tech-insight

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name: tech-insight
description: "选型结论出来后，对最终选定的方案做深度技术拆解——内部架构分析、核心机制、竞争壁垒、风险点。不是介绍文章那种表面描述，是真的去拆它怎么运作。工作流包含：架构拆解、机制分析、壁垒识别、风险评估、演进预测、深度报告。"
homepage: https://github.com/vincentlau2046-sudo/tech-insight
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# Tech Insight

深度技术拆解分析，超越表面文档，揭示技术方案的真实工作原理、设计权衡和潜在风险。

## 核心方法论升级：五层分层架构模型

**工业标准架构表达法**：采用标准化的五层分层架构模型，确保架构分析的专业性和可读性。

### 五层分层架构详解
- **接入层 (Access Layer)**: API Gateway、Client、Web、App - 系统入口点
- **路由/控制层 (Routing/Control Layer)**: Controller、Service、Manager - 请求分发和业务协调  
- **逻辑层 (Logic Layer)**: Core、Logic、Executor - 核心业务逻辑实现
- **数据访问层 (Data Access Layer)**: DAO、Repository、Cache - 数据持久化和缓存抽象
- **存储/外部层 (Storage/External Layer)**: DB、MQ、Redis、第三方服务 - 数据存储和外部依赖

## 优化特性

### 数据源增强
- **Tavily API 域名白名单配置**：集成专业数据源
  - 学术论文库 (arXiv, IEEE Xplore)
  - 专利数据库 (Google Patents, USPTO)
  - 性能基准测试平台 (TechEmpower, CNCF Benchmarks)
  - 官方技术文档和设计文档

### 量化强化
- 所有分析步骤优先量化，无法量化的内容明确标注"定性分析"
- 添加置信区间 (95% CI)、评分标准 (1-10分)、具体数值要求
- 风险评估采用量化模型，包含修复成本估算、影响范围评估、紧急程度分级

### 领域专业化模板
- 技术类型模板：AI框架、数据库、分布式系统、云原生、消息队列
- 每个模板定义特定的拆解维度和分析重点
- **五层架构适配**: 每个领域模板都针对五层分层架构进行优化

### 源码分析能力增强
- 自动化分析GitHub源码结构、关键路径、复杂度指标
- 提取设计模式、依赖关系、代码质量指标 (圈复杂度、代码重复率)
- **调用 source-to-architecture 技能**: 使用优化后的源码到架构技能进行专业架构图生成
- **五层架构映射**: 自动将代码结构映射到五层分层架构中

### 专业架构图生成（完全符合排版规范）
- **五层分层架构支持**: 自动生成标准化五层架构图
- **专业排版**: 
  - 强制采用分层布局（Top-to-Bottom）
  - 全局网格对齐（20px网格）
  - 同层级等高/等宽（高度60px，宽度120px）
  - 水平间距80px，垂直间距60px
  - 大模块靠边，小模块居中
- **节点样式规范**:
  - 形状统一：业务模块=矩形、数据/存储=圆柱体、外部系统=斜角矩形、MQ=六边形、函数=圆角矩形
  - 颜色体系：接入层=浅蓝(#ADD8E6)、逻辑层=浅绿(#90EE90)、数据层=浅黄(#FFFFE0)、存储层=浅紫(#E6E6FA)、外部服务=灰色(#D3D3D3)
  - 字体统一：Arial 12px常规，标题14px，文字居中
- **连线规则**:
  - 统一箭头样式：数据流=实心箭头、调用=虚线箭头、依赖=简单直线
  - 连线必须正交（只允许水平/垂直）
  - 减少交叉：同层连线走外侧，跨层连线走固定通道
  - 标签位置固定：连线文字放在线上方或线中间
- **自动美化约束**:
  - 节点间距≥60px
  - 连线交叉≤5处
  - 所有文字完整可见，不被遮挡
  - 分组框完整包裹模块
  - 层间有明显空白区
  - 不允许孤立节点（除独立外部系统）
- **双格式输出**: 
  - PNG 预览格式（用于文档嵌入）
  - draw.io 可编辑格式（用于专业调整）
- **企业级标准**: 遵循架构图最佳实践和企业架构规范

