backend-select-skill

name	backend-select-skill
description	Use when the user wants to generate a backend project from scratch but the tech stack is undecided. Gathers requirements via questions and recommends "language + framework + database + middleware", then routes to the matching backend skill. Triggers: "生成后端项目", "搭建后端骨架", "初始化后端服务", "backend generate", "帮我做个后端接口", "后端选型", "用什么语言写后端".

Backend Select Skill

后端生成入口。当用户未指定语言或明确要"选型/推荐"时进入；用户已指定语言（如"用 Java"）时直接进对应后端 skill，本 skill 跳过。

工作流程

1. 分批问答（别一次抛完）：

   • 这个后端服务解决什么问题？目标用户是谁？
   • 列出 3~5 个核心实体（如用户、订单、文章）。
   • 预期并发/流量规模？（个人 / 中小型 / 高并发）
   • 团队熟哪种语言？Java / Python / Node.js / Go，还是无所谓？
   • 是否需要认证、权限、文件上传等通用能力？
   • 是否对接 uni-app 前端？
   • 部署偏好？Docker / K8s / Serverless？

2. 选型：用 references/tech-stack-decision-matrix.md 给推荐：

   项目类型	推荐
   企业级 / 复杂业务	Java + Spring Boot
   快速 API / AI / 数据	Python + FastAPI
   全栈 JS / MVP	Node.js + Express
   全栈 JS / 企业模块化	Node.js + NestJS
   高并发 / 微服务	Go + Gin

   团队强偏好优先。

3. 数据库：调用 database-skill 完成 PostgreSQL / MySQL / MongoDB 选型与表前缀（默认 wg）。

4. 中间件：按需问 Redis / Kafka / Elasticsearch / 对象存储 / SMS / Swagger（YAGNI，不要的全不加）。

5. 写 spec.md：定位 / 模块 / 实体 / API 轮廓 / 选型 / 接口规范，与用户确认后再分流。spec.md 中必须记录「是否对接 uni-app 前端」的答案——分流时交给后端 skill，用于在生成的 docs/project-guide.md 中保留对应前端对接段（uni-app 与 axios 两段默认都写）。

分流

按选定语言显式调用对应后端 skill，并声明：

公共规范见 backend-convention-skill，数据库见 database-skill。

分流时必须把 spec.md 交给目标后端 skill，并提醒其交付物包含：可运行骨架 + api-contract.md（接口 md）+ docs/project-guide.md（介绍 & 拓展性文档）+ versions.md + CLAUDE.md/AGENTS.md。

选定	调用
Java	java-backend-skill
Go	go-backend-skill
Python	python-backend-skill
Node.js	nodejs-backend-skill（默认 Express；要企业模块化走 NestJS 分支）

红线

• 不在本 skill 写任何业务代码（属于 4 个后端 skill）。
• 不替用户提交。
• 不锁定版本号（后端 skill 现场查询官方源，写入 versions.md）。