30a - AI辅助架构设计概览
本文是《AI Agent 实战手册》第 30 章第 1 节。 上一节:29e-数据库Prompt模板与反模式 | 下一节:30b-AI辅助架构决策
概述
AI 辅助架构设计正在从”架构师凭经验画图 + 写文档”快速演进为”自然语言描述需求 → AI 生成架构方案 → 智能权衡分析 → 自动化文档输出”的全流程智能化工作流。2025-2026 年,AI 编码助手(Claude Code、Cursor、Kiro)结合架构可视化工具(Mermaid、PlantUML、C4 Model)和 AI 架构分析平台(Visual Paradigm AI C4 Studio、Eraser AI、Archimetric),使得从需求到生产级架构设计的全过程效率提升 3-5 倍。本节提供 AI 辅助架构设计的现状与趋势、主流工具对比、端到端工作流概览、Prompt Engineering 要点,以及 AI 在不同架构风格中的应用能力边界分析。
1. AI 辅助架构设计的演进脉络
1.1 从手动建模到 AI 驱动的架构工程
架构设计中的 AI 辅助经历了三个关键阶段:
| 阶段 | 时间 | 代表工具 | 能力特征 |
|---|---|---|---|
| 传统建模时代 | 2018-2023 | Visio、Lucidchart、Draw.io、Enterprise Architect | 手动绘制架构图,人工编写设计文档,经验驱动的技术选型 |
| AI 辅助设计时代 | 2024 | ChatGPT + Mermaid、Eraser AI、PlantUML + Copilot | 自然语言生成架构图,AI 建议技术栈,智能 ADR 草稿生成 |
| Agentic 架构工程时代 | 2025-2026 | Claude Code + C4 Model、Kiro Spec、Visual Paradigm AI C4 Studio、Archimetric | 需求→架构→文档→审查全流程 AI 驱动,Spec 驱动架构设计,AI 自主执行权衡分析和方案迭代 |
关键转折点:
- 2024 年 Q1:Eraser AI 发布,支持从自然语言描述自动生成系统架构图、序列图和 ER 图,开发者首次体验”说出需求即得架构图”
- 2024 年 Q3:Mermaid 在 GitHub、Notion、Confluence 等平台的原生支持全面铺开,AI 生成 Mermaid 代码成为架构文档的主流方式
- 2025 年 Q1:Claude 3.5/4 系列在架构推理能力上取得突破,能够进行多维度权衡分析(性能 vs 成本 vs 复杂度 vs 可维护性)
- 2025 年 Q2:Kiro IDE 发布,引入 Spec 驱动开发模式,架构设计从”对话式”升级为”结构化需求→设计→任务”的系统化流程
- 2025 年 Q3:Visual Paradigm 发布 AI C4 Studio,支持从自然语言描述自动生成完整的 C4 模型六视图(Context、Container、Component、Landscape、Dynamic、Deployment)
- 2025 年 Q4:Archimetric 平台发布,专注于 AI 驱动的架构文档自动化,支持从代码仓库逆向生成架构文档并持续同步
- 2026 年 Q1:Salesforce 发布”Human-Led, AI-Powered”架构决策方法论,强调 AI 辅助 ADR 生成的最佳实践,推动行业从”AI 替代架构师”转向”AI 增强架构师”
- 2026 年 Q2:多 Agent 架构设计工作流成熟,一个 Agent 负责需求分析,一个负责架构方案生成,一个负责安全审查,一个负责成本估算,协同完成端到端架构设计
1.2 架构设计为何是 AI 辅助开发的”战略高地”
架构设计在整个软件开发生命周期中处于最上游位置,AI 在此领域的影响具有乘数效应:
AI 擅长的架构设计场景:
- 架构方案初始化:从业务需求描述生成初始架构方案,AI 能快速产出 70-80% 合理的初始设计,包括组件划分、通信模式、数据流
- 技术选型对比:根据项目约束(团队规模、预算、性能要求、合规需求)生成多维度技术选型对比矩阵
- 架构图自动生成:从文字描述生成 C4 模型、序列图、部署图、数据流图等多种架构视图
- ADR(架构决策记录)生成:根据决策上下文自动生成结构化的 ADR 文档,包含背景、选项分析、权衡、决策和后果
- 架构文档维护:从代码仓库逆向生成架构文档,保持文档与代码的同步
- 模式识别与推荐:识别项目特征,推荐适合的架构模式(微服务、单体、Serverless、事件驱动等)
- 非功能需求分析:根据 SLA 要求生成性能、可用性、安全性的架构约束和设计决策
AI 容易犯错的架构设计场景:
- 过度工程化:AI 倾向于推荐”最佳实践”的复杂架构(如微服务),忽略项目实际规模和团队能力,导致不必要的复杂度
- 忽视运维成本:AI 生成的架构方案常忽略运维复杂度、监控成本、故障排查难度等”Day 2”问题
- 技术偏见:AI 的训练数据偏向热门技术栈,可能忽略更适合特定场景的小众但成熟的技术方案
- 过早优化:AI 可能在项目初期就引入复杂的缓存层、消息队列、CQRS 等模式,而这些在 MVP 阶段完全不必要
- 缺少故障模式分析:AI 生成的架构方案通常只考虑”正常路径”,缺少对网络分区、服务降级、数据不一致等故障场景的设计
- 迁移复杂度低估:AI 在推荐架构演进方案时,常低估从现有架构迁移到目标架构的实际复杂度和风险
- 组织架构盲区:AI 无法感知团队的组织结构、沟通模式和技术文化,而这些是架构决策的关键输入(康威定律)
2. AI 辅助架构设计工具链全景
2.1 AI 编码助手(架构设计视角)
| 工具 | 类型 | 核心架构设计能力 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Code | CLI Agent | 全项目架构理解、多文件重构、C4/Mermaid 图生成、ADR 编写、权衡分析、MCP 连接外部工具 | $20/月(Pro)/ $100/月(Max 5x)/ $200/月(Max 20x)/ API 按量 | 复杂架构重构、深度权衡分析、大规模代码库架构审查 |
| Kiro | Agentic IDE | Spec 驱动架构设计(需求→设计→任务)、Steering 规则约束架构规范、Hooks 自动验证架构一致性 | 免费(50 Vibe)/ $20/月(Pro)/ $39/月(Pro+)/ $200/月(Power) | 结构化架构设计流程,从需求到实现的全链路管理 |
| Cursor | AI-first IDE | Composer 多文件架构编辑、Agent 模式执行重构、Tab 补全架构代码、Chat 模式架构咨询 | 免费 / $20/月(Pro)/ $200/月(Ultra) | 日常架构迭代,快速原型架构设计 |
| GitHub Copilot | IDE 插件 | 代码级架构建议、Copilot Chat 架构咨询、Agent 模式多文件重构 | $10/月 / $19/月(Business)/ $39/月(Enterprise) | 团队标准化架构实践,IDE 内架构辅助 |
| OpenAI Codex | 云端 Agent | 沙箱环境执行架构重构、自动测试架构变更、多文件协同修改 | ChatGPT Pro 订阅内含($200/月) | 独立架构任务,后台自主完成架构变更 |
| Google Gemini | 多模态 AI | 超长上下文(1M+ tokens)分析大型代码库架构、多模态理解架构图、Deep Research 深度调研 | 免费 / $20/月(Advanced)/ API 按量 | 大型代码库架构分析、架构图理解、技术调研 |
| Amazon Q Developer | IDE 插件 | AWS 架构最佳实践、Well-Architected 审查、IaC 生成、安全扫描 | 免费 / $19/月(Pro) | AWS 生态架构设计和审查 |
2.2 架构可视化与图表生成工具
| 工具 | 类型 | 核心能力 | AI 功能 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mermaid | 代码驱动图表 | Markdown 内嵌图表、GitHub/Notion/Confluence 原生支持、C4 扩展、多种图表类型 | AI 生成 Mermaid 代码(通过 LLM) | 免费(开源)/ Mermaid Chart $8/月(Pro) | AI 辅助架构图的首选输出格式,版本控制友好 |
| PlantUML | 代码驱动图表 | UML 全类型支持、C4 扩展库、序列图/组件图/部署图、丰富的主题 | AI 生成 PlantUML 代码(通过 LLM) | 免费(开源) | 企业级 UML 建模,复杂序列图和组件图 |
| Eraser AI | AI 图表平台 | 自然语言→架构图、实时协作、多种图表类型、代码导出 | 全 AI 驱动(自然语言生成图表) | 免费 / $10/月(Pro)/ $20/月(Team) | 快速架构原型,团队协作设计 |