### 风险量化模型
- 精确的技术债和风险评估量化模型
- 包含修复成本估算 (人日)、影响范围评估 (高/中/低)、紧急程度分级 (P0-P3)

## 标准化工作流（6步法）

基于工业最佳实践的简单可执行工作流：

### 步骤1：看现有代码，抽重复逻辑
- 分析代码库结构，识别重复模式和通用逻辑
- 提取可复用组件和抽象层
- **输出**: 五层架构基础数据

### 步骤2：按业务边界做模块拆分  
- 基于业务领域和功能职责进行模块划分
- 定义清晰的模块边界和职责
- **输出**: 五层架构模块分解

### 步骤3：定义接口与依赖
- 明确定义模块间接口契约
- 分析和优化依赖关系，避免循环依赖
- **输出**: 接口规范 + 依赖图谱

### 步骤4：选择分层/模式
- 根据系统特性和约束选择合适的架构模式
- 应用五层分层架构模式
- **输出**: 架构模式决策记录

### 步骤5：围绕性能、可用、扩展做决策
- 针对非功能性需求进行架构优化
- 在性能、可用性、可扩展性之间做权衡
- **输出**: 五层架构优化方案

### 步骤6：用五层分层架构画架构图
- 基于前5步的结果，生成完整的五层分层架构图
- 确保各层之间的一致性和完整性
- **输出**: 标准化五层架构图

## 详细工作流步骤

### 步骤1：内部架构拆解（五层分层架构基础）

**方法论**：
- 五层分层架构模型应用框架
- 组件依赖分析模型
- 数据流拓扑分析

**实施步骤**：
1. 收集官方文档、GitHub仓库结构、设计文档
2. 识别接入层组件及其职责边界
3. 分析路由/控制层的请求处理流程
4. 识别逻辑层的核心业务逻辑实现
5. 分析数据访问层的持久化策略
6. 识别存储/外部层的依赖关系

**量化要求**：
- 组件数量统计 (±1, 95% CI)
- 组件间依赖关系矩阵 (N×N 矩阵)
- 数据流路径数量和复杂度评分 (1-10分)
- 架构模式匹配度评分 (0-100%)
- 输出物：五层分层架构分析

### 步骤2：核心机制分析

**方法论**：
- 复杂度分析模型 (时间/空间复杂度)
- 关键路径分析
- 性能瓶颈识别框架
- 算法正确性验证

**实施步骤**：
1. 识别核心技术机制和算法
2. 追踪关键执行路径和控制流
3. 分析性能特征和资源消耗模式
4. 验证边界条件和异常处理策略
5. 评估可扩展性和并发处理能力

**量化要求**：
- 算法时间复杂度 (O notation)
- 内存使用量 (MB/GB) ±10%
- 吞吐量 (TPS/QPS) ±5%
- 延迟分布 (p50, p95, p99) ±2ms
- 并发处理能力 (最大连接数) ±5%
- 输出物：核心机制详细说明、性能特征分析、关键算法复杂度分析

### 步骤3：竞争壁垒识别

**方法论**：
- SWOT+ 竞争分析框架
- 护城河识别模型 (技术/生态/数据/网络效应)
- 可复制性评估矩阵
- 替代方案可行性分析

**实施步骤**：
1. 识别技术独特性和创新点
2. 分析生态系统完整性和网络效应
3. 评估学习曲线和迁移成本
4. 对比竞品技术实现差异
5. 预测长期竞争优势可持续性

**量化要求**：
- 技术壁垒强度评分 (1-10分)
- 生态系统完整性评分 (0-100%)
- 学习曲线陡峭度 (周/月掌握) ±20%
- 迁移成本估算 (人日) ±15%
- 可复制性评估 (高/中/低，置信度≥80%)
- 输出物：竞争壁垒清单、可复制性评估、替代方案可行性分析

### 步骤4：技术债与风险评估

**方法论**：
- 技术债分类框架 (代码/设计/文档/测试/基础设施)
- 风险评估矩阵 (概率×影响)
- 社区健康度指标模型
- 维护成本预测模型

**实施步骤**：
1. 识别和分类技术债类型
2. 分析安全漏洞和运维风险
3. 评估社区活跃度和维护状态
4. 计算长期维护成本和升级负担
5. 建立风险优先级排序

**量化要求**：
- 技术债数量统计 (按类型分类) ±5%
- 风险概率 (0-100%) 和影响评分 (1-10分)
- 社区健康度指标：贡献者数量 (±10%)、issue响应时间 (小时±20%)
- 维护成本估算 (人日/年) ±15%
- 风险紧急程度分级 (P0-P3，置信度≥85%)
- 输出物：技术债登记册、风险矩阵、社区健康度指标、维护成本估算

### 步骤5：演进路径预测

**方法论**：
- 技术成熟度曲线分析
- 路线图趋势预测模型
- 架构演进模式识别
- 技术拐点检测算法

**实施步骤**：
1. 分析官方roadmap和RFC文档
2. 监控社区讨论和贡献者活动趋势
3. 识别关键技术拐点和里程碑
4. 预测架构重构需求和时机
5. 制定升级策略和风险缓解计划

**量化要求**：
- 路线图完成度预测 (0-100% ±10%)
- 关键里程碑时间预测 (季度±1)
- 架构演进阶段评分 (1-5级)
- 升级复杂度评分 (1-10分)
- 未来风险预警准确率 (≥80%)
- 输出物：演进路线图、关键技术拐点预测、升级策略建议、未来风险预警

