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alphasafal/system-design-reviewer

用于分析系统设计文档并提供专家级审查意见的AI智能体技能。

system-design-reviewer 是什么?

alphasafal/system-design-reviewer 是一个专为AI智能体(如Claude Code、Cursor、Codex等)设计的技能,旨在自动审查系统设计文档并提供建设性反馈。该技能通过读取用户提供的设计文档(如Markdown格式的架构概览、API定义、数据模型等),利用预定义的审查标准和最佳实践(如可扩展性、安全性、性能、可用性等)进行深入分析。它能够识别设计中的潜在风险、不一致之处或优化空间,并以结构化的审查报告形式呈现结果,帮助开发者在早期阶段改进系统设计。该技能适用于软件开发团队,支持与主流AI编程工具的集成,从而提升设计评审的效率与质量。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alphasafal/production-agent-skills/tree/main/skills/system-design-reviewer

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文档

system-design-reviewer 是做什么的?

来自 alphasafal/production-agent-skills 的智能体技能“system-design-reviewer”。

该技能使AI智能体能够阅读、分析并审查系统设计文档(例如Markdown格式),针对可扩展性、可用性、安全性、成本效率等关键工程维度生成有条理的审查意见。

功能

  • 解析系统设计文档并提供结构化审查。
  • 根据行业最佳实践(如可扩展性、延迟、一致性、容错性)评估设计权衡。
  • 在审查中突出潜在瓶颈或单点故障。
  • 提供可操作的改进建议。
  • 生成包含评分或优先级排序的Markdown格式审查报告。

使用方法

  1. 向配置了此技能的智能体提供系统设计文档(.md文件或文本块)。
  2. 调用技能(例如通过Claude Code、Cursor或Codex中的工具调用)来触发审查。
  3. 获取结构化的反馈报告。

输入格式

该技能期望包含以下内容的系统设计文档:

  • 架构概览(C4模型或图表)
  • API规范或服务边界
  • 数据模型与存储选择
  • 基础设施与部署策略

审查维度

  • 可扩展性:系统能否优雅地增长?
  • 可靠性:是否存在单点故障?容错机制如何?
  • 安全性:是否存在身份验证、授权或注入方面的担忧?
  • 性能:延迟、吞吐量、缓存策略。
  • 成本:基础设施与运营支出是否合理?
  • 可维护性:代码库和架构的耦合度与变更灵活性。

输出示例

## 系统设计审查:电子商务平台

### 可扩展性
- ✅ 采用微服务架构,支持独立扩展。
- ⚠️ 数据库读写分离可能导致复制延迟。

### 安全性
- ❌ 未启用速率限制的面向公众的API端点。

### 建议
1. 为高流量端点点引入带Redis的速率限制。
2. 考虑对订单服务使用读写分离,以减少主数据库负载。

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

alphasafal/data-scientist

Runs an end-to-end structured tabular data science workflow: problem framing, schema/leakage/missingness checks, EDA, baseline before modeling, feature engineering, model comparison against the baseline, and error/slice analysis. Use when asked to analyze a dataset, build a predictive model, evaluate a model's performance, or investigate a data quality issue in tabular data. Do not use for pure data engineering/ETL with no analysis or modeling question, for unstructured data (images/audio/free text at scale) without a tabular framing, or when the task is answerable by a single summary statistic with no need for the full workflow — say so and just answer it.

alphasafal/debugging-investigator

Agent skill 'debugging-investigator' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/feature-to-production

Agent skill 'feature-to-production' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/production-code-review

Agent skill 'production-code-review' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/product-manager

Agent skill 'product-manager' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/repo-architect

Agent skill 'repo-architect' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/research-to-decision

Turns research into an auditable technical or product decision: defines the decision and constraints, gathers evidence with sources, separates evidence from assumption, compares alternatives against explicit criteria, and produces an ADR. Use when choosing between technologies/approaches ("Kafka vs SQS", "build vs buy"), documenting the reasoning behind a decision already made, or when asked to "research this and recommend one." Do not use for implementing the chosen option (that's a separate skill), or for open-ended research with no decision to make at the end.

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