| Visual Paradigm AI C4 Studio | AI 架构建模 | C4 模型六视图自动生成、自然语言→架构图、代码生成、文档导出 | 全流程 AI 驱动(需求→C4 六视图) | $6/月(Modeler)/ $19/月(Standard)/ $35/月(Professional) | 专业 C4 模型建模,企业级架构文档 |
| Archimetric | AI 架构文档 | 代码仓库→架构文档、C4 模型自动生成、持续同步、团队协作 | AI 驱动的架构文档自动化 | 免费(Beta)/ 付费计划待定 | 从代码逆向生成架构文档,保持文档同步 |
| Excalidraw | 手绘风格图表 | 手绘风格、实时协作、嵌入式组件库、导出多格式 | AI 辅助(通过插件) | 免费(开源)/ Excalidraw+ $7/月 | 架构头脑风暴,非正式架构讨论 |
| Draw.io (diagrams.net) | 通用图表工具 | 免费、离线可用、多格式导出、VS Code 插件、丰富模板 | 无内置 AI | 免费(完全开源) | 预算敏感的架构图绘制 |
| Lucidchart | 企业图表平台 | 丰富模板、团队协作、集成丰富(Jira/Confluence/Slack)、自动布局 | AI 辅助图表生成 | 免费 / $7.95/月(Individual)/ $9/月(Team) | 企业级架构文档和团队协作 |
| Structurizr | C4 模型专用 | C4 模型 DSL、多视图生成、架构即代码、自动布局 | 无内置 AI(但 DSL 适合 AI 生成) | 免费(Lite)/ $5/月(Cloud)/ 自托管免费 | C4 模型专业建模,架构即代码实践 |
2.3 AI 架构分析与辅助平台
| 工具 | 类型 | 核心能力 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Workik ADR Generator | AI ADR 生成 | 自然语言→ADR 文档、模板库、团队协作、版本管理 | 免费(基础)/ 付费计划 | AI 辅助架构决策记录生成 |
| ADR Architect (theee.ai) | AI ADR 助手 | 对话式 ADR 生成、引导式决策流程、结构化输出 | 免费 | 交互式架构决策记录编写 |
| Rebyte C4 Architecture Skill | AI Agent Skill | C4 模型 Mermaid 图生成、架构文档自动化 | 免费 | Claude Code / AI Agent 的架构设计扩展 |
| Rebyte ADR Skill | AI Agent Skill | ADR 模板、最佳实践、自动化生成 | 免费 | Claude Code / AI Agent 的 ADR 生成扩展 |
| Sourcegraph Cody | 代码智能平台 | 大型代码库架构理解、跨仓库搜索、架构依赖分析 | 免费 / $9/月(Pro)/ 企业定价 | 大型代码库的架构理解和导航 |
| CodeScene | 代码分析平台 | 架构热点分析、技术债务可视化、团队耦合分析、变更预测 | $15/月起 / 企业定价 | 架构健康度监控,技术债务管理 |
3. AI 辅助架构设计的端到端工作流
3.1 工作流全景图
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 辅助架构设计端到端工作流 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ① 需求收集 ② 架构探索 ③ 方案设计 ④ 文档输出 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 业务需求 │───→│ AI 生成 │───→│ 权衡分析 │───→│ C4 模型 │ │
│ │ 非功能需求│ │ 候选方案 │ │ ADR 编写 │ │ 序列图 │ │
│ │ 约束条件 │ │ 模式匹配 │ │ 技术选型 │ │ 部署图 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ⑤ 架构审查 ⑥ 迭代优化 ⑦ 实现指导 ⑧ 持续同步 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ AI 审查 │───→│ 反馈整合 │───→│ 任务分解 │───→│ 代码→文档 │ │
│ │ 清单检查 │ │ 方案迭代 │ │ 实现规范 │ │ 自动同步 │ │
│ │ 安全评估 │ │ 风险缓解 │ │ Steering │ │ 漂移检测 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘3.2 阶段详解
阶段 1:需求收集与约束定义
目标:将模糊的业务需求转化为结构化的架构输入。
操作步骤:
步骤 1:业务需求结构化
使用 AI 将非结构化的业务需求转化为架构设计输入:
你是一位资深软件架构师。请帮我将以下业务需求转化为架构设计输入:
## 业务需求
[粘贴产品需求文档或用户故事]
请输出以下结构化信息:
1. **核心功能模块**:列出系统需要的主要功能模块
2. **用户角色**:识别所有用户类型和权限级别
3. **数据实体**:识别核心业务实体和关系
4. **集成需求**:需要对接的外部系统和 API
5. **非功能需求推断**:基于业务场景推断性能、可用性、安全性要求步骤 2:非功能需求量化
基于以下业务场景,请帮我量化非功能需求:
## 业务场景
[描述业务场景,如"B2C 电商平台,目标用户 10 万 DAU"]
请为以下维度提供具体指标:
1. **性能**:响应时间(P50/P95/P99)、吞吐量(QPS/TPS)
2. **可用性**:SLA 目标、RTO/RPO
3. **可扩展性**:预期增长曲线、峰值倍数
4. **安全性**:合规要求、数据分类、加密需求
5. **成本约束**:月度基础设施预算范围
6. **团队约束**:团队规模、技术栈熟悉度步骤 3:约束条件梳理
请帮我梳理以下项目的架构约束条件:
## 项目背景
- 团队规模:[人数]
- 技术栈偏好:[语言/框架]
- 现有基础设施:[云平台/自建]
- 预算范围:[月度预算]
- 上线时间:[截止日期]
- 合规要求:[GDPR/SOC2/HIPAA 等]
请输出:
1. **硬约束**(不可协商)
2. **软约束**(可以权衡)
3. **假设条件**(需要验证)
4. **风险因素**(可能影响架构决策)阶段 2:架构探索与候选方案生成
目标:基于需求和约束,生成多个候选架构方案。
步骤 1:架构模式匹配
基于以下需求和约束,请推荐 3 个候选架构方案:
## 需求摘要
[从阶段 1 的输出中提取]
## 约束条件
[从阶段 1 的输出中提取]
对于每个候选方案,请提供:
1. **架构模式**:采用的核心架构模式(单体/微服务/Serverless/事件驱动/混合)
2. **组件划分**:主要组件和职责
3. **通信模式**:组件间通信方式(同步/异步/事件)
4. **数据策略**:数据存储和一致性策略
5. **部署模型**:部署拓扑和基础设施需求
6. **优势**:该方案的核心优势
7. **劣势**:该方案的主要风险和不足
8. **适用条件**:在什么条件下该方案最优步骤 2:快速原型架构图
请为以下架构方案生成 Mermaid C4 Context 图:
## 方案描述
[选择的候选方案描述]
要求:
1. 使用 Mermaid C4 扩展语法
2. 包含所有外部系统和用户角色
3. 标注主要数据流方向
4. 使用中文标签阶段 3:权衡分析与方案决策
目标:通过系统化的权衡分析,选择最优架构方案。
详见 30b-AI辅助架构决策 中的完整权衡分析方法论。
阶段 4:架构文档输出
目标:生成完整的架构设计文档。
详见 30c-系统设计文档AI生成 中的完整文档生成工作流。
4. 主流 AI 模型在架构设计中的表现对比
4.1 模型能力矩阵
| 能力维度 | Claude (Opus 4.x / Sonnet 4.x) | GPT (o3 / GPT-5.x) | Gemini (2.5 Pro / 3.x) | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 架构推理深度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Claude 在多维度权衡分析和长链推理上表现最优 |
| 代码库理解 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Claude Code 和 Gemini 的超长上下文都擅长大型代码库分析 |