### 步骤6：深度洞察报告

**方法论**：
- 结构化报告生成框架
- 关键洞察提取算法
- 可视化演示设计原则
- 执行摘要优化模型

**实施步骤**：
1. 整合所有分析结果和数据
2. 提取3-5个核心洞察点
3. 生成结构化深度报告
4. 创建可视化演示文稿
5. 验证报告完整性和准确性

**量化要求**：
- 报告完整性评分 (0-100% ≥95%)
- 核心洞察数量 (3-5个，置信度≥90%)
- 数据源引用数量 (≥10个独立来源)
- 可视化图表数量 (≥5个不同类型)
- 输出物：完整深度洞察报告、执行摘要、可视化演示文稿

## 领域专业化模板（五层架构适配）

### AI框架模板
- **接入层**: REST API、gRPC接口、CLI工具
- **路由/控制层**: 模型管理器、任务调度器、资源配置器  
- **逻辑层**: 计算图引擎、自动微分、优化器核心
- **数据访问层**: 数据加载器、预处理器、缓存管理器
- **存储/外部层**: GPU/TPU集群、分布式文件系统、模型仓库

### 数据库模板  
- **接入层**: SQL解析器、协议处理器、连接池
- **路由/控制层**: 查询优化器、事务管理器、权限控制器
- **逻辑层**: 存储引擎核心、索引管理、复制协议
- **数据访问层**: 缓存层、日志管理、备份恢复
- **存储/外部层**: 磁盘存储、内存池、监控系统

### 分布式系统模板
- **接入层**: API网关、负载均衡器、认证服务
- **路由/控制层**: 服务注册中心、配置管理、熔断器
- **逻辑层**: 业务服务核心、消息处理器、状态机
- **数据访问层**: 数据访问对象、缓存客户端、序列化器
- **存储/外部层**: 数据库集群、消息队列、外部API

### 云原生模板
- **接入层**: Ingress控制器、Service Mesh入口
- **路由/控制层**: Kubernetes控制器、Operator、自定义资源
- **逻辑层**: 应用业务逻辑、微服务核心
- **数据访问层**: ORM层、缓存集成、配置客户端
- **存储/外部层**: 云数据库、对象存储、消息服务

### 消息队列模板
- **接入层**: Producer/Consumer API、管理界面
- **路由/控制层**: Topic管理器、路由规则、权限控制
- **逻辑层**: 消息处理器、消费组管理、重试机制
- **数据访问层**: 消息存储接口、索引管理、快照管理
- **存储/外部层**: Broker存储、ZooKeeper、监控告警

## 输出文件结构

所有深度分析结果自动保存到：

```
~/.openclaw/workspace/tech-insight/technical-insight/{技术名称}/
├── deep-insight-report.md      # 完整深度洞察报告
├── presentation.html           # 可视化演示文稿（乔布斯风格）
├── data/
│   ├── layered-architecture.json    # 五层架构数据
│   ├── mechanisms.json         # 核心机制数据  
│   ├── barriers.json           # 竞争壁垒数据
│   ├── risks.json              # 风险评估数据
│   ├── roadmap.json            # 演进路径数据
│   └── code-analysis.json      # 代码分析详细数据
├── diagrams/                   # 五层架构图
│   ├── 01-layered-architecture.png     # 五层架构图 (PNG预览)
│   └── 01-layered-architecture.drawio  # 五层架构图 (draw.io可编辑)
└── sources.md                  # 数据源和参考文献
```

### draw.io 集成说明
- **.drawio 文件**: 标准 draw.io 格式，可在 [https://www.drawio.com/](https://www.drawio.com/) 在线编辑
- **.png 文件**: 自动生成的预览图像，适合直接嵌入文档
- **完全兼容**: 所有生成的 draw.io 文件都遵循官方格式规范
- **五层标准**: 严格按照五层分层架构模型的命名和结构规范

## 使用示例

```
用户: 深度分析 Kubernetes 的调度机制（五层分层架构）
用户: 拆解 Redis 的内存管理架构（完整五层分析）  
用户: 分析 Kafka 的复制协议和一致性保证（五层架构）
用户: 深度洞察 TensorFlow 的计算图优化（五层架构拆解）
用户: 拆解 Elasticsearch 的倒排索引实现（五层架构分析）
```

## 自动执行流程（固化配置）

当触发深度技术分析时，系统会：

1. **加载五层分层架构配置**
   ```bash
   # 加载五层分层架构标准配置
   LAYERED_ARCH_CONFIG="$WORKSPACE_DIR/skills/technical-insight/layered-architecture-config.json"
   if [ ! -f "$LAYERED_ARCH_CONFIG" ]; then
       echo "Error: Five-layer architecture configuration missing"
       exit 1
   fi
   ```

