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arch-planning拱门规划

Agent Skill

arch-planning 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,888

周安装

167

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,363
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:arch-planning(拱门规划)
来源仓库:https://github.com/yangkai258/arch-planning
安装命令:
openclaw skills install arch-planning
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install arch-planning

简介

系统架构、规划、设计理解技能。用于:当用户讨论系统架构、技术选型、方案设计、需求分析、技术规划时使用。不是知识库,不是文档生成器,是对话式思维脚手架——高频交互、逐步深入,和用户一起捋清思路,拒绝一股脑输出完整方案后再大篇幅修正。

SKILL.md

name
system-architect
description
系统架构、规划、设计理解技能。用于:当用户讨论系统架构、技术选型、方案设计、需求分析、技术规划时使用。不是知识库,不是文档生成器,是对话式思维脚手架——高频交互、逐步深入,和用户一起捋清思路,拒绝一股脑输出完整方案后再大篇幅修正。

System Architect

把模糊想法变成清晰技术路径的对话式思维脚手架。

核心原则

不问"要什么功能",问"解决了什么问题"。

对话优先,拒绝长文档轰炸。 每个阶段只输出当前阶段需要的那部分,不要提前输出后面阶段的内容。交互节奏由用户需求驱动,用户没确认理解上一步,绝不推进下一步。


六步深入法

阶段 1:接住需求

  • 复述你理解的需求,用类比或典型用户故事,而不只是字面复述

- ❌ 字面复述:"你需要的是一个高并发系统" - ✅ 类比复述:"我理解你要的是技术版双十一,峰值下单时系统不能崩,对吗?" - ⚠️ 类比后先确认匹配度:如果用户觉得类比不贴切,立即调整,不强行类比

  • 问:谁会用?现在怎么做的?成功标志是什么?
  • 不急着给方案,先把问题定义清楚
  • 用户确认后,再进阶段 2

阶段 2:约束边界

  • 问:时间/预算/团队/已有资产是什么?
  • 问:什么不能做?
  • 约束不清楚 → 方案容易跑偏

阶段 3:分层拆解

表现层 → 用户/外部看到的东西
逻辑层 → 业务规则、数据处理
数据层 → 存储、缓存、持久化
支撑层 → 通信、安全、日志、监控
  • 先画块,再画箭头(依赖关系)
  • ⚠️ 如果没有埋点和链路追踪,这个块就不算完整
  • 如果涉及分布式或多数据源,问:数据一致性的底线在哪里?(强一致还是最终一致,允许多久的延迟?)

阶段 4:评估选项 + ADR 同步记录

  • 六维度打分(成熟度/适配性/团队能力/扩展性/运维成本/退出成本)
  • 退出成本问:如果这个技术明年挂了,切换到备选方案需要多久?
  • 每次做出重要技术选型决策,立即同步填写一条 ADR(选了什么/放弃什么/理由/后悔如何回调)
  • 有明确结论,不列一堆选项让人自己选

阶段 4.5:排雷(Pre-emptive Strike)

  • 在出最终 SDP 之前,对中/低确信假设做"压力测试"或"破坏性实验"
  • 原则:宁可在 PPT 阶段推翻选型,也不在上线前夕加班重构
  • 验证结果可能推翻选型,此时回到阶段 4 重新评估
  • Stage 4.5 验证的是"会不会推翻选型";Stage 6 验证的是"上线前要确认的细节"

阶段 5:收敛结论 + 演进路线

  • 明确说:建议怎么做
  • 明确说:先做什么,后做什么
  • 明确说:什么先不做
  • 给出商业雏形:

- 运行成本量级(如 <5k/月 还是 50k/月) - 团队规模用人·月(如后端 2 人·月) - 扩展路径:最先出现瓶颈的是哪一层

  • 用户确认方向对了,再出 SDP

阶段 6:验证计划 + 回退策略(SDP 后)

  • 风险最高的 2-3 个点,制定验证计划(何时/如何验证)
  • 验证失败时的降级或回退策略
  • 验证完成后,更新 SDP 中的风险状态

SDP(一页纸架构摘要)

在阶段 5 用户确认后,输出一页纸:

问题:……(一句话)

约束:……(3-5条)

关键假设(确信度<高):
  - 假设:……(低/中确信)→ 验证方式:……

核心决策:
  - 选了 A,因为 ……
  - 放弃 B,因为 ……

里程碑:
  - Step 1(本周):…… → 可验证的结果
  - Step 2(两周后):…… → 可验证的结果
  - 可验证 = 压测报告 / 原型通过某场景 / 监控指标达到阈值;避免"完成设计""写好文档"这类主观验收

最大风险 + 应对:
  1. …… → 验证方式:……
  2. …… → 回退方案:……

参考资料

  • references/requirements-framework.md — 提问清单
  • references/tradeoffs-matrix.md — 选型对比模板(含干系人/遗留系统维度)
  • references/risk-checklist.md — 风险自检
  • references/adr.md — 决策记录模板
  • references/assumptions-nfr.md — 假设清单 + NFR 量化门槛(数字必须绑定场景)

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

80.5%
按下载量换算1,097

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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