| Mermaid/PlantUML 生成 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Claude 生成的图表代码语法正确率最高 |
| ADR 文档质量 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Claude 和 GPT 在结构化文档生成上并列领先 |
| 技术选型建议 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | GPT 的知识广度在技术选型对比上略有优势 |
| 安全架构审查 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | Claude 的安全意识和合规建议最为全面 |
| 多模态架构理解 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | GPT 和 Gemini 在理解架构图片/白板照片上更强 |
| 超长上下文分析 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Gemini 的 1M+ token 上下文在分析大型系统时优势明显 |
| 成本效益 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Gemini 的免费额度和性价比最高 |
4.2 场景化推荐
| 架构设计场景 | 推荐模型 | 推荐理由 |
|---|---|---|
| 初始架构方案探索 | Claude Opus / Sonnet | 深度推理能力强,能生成多维度权衡分析 |
| 大型遗留系统架构分析 | Gemini 2.5 Pro | 1M+ token 上下文,可一次性分析整个代码库 |
| 架构图生成(Mermaid/C4) | Claude Sonnet | Mermaid 语法正确率最高,C4 模型理解最准确 |
| 技术选型调研 | GPT-5.x + Deep Research | 知识广度大,联网搜索能力强 |
| 安全架构审查 | Claude Opus | 安全意识最强,合规建议最全面 |
| 架构白板照片→数字化 | GPT-5.x / Gemini 3.x | 多模态理解能力强,能从照片提取架构信息 |
| ADR 文档生成 | Claude Opus / GPT-5.x | 结构化文档生成质量并列最优 |
| 成本敏感的架构咨询 | Gemini 2.5 Pro | 免费额度充足,性价比最高 |
| Spec 驱动架构设计 | Kiro(内置 Claude) | 结构化流程,需求→设计→任务一体化 |
| 团队协作架构审查 | Claude Code + GitHub | 支持 PR 级别的架构审查和建议 |
4.3 模型组合策略
在实际架构设计中,推荐采用多模型组合策略以发挥各自优势:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 多模型架构设计工作流 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 阶段 1:调研 阶段 2:设计 阶段 3:审查 │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐│
│ │ Gemini │──────→│ Claude │──────→│ Claude ││
│ │ 2.5 Pro │ │ Opus │ │ Code ││
│ │ │ │ │ │ ││
│ │ · 技术调研│ │ · 方案设计│ │ · 代码审查││
│ │ · 趋势分析│ │ · 权衡分析│ │ · 一致性 ││
│ │ · 竞品对比│ │ · ADR 生成│ │ · 安全审查││
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘│
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ GPT Deep Research Mermaid/C4 图 Steering │
│ 补充调研 架构文档 规则生成 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘推荐组合:
- 调研阶段:Gemini 2.5 Pro(免费额度 + 超长上下文)+ GPT Deep Research(联网搜索)
- 设计阶段:Claude Opus(深度推理 + 权衡分析)+ Kiro Spec Mode(结构化流程)
- 审查阶段:Claude Code(代码级架构审查)+ Amazon Q(AWS 最佳实践检查)
5. 架构设计中的 Prompt Engineering 要点
5.1 架构 Prompt 的核心原则
架构设计的 Prompt 与普通编码 Prompt 有本质区别——架构 Prompt 需要引导 AI 进行多维度权衡思考,而非简单的代码生成。
原则 1:提供充分的约束上下文
❌ 错误示例:
"帮我设计一个电商系统的架构"
✅ 正确示例:
"帮我设计一个 B2C 电商系统的架构,约束条件如下:
- 团队:3 名全栈开发者,熟悉 TypeScript/React/Node.js
- 预期规模:初期 1000 DAU,1 年内增长到 5 万 DAU
- 预算:月度基础设施预算 $500 以内
- 上线时间:3 个月内 MVP
- 合规:需要支持 GDPR
- 现有基础设施:AWS 账号,无现有服务"原则 2:要求多方案对比而非单一方案
❌ 错误示例:
"这个系统应该用微服务还是单体?"
✅ 正确示例:
"请为这个系统提供 3 个候选架构方案(单体优先、模块化单体、微服务),
对每个方案从以下维度进行对比分析:
1. 开发速度(MVP 阶段)
2. 运维复杂度
3. 团队学习成本
4. 扩展性(1 年后)
5. 月度基础设施成本估算
6. 风险因素
最后给出你的推荐和理由。"原则 3:明确要求考虑”Day 2”问题
✅ 好的 Prompt 补充:
"在设计方案中,请特别考虑以下'Day 2'运维问题:
- 如何监控和告警?
- 故障时如何排查和恢复?
- 如何进行零停机部署?
- 数据备份和灾难恢复策略?
- 日志聚合和追踪方案?"原则 4:引导渐进式架构演进
✅ 好的 Prompt 模式:
"请设计一个可演进的架构方案,分三个阶段:
- Phase 1(MVP,0-3 个月):最简可行架构
- Phase 2(增长期,3-12 个月):应对用户增长的架构演进
- Phase 3(成熟期,12+ 个月):长期目标架构
每个阶段说明:架构变化、触发条件、迁移策略、预估成本"5.2 架构设计 Prompt 模板库
模板 1:系统架构方案生成
你是一位拥有 15 年经验的软件架构师。请为以下系统设计架构方案。
## 系统概述
[系统名称和一句话描述]
## 核心功能需求
1. [功能 1]
2. [功能 2]
3. [功能 3]
## 非功能需求
- 性能:[响应时间/吞吐量要求]
- 可用性:[SLA 目标]
- 安全性:[合规要求]
- 可扩展性:[增长预期]
## 约束条件
- 团队:[规模和技术栈]
- 预算:[基础设施预算]
- 时间:[上线截止日期]
- 现有系统:[需要集成的系统]
## 输出要求
请提供:
1. **架构概览**:一段话描述整体架构策略
2. **架构图**:使用 Mermaid C4 Context 图展示系统边界和外部交互
3. **组件设计**:主要组件、职责、技术选型
4. **数据架构**:数据存储策略、一致性模型
5. **通信设计**:组件间通信模式(同步/异步/事件)
6. **部署架构**:部署拓扑和基础设施需求
7. **安全设计**:认证、授权、数据保护策略
8. **演进路线**:从 MVP 到成熟期的架构演进计划模板 2:技术选型对比分析
请帮我进行以下技术选型的对比分析:
## 选型场景
[描述需要做技术选型的具体场景,如"后端 API 框架选型"]
## 候选技术
1. [技术 A]
2. [技术 B]
3. [技术 C]
## 评估维度
请从以下维度进行对比(每个维度 1-5 分评分):
| 维度 | [技术 A] | [技术 B] | [技术 C] |
|------|---------|---------|---------|
| 性能 | | | |
| 学习曲线 | | | |
| 生态成熟度 | | | |
| 社区活跃度 | | | |
| 企业采用率 | | | |
| AI 工具支持度 | | | |
| 长期维护前景 | | | |
| 招聘难度 | | | |
## 项目约束
- [约束 1]
- [约束 2]
## 输出要求
1. 对比评分表
2. 每个技术的核心优劣势(各 3 点)
3. 基于项目约束的推荐选择及理由
4. 风险提示和缓解措施模板 3:架构审查清单生成
请为以下架构方案生成审查清单:
## 架构方案摘要
[粘贴架构方案描述]
请从以下维度生成审查问题:
### 功能完整性
- 所有核心功能是否都有对应的组件承载?