2. **设置标准化环境变量**
   ```bash
   export WORKSPACE_DIR="/home/Vincent/.openclaw/workspace"
   export TECH_INSIGHT_DIR="$WORKSPACE_DIR/tech-insight"
   ```

3. **创建标准化输出目录（绝对路径）**
   ```bash
   TECH_NAME="用户指定的技术名称"
   OUTPUT_DIR="$TECH_INSIGHT_DIR/technical-insight/$TECH_NAME"
   mkdir -p "$OUTPUT_DIR"
   mkdir -p "$OUTPUT_DIR/data"
   mkdir -p "$OUTPUT_DIR/diagrams"
   
   # 强制验证目录存在
   if [ ! -d "$OUTPUT_DIR" ]; then
       echo "Error: Failed to create output directory: $OUTPUT_DIR"
       exit 1
   fi
   ```

4. **选择并加载五层架构领域模板**
   ```bash
   # 根据技术类型自动选择五层架构适配的模板
   TEMPLATE_TYPE=$(detect_technology_type "$TECH_NAME")
   TEMPLATE_PATH="$WORKSPACE_DIR/skills/technical-insight/templates/${TEMPLATE_TYPE}.md"
   ```

5. **执行完整六步工作流（五层架构集成）**
   - 并行收集多源数据（官方文档、GitHub、技术博客、学术论文、专利）
   - 应用五层分层架构分析框架和量化模型
   - **调用代码分析模块**: 执行 `code-analysis-module.py` 分析GitHub仓库结构
   - **生成五层专业架构图表**: 
     - **调用 source-to-architecture 技能**: 使用优化后的源码到架构技能生成五层架构图
     - **强制应用五层配置标准**: 严格遵循五层分层架构的层次结构和关注点分离
     - **架构完整性保证**: 确保五层覆盖所有架构维度
     - 同时输出 PNG 预览格式和 draw.io 可编辑格式

6. **保存结构化输出并自动生成演示文稿**
   ```bash
   # 保存完整报告
   write "$OUTPUT_DIR/deep-insight-report.md"
   
   # 保存五层架构原始数据
   write "$OUTPUT_DIR/data/layered-architecture.json"
   
   # 调用 source-to-architecture 技能生成五层专业架构图
   python3 "$WORKSPACE_DIR/skills/source-to-architecture/scripts/drawio-generator.py" \
           "$OUTPUT_DIR/data/code-analysis.json" \
           "$OUTPUT_DIR/diagrams/"
   
   # 记录数据源
   write "$OUTPUT_DIR/sources.md"
   
   # 强制调用 ppt-generator 技能生成乔布斯风演示文稿
   invoke_ppt_generator "$OUTPUT_DIR/deep-insight-report.md" "$OUTPUT_DIR/presentation.html"
   ```
   
7. **流程完整性验证**
   ```bash
   # 必需文件检查
   required_files=("deep-insight-report.md" "presentation.html")
   layered_diagram_files=(
     "01-layered-architecture.png"
     "01-layered-architecture.drawio"
   )
   
   for file in "${required_files[@]}"; do
       if [ ! -f "$OUTPUT_DIR/$file" ]; then
           echo "Error: Missing required file: $OUTPUT_DIR/$file"
           exit 1
       fi
   done
   
   # 验证五层架构图生成完整性
   layered_count=0
   for file in "${layered_diagram_files[@]}"; do
       if [ -f "$OUTPUT_DIR/diagrams/$file" ]; then
           ((layered_count++))
       fi
   done
   
   if [ $layered_count -lt 2 ]; then
       echo "Error: Insufficient layered architecture diagrams generated (need at least 2 files, got $layered_count)"
       exit 1
   fi
   
   # 验证五层架构配置合规性
   python3 "$WORKSPACE_DIR/skills/technical-insight/architecture-validator.py" \
           --config "$LAYERED_ARCH_CONFIG" \
           "$OUTPUT_DIR/diagrams/"
   
   echo "✅ All required five-layer architecture files generated successfully"
   ```

8. **返回结果摘要**
   - 在对话中显示关键洞察（3-5个要点）
   - 提供完整文件路径
   - **确保所有图表都符合五层分层架构标准**

## 质量保证

- **目录结构固化**: 严格遵循 `tech-insight/deep-dive/{技术名称}/` 路径
- **流程固化**: 必须调用 ppt-generator 生成演示文稿
- **数据验证**: 交叉验证多个数据源，置信度≥80%
- **引用完整性**: 所有数据点都有明确来源，至少10个独立来源
- **可复现性**: 相同输入产生相同输出
- **量化优先**: 所有可量化的指标必须提供具体数值和置信区间
- **五层标准**: 严格遵循五层分层架构模型的工业标准
- **模板适配**: 自动选择合适的五层架构领域模板进行分析