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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2018-2023Visio、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2024ChatGPT + 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2025-2026Claude 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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)
  7. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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 CodeCLI 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
KiroAgentic IDESpec 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
CursorAI-first IDEComposer 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 CopilotIDE 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 DeveloperIDE 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 AIAI 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 StudioAI 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
ArchimetricAI 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
StructurizrC4 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 GeneratorAI 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 SkillAI Agent SkillC4 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 SkillAI Agent SkillADR 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 Pro1M+ token 上下文,可一次性分析整个代码库
架构图生成(Mermaid/C4)Claude SonnetMermaid 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:

  1. 调研阶段:Gemini 2.5 Pro(免费额度 + 超长上下文)+ GPT Deep Research(联网搜索)
  2. 设计阶段:Claude Opus(深度推理 + 权衡分析)+ Kiro Spec Mode(结构化流程)
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 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”
  2. 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”
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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”
  7. 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

  1. 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
  2. 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”
  3. 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)
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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

  1. 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
  2. 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”
  3. 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
  4. 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
  5. 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

  1. 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
  2. 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
  3. Visual Paradigm AI C4 Studio — AI 驱动的 C4 模型建模工具

  4. Structurizr — C4 模型专用的架构即代码工具

  5. Archimetric — AI 驱动的架构文档自动化平台

学习资源

  1. 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
  2. ADR GitHub 组织 — 架构决策记录的社区标准和工具集

  3. Thoughtworks Technology Radar — 技术趋势雷达图

社区与讨论

  1. r/softwarearchitecture — Reddit 软件架构社区

  2. Developer Toolkit AI — AI 辅助开发模式和食谱集合


参考来源


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