- 是否存在功能遗漏或重叠?
### 非功能需求
- 性能瓶颈在哪里?如何应对?
- 单点故障在哪里?如何消除?
- 安全攻击面有哪些?如何防护?
### 可维护性
- 组件边界是否清晰?耦合度如何?
- 新功能添加的典型路径是什么?
- 技术债务风险在哪里?
### 运维就绪
- 监控和告警策略是否完整?
- 部署和回滚流程是否明确?
- 灾难恢复方案是否可行?
### 成本效益
- 基础设施成本估算是否合理?
- 是否存在过度设计?
- 成本随规模增长的曲线如何?
请为每个维度提供 3-5 个具体的审查问题,并标注优先级(P0/P1/P2)。模板 4:C4 模型图生成
请为以下系统生成 C4 模型的 [Context/Container/Component] 图,使用 Mermaid 语法:
## 系统描述
[系统名称和功能描述]
## 用户角色
1. [角色 1]:[描述]
2. [角色 2]:[描述]
## 外部系统
1. [系统 1]:[描述]
2. [系统 2]:[描述]
## 主要组件(仅 Container/Component 图需要)
1. [组件 1]:[技术栈] - [职责]
2. [组件 2]:[技术栈] - [职责]
## 输出要求
1. 使用 Mermaid C4 扩展语法
2. 所有标签使用中文
3. 标注主要数据流方向和协议
4. 包含图例说明模板 5:架构决策记录(ADR)生成
请帮我编写一份架构决策记录(ADR):
## 决策标题
[简短描述决策内容,如"选择 PostgreSQL 作为主数据库"]
## 决策背景
[描述为什么需要做这个决策,当前面临的问题或机会]
## 请按以下 ADR 模板输出:
### 状态
[提议/已接受/已废弃/已替代]
### 背景
[详细描述决策的业务和技术背景]
### 决策驱动因素
[列出影响决策的关键因素]
### 考虑的选项
1. **[选项 A]**:[简述]
2. **[选项 B]**:[简述]
3. **[选项 C]**:[简述]
### 决策结果
选择 [选项 X],因为 [核心理由]。
### 各选项优劣分析
[对每个选项进行详细的优劣分析]
### 后果
#### 正面
- [正面后果 1]
#### 负面
- [负面后果 1]
#### 风险
- [风险 1]:[缓解措施]6. AI 在不同架构风格中的应用
6.1 单体架构(Monolith)
AI 辅助能力评级:⭐⭐⭐⭐⭐
单体架构是 AI 辅助架构设计中表现最好的领域,因为:
- 所有代码在一个仓库中,AI 可以完整理解系统
- 组件间调用是函数调用,AI 容易追踪数据流
- 部署模型简单,AI 生成的部署配置准确率高
AI 擅长的单体架构任务:
提示词模板:模块化单体设计
请为以下系统设计模块化单体架构:
## 系统需求
[需求描述]
## 设计要求
1. 采用模块化单体(Modular Monolith)模式
2. 每个模块有清晰的边界和公共 API
3. 模块间通过接口通信,禁止直接访问内部实现
4. 数据库 Schema 按模块隔离(Schema-per-module)
5. 为未来可能的微服务拆分预留接缝
## 输出
1. 模块划分和职责定义
2. 模块间依赖关系图(Mermaid)
3. 每个模块的公共 API 定义
4. 数据库 Schema 隔离策略
5. 未来拆分的预留接缝说明AI 常见问题:
- 倾向于过早建议拆分为微服务
- 模块边界划分可能不符合业务领域边界
- 可能忽略模块间的事务一致性需求
6.2 微服务架构(Microservices)
AI 辅助能力评级:⭐⭐⭐⭐
微服务架构是 AI 辅助的”双刃剑”领域——AI 能快速生成服务划分方案和通信设计,但容易忽略分布式系统的复杂性。
AI 擅长的微服务架构任务:
提示词模板:微服务边界划分
请基于以下业务领域,使用 DDD(领域驱动设计)方法划分微服务边界:
## 业务领域描述
[描述业务领域和核心流程]
## 已识别的业务实体
[列出核心业务实体]
## 设计要求
1. 使用限界上下文(Bounded Context)划分服务边界
2. 识别聚合根(Aggregate Root)
3. 定义上下文映射(Context Map)
4. 确定服务间通信模式(同步 vs 异步)
5. 设计数据所有权(每个服务拥有自己的数据)
## 输出
1. 限界上下文图(Mermaid)
2. 每个微服务的职责、数据所有权、公共 API
3. 服务间通信模式和协议选择
4. 数据一致性策略(Saga/事件溯源/最终一致性)
5. 服务依赖关系和部署顺序AI 常见问题:
- 服务划分过细(“纳米服务”反模式),增加不必要的网络开销和运维复杂度
- 忽略分布式事务的复杂性,简单建议”用 Saga”但不提供具体实现
- 低估服务间通信的延迟和故障处理成本
- 忽略服务发现、配置管理、链路追踪等基础设施需求
Steering 规则建议:
## 微服务架构 Steering 规则
### 服务划分
- 每个微服务应对应一个限界上下文,不要按技术层划分
- 初始服务数量不超过团队人数的 2 倍
- 如果两个服务总是一起部署,考虑合并
### 通信设计
- 同步调用链不超过 3 层
- 跨服务数据查询优先使用 CQRS 读模型,而非级联 API 调用
- 所有异步通信必须设计幂等性和重试策略
### 数据管理
- 每个服务拥有自己的数据库 Schema
- 禁止跨服务直接访问数据库
- 数据同步使用事件驱动,而非定时批量同步6.3 Serverless 架构
AI 辅助能力评级:⭐⭐⭐⭐
Serverless 架构与 AI 辅助开发天然契合——函数粒度小、配置声明式、部署自动化,AI 生成的代码可以直接部署。
AI 擅长的 Serverless 架构任务:
提示词模板:Serverless 架构设计
请为以下系统设计 Serverless 架构方案:
## 系统需求
[需求描述]
## 云平台
[AWS Lambda / Google Cloud Functions / Azure Functions / Cloudflare Workers]
## 设计要求
1. 识别适合 Serverless 的功能和不适合的功能
2. 设计事件驱动的函数编排
3. 考虑冷启动优化策略
4. 设计状态管理方案(Serverless 是无状态的)
5. 估算成本(基于预期调用量)
## 输出
1. 函数清单(名称、触发器、运行时、内存、超时)
2. 事件流图(Mermaid)
3. 状态管理策略(DynamoDB/Redis/Step Functions)
4. 冷启动优化方案
5. 成本估算表
6. 不适合 Serverless 的部分及替代方案AI 常见问题:
- 忽略冷启动对用户体验的影响(特别是 Java/C# 运行时)
- 低估 Serverless 的调试和监控复杂度
- 函数粒度设计不当(过细导致编排复杂,过粗失去 Serverless 优势)
- 忽略 Serverless 的并发限制和超时限制
6.4 事件驱动架构(Event-Driven Architecture)
AI 辅助能力评级:⭐⭐⭐
事件驱动架构是 AI 辅助中挑战最大的领域之一,因为事件流的设计需要深入理解业务流程的时序性和因果关系。
AI 擅长的事件驱动架构任务:
提示词模板:事件驱动架构设计
请为以下系统设计事件驱动架构:
## 业务流程
[描述核心业务流程,包括步骤和参与者]
## 设计要求
1. 识别领域事件(Domain Events)
2. 设计事件 Schema(CloudEvents 格式)
3. 选择消息中间件(Kafka/RabbitMQ/AWS EventBridge/NATS)
4. 设计事件溯源(Event Sourcing)策略(如适用)
5. 处理事件顺序性和幂等性
## 输出
1. 领域事件清单(事件名、生产者、消费者、Schema)
2. 事件流图(Mermaid 序列图)
3. 消息中间件选型和配置建议
4. 事件 Schema 定义(JSON Schema)
5. 幂等性和重试策略
6. 事件存储和回放策略AI 常见问题:
- 事件命名不规范(应使用过去时态,如
OrderPlaced而非PlaceOrder) - 忽略事件版本管理和 Schema 演进策略
- 低估事件顺序性保证的复杂度
- 事件粒度不当(过细导致事件风暴,过粗失去灵活性)
6.5 混合架构与架构演进
AI 辅助能力评级:⭐⭐⭐⭐
实际项目中最常见的是混合架构——核心业务用单体或模块化单体,高并发模块用微服务,异步任务用 Serverless,实时通知用事件驱动。
提示词模板:混合架构与演进路线
