skills.json \
  [--all | --dimension <维度名> | --skills <skill_id,...>]

验证 state/resolved-skills.json 存在且可解析后，进入 Step 2。

Step 2：顺序执行各度量 skill

读取 state/resolved-skills.json 中的 resolved 列表，按顺序调用每个 skill：

对 resolved 列表中的每个 skill：
  调用技能 `<skill_id>`
  参数：
    project_path: <project_path>
    output_path: <output_path_hint>
  等待完成，验证输出文件存在
  若失败：记录到失败列表，继续下一个 skill

容错策略：单个 skill 失败不阻断其余 skill 执行。

Step 3：聚合结果

执行 scripts/aggregate-metrics.py，读取各 skill 输出并生成总报告：

python scripts/aggregate-metrics.py \
  --resolved-skills state/resolved-skills.json \
  --output-dir output \
  --output output/arch-measure-report.json \
  --project-path <project_path>

验证 output/arch-measure-report.json 存在且可解析。

注册表扩展

新增度量 skill 只需在 config/metric-registry.json 追加记录，无需修改本文件：

{
  "skill_id": "ai-friendly-metric-xxx",
  "display_name": "新指标名称",
  "dimension": "目标维度",
  "tags": ["default"],
  "enabled": true,
  "description": "指标说明",
  "output_path_hint": "output/xxx/summary.json"
}

目录结构

state/
  resolved-skills.json          # Step 1 产物
output/
  srp/
    summary.json                # SRP skill 产物（aia_metric_fact 格式）
  arch-measure-report.json      # 最终聚合报告（aia_component_summary 格式）

输出格式

最终报告（output/arch-measure-report.json）

采用双 key 顶层结构，字段定义详见 config/data_model.md：

Key	类型	说明
aia_metric_fact	list	各 skill 完整详情（identity_info、execution_ctx、core_metrics、evaluation_details、violation_records、scan_statistics）；失败/跳过的 skill 有最小占位 fact
aia_component_summary	dict	组件汇总（identity_info、scan_result、dimension_data、relation_mapping、_meta）；各字段从 aia_metric_fact 列表推导聚合；_meta 为本 skill 私有扩展字段

失败处理

场景	处理
Step 1 失败（registry 解析错误）	阻断流程，报告错误
某 skill 执行失败	容错继续，记录 _meta.failed_skills
所有 skill 均失败	_meta.execute_status: "failed"
Step 3 失败	各 skill 原始输出仍存在，可手动查阅