请为以下系统设计混合架构方案和演进路线:
## 当前状态
[描述现有系统架构,如"Rails 单体应用,PostgreSQL 数据库"]
## 目标状态
[描述期望的目标架构]
## 约束条件
- 不能停机迁移
- 团队规模:[人数]
- 迁移预算:[时间和资金]
## 输出
1. **Phase 1(稳定期)**:最小改动,解决当前痛点
- 具体改动清单
- 预期效果
- 风险和回滚方案
2. **Phase 2(演进期)**:逐步引入新架构元素
- 拆分策略(Strangler Fig 模式)
- 数据迁移方案
- 双写/双读过渡策略
3. **Phase 3(目标期)**:达到目标架构
- 最终架构图
- 清理遗留代码的计划
- 性能基准对比
每个阶段包含:架构图(Mermaid)、时间估算、风险评估、回滚方案6.6 架构风格选择决策树
┌─────────────────┐
│ 项目初始阶段? │
└────────┬────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ 是 │ 否(已有系统)
▼ ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│ 团队 ≤ 5 人? │ │ 使用混合架构 │
└───────┬───────┘ │ + 演进路线 │
│ └───────────────┘
┌───────┴───────┐
│ 是 │ 否
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 模块化单体 │ │ 预期 DAU? │
│ (推荐起步) │ └──────┬───────┘
└──────────────┘ │
┌───────┴───────┐
│ < 10 万 │ ≥ 10 万
▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 模块化单体 │ │ 核心业务 │
│ + Serverless │ │ 微服务 │
│ (异步任务) │ │ + 事件驱动 │
└──────────────┘ └──────────────┘AI Prompt 辅助决策:
请帮我选择最适合的架构风格。以下是项目信息:
- 项目类型:[SaaS/电商/社交/内部工具/API 平台]
- 团队规模:[人数]
- 预期用户规模:[DAU]
- 上线时间要求:[月数]
- 预算级别:[低/中/高]
- 合规要求:[有/无,具体要求]
- 现有技术栈:[语言/框架/云平台]
- 最大技术风险:[描述]
请推荐架构风格,并解释:
1. 为什么选择这个风格
2. 这个风格在当前约束下的具体实现方案
3. 未来可能的演进方向
4. 需要特别注意的风险7. Spec 驱动的架构设计工作流
7.1 为什么架构设计需要 Spec 驱动
传统的 AI 辅助架构设计是”对话式”的——开发者在聊天窗口中与 AI 反复讨论,架构方案散落在多轮对话中,缺乏结构化的记录和可追溯性。Spec 驱动的架构设计将这个过程系统化:
| 维度 | 对话式架构设计 | Spec 驱动架构设计 |
|---|---|---|
| 输入 | 口头描述需求 | 结构化需求文档(requirements.md) |
| 过程 | 多轮对话,方案散落 | 需求→设计→任务,全链路可追溯 |
| 输出 | 聊天记录中的方案片段 | 完整的设计文档(design.md)+ 任务清单 |
| 可追溯性 | 低,难以回溯决策原因 | 高,每个决策都有对应的需求和上下文 |
| 团队协作 | 难以共享和审查 | 文档化,支持 PR 审查和版本控制 |
| 一致性 | 依赖个人记忆 | Steering 规则自动约束 |
7.2 Kiro Spec 驱动架构设计流程
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Kiro Spec 驱动架构设计流程 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ① requirements.md ② design.md │
│ ┌────────────────────┐ ┌────────────────────┐ │
│ │ 需求 1:用户认证 │ │ 架构概览 │ │
│ │ AC 1.1:JWT 认证 │───→│ 组件设计 │ │
│ │ AC 1.2:OAuth 2.0 │ │ 数据模型 │ │
│ │ 需求 2:订单管理 │ │ API 设计 │ │
│ │ AC 2.1:创建订单 │ │ 部署架构 │ │
│ └────────────────────┘ └─────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ③ tasks.md │ │
│ ┌────────────────────┐ │ │
│ │ Task 1:实现认证模块 │◄─────────────┘ │
│ │ Task 2:实现订单服务 │ │
│ │ Task 3:部署配置 │ │
│ └────────────────────┘ │
│ │
│ ④ Steering 规则(.kiro/steering/) │
│ ┌────────────────────┐ │
│ │ 架构约束规则 │ ← 自动约束代码实现符合架构设计 │
│ │ 命名规范规则 │ │
│ │ 安全规则 │ │
│ └────────────────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘7.3 架构设计的 Steering 规则模板
在 Kiro 或 Claude Code 中,使用 Steering 规则(或 CLAUDE.md)来约束 AI 在架构设计中的行为:
# 架构设计 Steering 规则
## 架构原则
- 优先选择简单方案,避免过度工程化
- 新功能必须先评估对现有架构的影响
- 所有架构决策必须记录 ADR
- 遵循 SOLID 原则和 12-Factor App 方法论
## 技术栈约束
- 后端:Node.js + TypeScript + Fastify
- 数据库:PostgreSQL(主库)+ Redis(缓存)
- 消息队列:仅在确认需要异步处理时引入
- 前端:React + Next.js
- 部署:AWS ECS Fargate
## 架构边界
- 模块间通过接口通信,禁止直接导入内部实现
- 数据库访问仅通过 Repository 层
- 外部 API 调用必须通过 Gateway 层,包含重试和熔断
- 配置通过环境变量注入,禁止硬编码
## 禁止事项
- 禁止在 MVP 阶段引入微服务架构
- 禁止使用未经团队评审的新技术
- 禁止跨模块直接访问数据库表
- 禁止在业务逻辑层直接调用外部 API实战案例:从零设计 SaaS 项目管理工具架构
案例背景
一个 3 人全栈团队要在 4 个月内构建一个 SaaS 项目管理工具(类似简化版 Linear),目标用户为中小型开发团队。
步骤 1:使用 AI 结构化需求
Prompt:
你是一位资深软件架构师。我们是一个 3 人全栈团队(熟悉 TypeScript/React/Node.js),
要在 4 个月内构建一个 SaaS 项目管理工具(类似简化版 Linear)。
目标用户:中小型开发团队(5-50 人)
核心功能:项目管理、Issue 追踪、看板视图、实时协作、GitHub 集成
预期规模:初期 500 个团队,1 年内增长到 5000 个团队
预算:月度基础设施 $300 以内(初期)
请帮我:
1. 结构化非功能需求(性能、可用性、安全性指标)
2. 识别核心架构约束
3. 推荐 3 个候选架构方案并对比AI 输出摘要:
## 非功能需求
- 性能:API P95 < 200ms,WebSocket 消息延迟 < 100ms
- 可用性:99.9% SLA(月度停机 < 43 分钟)
- 安全性:SOC 2 Type I(6 个月内),数据加密(传输 + 静态)
- 可扩展性:支持 5000 团队 × 50 人 = 25 万用户
## 候选方案对比
| 维度 | 方案 A:模块化单体 | 方案 B:微服务 | 方案 C:Serverless |
|------|-----------------|-------------|-----------------|
| 开发速度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 运维复杂度 | ⭐⭐⭐⭐⭐(低) | ⭐⭐(高) | ⭐⭐⭐(中) |
| 团队匹配度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 扩展性 | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 月度成本 | ~$150 | ~$500+ | ~$100-400(波动) |
| 实时协作支持 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐(WebSocket 受限) |
推荐:方案 A(模块化单体),理由:
1. 3 人团队无法承受微服务的运维复杂度
2. 模块化单体可以在 1 年后按需拆分
3. 成本最低,符合预算约束
4. 开发速度最快,4 个月可交付 MVP步骤 2:使用 AI 生成架构图
Prompt:
基于方案 A(模块化单体),请生成以下架构图:
1. C4 Context 图(系统边界和外部交互)
2. C4 Container 图(主要容器和技术栈)
使用 Mermaid 语法,标签使用中文。AI 输出(C4 Context 图):
AI 输出(C4 Container 图):
步骤 3:使用 AI 生成 ADR
Prompt:
请为"选择模块化单体架构"这个决策生成 ADR:
背景:3 人团队,4 个月 MVP,SaaS 项目管理工具
候选方案:模块化单体、微服务、Serverless
最终选择:模块化单体AI 输出 ADR 摘要:
# ADR-001:选择模块化单体架构
## 状态
已接受(2025-XX-XX)
## 背景
团队需要在 4 个月内交付 SaaS 项目管理工具的 MVP。
团队规模 3 人,技术栈为 TypeScript/React/Node.js。
## 决策
采用模块化单体架构,使用 Fastify + TypeScript 构建 API 服务。
## 理由
1. 3 人团队无法承受微服务的运维复杂度
2. 模块化设计为未来拆分预留接缝
3. 单一部署单元简化 CI/CD 和监控
4. 开发速度最快,符合 4 个月时间约束
## 后果
- 正面:开发速度快,运维简单,成本低
- 负面:单一进程的扩展性有限
- 风险:模块边界不清晰可能导致"大泥球"
- 缓解:通过 Steering 规则强制模块边界步骤 4:生成 Steering 规则
基于架构决策,生成约束代码实现的 Steering 规则:
请基于以下架构决策,生成 Kiro Steering 规则文件:
架构:模块化单体
模块:auth、project、issue、board、notification、integration
技术栈:Fastify + TypeScript + Prisma + PostgreSQL案例分析
关键决策点:
- 架构选择:AI 正确识别了团队规模约束,推荐了模块化单体而非微服务
- 技术选型:AI 基于团队技术栈偏好推荐了 Fastify(而非 Express),因为 Fastify 的 TypeScript 支持和性能更优
- 演进策略:AI 设计了从模块化单体到按需拆分的演进路线,避免了过早微服务化
需要人工审查的点:
- 实时协作方案:AI 建议使用 WebSocket + Redis Pub/Sub,但需要验证在 25 万用户规模下的性能
- 多租户隔离:AI 建议使用 Schema-per-tenant,但需要评估 PostgreSQL 的 Schema 数量限制
- GitHub 集成:AI 的 Webhook 设计需要考虑 GitHub 的速率限制和重试策略
避坑指南
❌ 常见错误
-
盲目接受 AI 的架构推荐
- 问题:AI 倾向于推荐”最佳实践”的复杂架构(如微服务 + Kafka + Redis + Elasticsearch),忽略项目实际规模和团队能力
- 正确做法:始终从最简架构开始,只在有明确需求时才增加复杂度。使用 Prompt 明确约束条件:“我们是 3 人团队,请推荐最简可行的架构”
-
忽略 AI 架构方案中的”Day 2”问题
- 问题:AI 生成的架构方案通常只考虑”如何构建”,忽略”如何运维”——监控、告警、日志、故障排查、备份恢复等
- 正确做法:在 Prompt 中明确要求考虑运维问题:“请在架构方案中包含监控、告警、日志、备份、灾难恢复的设计”
-
用 AI 生成架构图后不验证语法
- 问题:AI 生成的 Mermaid/PlantUML 代码可能有语法错误,特别是 C4 扩展语法和复杂的序列图
- 正确做法:生成后立即在 Mermaid Live Editor(mermaid.live)或 PlantUML Server 中验证渲染结果
-
让 AI 一次性生成完整架构
- 问题:一次性生成的架构方案往往过于笼统或过于复杂,缺乏针对性
- 正确做法:分阶段与 AI 协作——先生成高层架构(C4 Context),确认后再深入组件设计(C4 Container/Component),逐层细化
-
不记录架构决策的上下文
- 问题:只保存最终架构方案,不记录为什么选择这个方案、考虑了哪些替代方案、权衡了哪些因素
- 正确做法:每个重要架构决策都生成 ADR,记录决策背景、候选方案、权衡分析和最终选择
-
AI 生成的架构方案缺少安全设计
- 问题:除非明确要求,AI 通常不会主动考虑安全架构——认证、授权、数据加密、网络隔离、审计日志等
- 正确做法:在架构设计 Prompt 中始终包含安全维度:“请在方案中包含安全设计:认证方案、数据加密策略、网络隔离、审计日志”
-
过度依赖 AI 的技术选型建议
- 问题:AI 的技术选型建议受训练数据偏见影响,可能推荐热门但不适合的技术(如推荐 Kubernetes 给 3 人团队)
- 正确做法:AI 的技术选型建议作为参考,最终决策需要结合团队实际经验、社区支持、长期维护成本等因素
✅ 最佳实践
- 渐进式架构设计:从最简架构开始,随着需求明确和规模增长逐步演进,避免过早引入复杂度
- Spec 驱动:使用 Kiro Spec 或类似的结构化流程,将架构设计从”对话式”升级为”文档化”
- 多模型协作:调研用 Gemini(超长上下文),设计用 Claude(深度推理),审查用 Claude Code(代码级验证)
- ADR 习惯:每个重要架构决策都记录 ADR,AI 可以快速生成 ADR 草稿,人工审查后归档
- Steering 规则约束:将架构决策转化为 Steering 规则,让 AI 在后续编码中自动遵守架构约束
- 定期架构审查:使用 AI 定期审查代码是否偏离架构设计,检测架构漂移
- 架构图版本控制:使用 Mermaid/PlantUML 等代码驱动的图表工具,将架构图纳入 Git 版本控制
- 康威定律意识:在 Prompt 中提供团队组织结构信息,帮助 AI 设计与团队结构匹配的架构
8. AI 辅助架构质量评估
8.1 架构质量指标体系
AI 不仅可以辅助架构设计,还可以辅助架构质量的持续评估。以下是 AI 可以帮助监控的架构质量指标:
| 质量维度 | 指标 | AI 评估方式 | 工具支持 |
|---|---|---|---|
| 模块化 | 模块间耦合度(Coupling) | 分析 import/依赖关系,计算模块间依赖数量 | CodeScene、Sourcegraph |
| 内聚性 | 模块内聚度(Cohesion) | 分析模块内部类/函数的关联性 | Claude Code、SonarQube |
| 复杂度 | 圈复杂度(Cyclomatic Complexity) | 分析代码路径复杂度 | ESLint、SonarQube |
| 可测试性 | 测试覆盖率 + 测试难度 | 分析依赖注入使用率、Mock 需求量 | Jest、Vitest |
| 架构漂移 | 实际依赖 vs 设计依赖 | 对比架构图与实际代码依赖 | ArchUnit、Archimetric |
| 技术债务 | 债务密度(Debt Ratio) | 分析代码异味、重复代码、过时依赖 | SonarQube、CodeScene |
| API 一致性 | API 设计规范符合度 | 分析 API 命名、参数、响应格式的一致性 | Spectral、Claude Code |
| 安全性 | 安全漏洞密度 | 分析依赖漏洞、代码安全模式 | Snyk、GitHub Advanced Security |
8.2 AI 驱动的架构审查 Prompt
请对以下代码仓库进行架构健康度审查:
## 仓库信息
- 语言:[TypeScript/Python/Go/Java]
- 框架:[框架名称]
- 目录结构:
[粘贴 tree 命令输出或目录结构]
## 审查维度
请从以下维度评估架构健康度(每个维度 1-5 分):
1. **模块边界清晰度**
- 模块间是否有清晰的接口?
- 是否存在循环依赖?
- 是否有模块职责过大("上帝模块")?
2. **依赖管理**
- 依赖方向是否正确(高层不依赖低层实现)?
- 外部依赖是否通过适配器隔离?
- 是否存在不必要的依赖?
3. **数据流合理性**
- 数据是否在正确的层级处理?
- 是否存在数据穿透(跨层直接访问)?
- 数据转换是否在边界处完成?
4. **错误处理一致性**
- 错误处理模式是否统一?
- 是否有未处理的异常路径?
- 错误信息是否对调试有帮助?
5. **可扩展性预留**
- 是否有明确的扩展点?
- 新功能添加是否需要修改核心代码?
- 配置是否外部化?
## 输出要求
1. 每个维度的评分和具体发现
2. Top 5 架构改进建议(按优先级排序)
3. 架构漂移风险评估
4. 建议的 Steering 规则(防止进一步退化)8.3 架构漂移检测工作流
架构漂移是指实际代码实现逐渐偏离设计时的架构意图。AI 可以帮助自动检测架构漂移:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ AI 驱动的架构漂移检测 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ① 架构基线 ② 代码分析 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ 设计文档 │ │ 实际代码 │ │
│ │ C4 模型 │ │ 依赖关系 │ │
│ │ ADR 记录 │ │ 模块边界 │ │
│ │ Steering 规则│ │ API 接口 │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │
│ └───────────┬───────────┘ │
│ ▼ │
│ ③ AI 对比分析 │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ · 设计依赖 vs 实际依赖 │ │
│ │ · 模块边界是否被突破 │ │
│ │ · API 契约是否变更 │ │
│ │ · 新增组件是否符合架构模式 │ │
│ └──────────────┬───────────────┘ │
│ ▼ │
│ ④ 漂移报告 │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ · 漂移严重度评分 │ │
│ │ · 具体漂移点列表 │ │
│ │ · 修复建议和优先级 │ │
│ │ · 更新的 Steering 规则建议 │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘架构漂移检测 Prompt:
请对比以下架构设计文档和实际代码结构,检测架构漂移:
## 设计文档中的架构规则
[粘贴架构设计文档中的关键规则,如模块边界、依赖方向、通信模式等]
## 实际代码结构
[粘贴 tree 命令输出或关键文件的 import 语句]
## 检测要求
1. 识别所有违反架构规则的代码
2. 评估每个违规的严重程度(高/中/低)
3. 分析违规的可能原因(紧急修复?需求变更?理解偏差?)
4. 提供修复建议
5. 建议新增或更新的 Steering 规则以防止再次漂移9. Claude Code 架构设计实战技巧
9.1 使用 Claude Code 进行架构分析
Claude Code 作为 CLI Agent,可以直接访问代码仓库,是进行架构分析的强大工具:
技巧 1:全仓库架构扫描
# 在项目根目录启动 Claude Code
claude
# 输入架构分析 Prompt
> 请分析这个项目的架构:
> 1. 识别主要模块和它们的职责
> 2. 绘制模块间依赖关系图(Mermaid)
> 3. 识别架构问题(循环依赖、过度耦合、职责不清)
> 4. 提供改进建议技巧 2:使用 MCP 连接外部架构工具
// .claude/mcp.json 或 .kiro/mcp.json
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-filesystem", "/path/to/project"]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@anthropic/mcp-github"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-token"
}
}
}
}通过 MCP 连接,Claude Code 可以:
- 读取完整的项目文件结构
- 分析 Git 历史中的架构变更
- 查看 GitHub Issues 和 PR 中的架构讨论
- 访问 CI/CD 配置了解部署架构
技巧 3:架构重构的安全执行
# 使用 Plan Mode 先规划重构方案
claude --plan
> 我想将 auth 模块从 monolith 中提取为独立的服务层。
> 请先分析影响范围,然后制定分步重构计划。
> 不要直接修改代码,先给我看计划。
# 审查计划后,切换到 Act Mode 执行
claude
> 请按照刚才的计划,执行第 1 步:提取 auth 接口定义。
> 每步完成后暂停,等我确认再继续。9.2 使用 Kiro Spec Mode 进行架构设计
Kiro 的 Spec Mode 特别适合架构设计,因为它强制执行结构化流程:
步骤 1:在 Kiro 中创建架构 Spec
# 在 Kiro 中使用 Spec Mode
"请帮我为 [项目名称] 创建架构设计 Spec"Kiro 会自动生成:
requirements.md:结构化的架构需求和验收标准design.md:详细的架构设计文档tasks.md:架构实现的任务分解
步骤 2:使用 Hooks 自动验证架构一致性
// .kiro/hooks/architecture-check.json
{
"name": "架构一致性检查",
"trigger": "on-file-save",
"pattern": "src/**/*.ts",
"action": "检查新增的 import 是否违反模块边界规则"
}9.3 多 Agent 架构设计协作模式
在复杂项目中,可以使用多个 AI Agent 协作完成架构设计:
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 多 Agent 架构设计协作 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Agent 1:需求分析师 Agent 2:架构师 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ · 需求结构化 │───────→│ · 方案设计 │ │
│ │ · 约束识别 │ │ · 权衡分析 │ │
│ │ · 优先级排序 │ │ · 图表生成 │ │
│ └──────────────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │
│ Agent 3:安全审查员 Agent 4:成本分析师 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ · 威胁建模 │◄───────│ · 成本估算 │ │
│ │ · 安全审查 │ │ · 资源规划 │ │
│ │ · 合规检查 │ │ · ROI 分析 │ │
│ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │
│ │ │ │
│ └───────────┬───────────┘ │
│ ▼ │
│ 人工架构师:最终决策 │
│ ┌──────────────────────────────┐ │
│ │ · 综合各 Agent 输出 │ │
│ │ · 做出最终架构决策 │ │
│ │ · 记录 ADR │ │
│ │ · 制定实施计划 │ │
│ └──────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘实现方式(Claude Code Subagent):
# 主 Agent 协调多个 Subagent
claude
> 请使用以下工作流完成架构设计:
>
> 1. 先作为"需求分析师"角色,结构化以下需求:[需求描述]
> 2. 然后切换为"架构师"角色,基于结构化需求设计 3 个候选方案
> 3. 再切换为"安全审查员"角色,审查每个方案的安全风险
> 4. 最后切换为"成本分析师"角色,估算每个方案的基础设施成本
>
> 每个角色完成后,汇总输出综合评估报告。10. 架构设计的 AI 能力边界与人工不可替代性
10.1 AI 的能力边界
| 维度 | AI 能做到 | AI 做不到 | 人工不可替代的原因 |
|---|---|---|---|
| 需求理解 | 结构化已有需求文档 | 理解未说出的隐含需求 | 业务领域知识和用户同理心 |
| 方案生成 | 快速生成多个候选方案 | 判断哪个方案”感觉对” | 架构直觉来自多年实战经验 |
| 权衡分析 | 列出各维度的优劣对比 | 判断哪个维度在当前场景更重要 | 业务优先级判断需要组织上下文 |
| 技术选型 | 提供全面的技术对比 | 预测技术的长期演进趋势 | 行业洞察和社区参与经验 |
| 风险评估 | 识别已知的风险模式 | 预见”黑天鹅”事件 | 对未知风险的直觉和经验 |
| 团队匹配 | 分析技术栈匹配度 | 理解团队文化和沟通模式 | 康威定律需要组织洞察 |
| 图表生成 | 快速生成标准化图表 | 设计直观的自定义可视化 | 信息设计需要审美和沟通技巧 |
| 文档编写 | 生成结构化的技术文档 | 写出有说服力的架构提案 | 说服利益相关者需要沟通艺术 |
10.2 人机协作的最佳模式
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 架构设计中的人机协作模式 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ AI 负责(效率层) 人工负责(判断层) │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ · 信息收集 │ │ · 业务优先级 │ │
│ │ · 方案生成 │ │ · 最终决策 │ │
│ │ · 图表绘制 │ │ · 风险判断 │ │
│ │ · 文档编写 │ │ · 团队匹配 │ │
│ │ · 代码审查 │ │ · 利益相关者 │ │
│ │ · 漂移检测 │ │ 沟通 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ │
│ │
│ 协作原则: │
│ 1. AI 提供选项,人工做决策 │
│ 2. AI 生成草稿,人工审查和修正 │
│ 3. AI 执行检查,人工解读结果 │
│ 4. AI 维护文档,人工确保准确性 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────┘10.3 架构师如何最大化 AI 价值
- 将 AI 作为”架构思维伙伴”:不是让 AI 替你做决策,而是用 AI 来挑战你的假设、发现盲点、验证直觉
- 建立个人架构 Prompt 库:积累经过验证的架构设计 Prompt 模板,形成个人的”架构设计工具箱”
- 用 AI 加速”无聊但重要”的工作:文档编写、图表绘制、ADR 记录、代码审查——这些是 AI 最能提升效率的领域
- 保持架构判断力的锻炼:不要因为有 AI 就停止思考,定期进行无 AI 辅助的架构设计练习,保持核心能力
- 建立 AI 辅助的架构审查流程:将 AI 架构审查集成到 CI/CD 流程中,实现持续的架构质量监控
相关资源与延伸阅读
工具与平台
-
Mermaid Live Editor — 在线 Mermaid 图表编辑器,支持实时预览和导出
- 链接:mermaid.live
- 用途:验证 AI 生成的 Mermaid 架构图语法
-
Eraser AI — AI 驱动的架构图和文档协作平台
- 链接:eraser.io
- 用途:自然语言生成架构图,团队协作设计
-
Visual Paradigm AI C4 Studio — AI 驱动的 C4 模型建模工具
- 链接:visual-paradigm.com
- 用途:专业 C4 模型六视图自动生成
-
Structurizr — C4 模型专用的架构即代码工具
- 链接:structurizr.com
- 用途:C4 模型 DSL 定义,多视图生成
-
Archimetric — AI 驱动的架构文档自动化平台
- 链接:archimetric.com
- 用途:从代码仓库逆向生成架构文档
学习资源
-
C4 Model 官方网站 — Simon Brown 的 C4 模型权威指南
- 链接:c4model.com
- 用途:学习 C4 模型的四层抽象和最佳实践
-
ADR GitHub 组织 — 架构决策记录的社区标准和工具集
- 链接:github.com/adr
- 用途:ADR 模板、工具和最佳实践
-
Thoughtworks Technology Radar — 技术趋势雷达图
- 链接:thoughtworks.com/radar
- 用途:跟踪架构相关技术的采用趋势
社区与讨论
-
r/softwarearchitecture — Reddit 软件架构社区
- 链接:reddit.com/r/softwarearchitecture
- 用途:架构设计讨论、案例分享、工具推荐
-
Developer Toolkit AI — AI 辅助开发模式和食谱集合
- 链接:developertoolkit.ai
- 用途:AI 辅助架构设计的 Prompt 模式和工作流参考
参考来源
- Spec-Driven Development is the Future of AI-Assisted Software Engineering — Built In(2025 年 6 月)
- Architectural Decisions: A Human-Led, AI-Powered Approach — Salesforce Engineering Blog(2025 年 6 月)
- AI generated Architecture Decision Records (ADR) — adolfi.dev(2025 年 3 月)
- Accelerating ADRs with Generative AI — Equal Experts(2025 年 3 月)
- Automate Architecture Diagrams with AI — Syntetica AI(2026 年 1 月)
- The C4 Model: A Comprehensive Guide with AI-Powered Tools — Archimetric(2025 年 8 月)
- Visual Paradigm AI C4 Studio Release — Visual Paradigm(2025 年 12 月)
- Best AI for Developers: Claude vs GPT vs Gemini Technical Comparison 2026 — Cosmic JS(2026 年 2 月)
- ChatGPT vs Claude vs Gemini: Full Report and Comparison — Data Studios(2025 年 9 月)
- How to Vibe Code Advanced: Rules Files, Agents, MCP & Context Engineering — Vibe Coding(2026 年 1 月)
- Serverless Development Patterns for AI-Assisted Development — Developer Toolkit AI(2025 年 12 月)
- 9 Agentic Infrastructure Trends Driving Enterprise ROI in 2026 — Signity Solutions(2026 年 1 月)
- Kiro IDE Review: AWS’s Spec-Driven AI Coding Assistant — Cursor IDE Blog(2025 年 7 月)
- Introducing Sonnet 4.6 — Anthropic(2026 年 1 月)
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