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AI打工加油包——帮AI把活干得更好、更准。通过架构诊断、工程方法论注入、输出质量校验,系统性提升AI生成内容的准确度和可落地性。触发词:架构分析、架构改进、系统设计、重构方案、性能优化、代码质量、帮我审查这个系统、AI输出不准、结果不可靠、怎么让AI干得更好、tech design、architecture review、提升AI准确度、ai输出优化。
PENGJANE/ai-work-booster · ★ 3 · AI & Automation · score 61
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# AI打工加油包 · ai-work-booster > **让AI从"能干活"升级到"干好活"。** 对任意系统进行深度架构分析,用严格的工程方法论约束AI的分析过程,输出准确度更高、更可落地的改进方案。覆盖四大维度:核心引擎、权限安全、工具/插件系统、性能优化。 --- ## 执行流程 ### Phase 0:信息收集(优先读现有代码/文档) **并行执行以下探测:** ``` Tool 1: 读取入口文件(main/index/app)—— 了解启动流程 Tool 2: 读取核心模块(engine/core/handler)—— 了解主循环 Tool 3: 列出顶层目录结构(depth=2)—— 了解模块划分 Tool 4: 读取 README / 架构文档 —— 了解设计意图 ``` 若用户直接提供文字描述(无代码库),跳过 Tool 1-4,直接进入 Phase 1。 --- ### Phase 1:诊断——问题识别矩阵 对收集到的信息,按以下七个维度打分(1-5分)并标注严重度: | 维度 | 检查项 | 严重度标记 | |------|--------|-----------| | **单一职责** | 核心文件是否超过 1000 行?是否混杂多职责? | 🔴/🟠/🟡 | | **可测试性** | 核心逻辑是否可独立单元测试?依赖是否可注入? | 🔴/🟠/🟡 | | **扩展性** | 新增功能是否必须修改核心文件? | 🔴/🟠/🟡 | | **权限/安全** | 权限逻辑是否内嵌业务逻辑?是否有审计日志? | 🔴/🟠/🟡 | | **性能** | 是否有不必要的串行操作?缓存策略是否完善? | 🔴/🟠/🟡 | | **故障隔离** | 单点故障是否会波及全局?是否有熔断/降级? | 🔴/🟠/🟡 | | **可观测性** | 是否有结构化日志/链路追踪/监控指标? | 🔴/🟠/🟡 | 严重度判定: - 🔴 **极高**:影响研发效率或系统稳定性,需优先修复 - 🟠 **高**:影响扩展性或安全性,中期规划修复 - 🟡 **中**:影响维护性,可纳入技术债计划 输出格式: ``` ### 问题诊断结果 | 问题 | 具体表现 | 严重度 | 优先级 | |------|---------|--------|--------| | [描述] | [具体代码/文件/行为] | 🔴 | P0 | ``` --- ### Phase 2:改进方案——四大维度 根据诊断结果,**只输出涉及严重度 🔴🟠 的维度**,🟡 问题合并到"技术债清单"简要列出。 --- #### 维度 A:核心引擎 / Agent Loop **适用场景**:主循环文件行数过大、职责混杂、状态管理混乱 **改进模式**:微内核 + 管道-过滤器(Microkernel + Pipeline-Filter) ``` 改进前: [MonolithicEngine] ← LLM调用 + 工具调度 + 状态管理 + 权限检查 全混一起 改进后: [AgentKernel](消息总线 + 生命周期) ↓ Pipeline: [PreProcess] → [PermCheck] → [LLMDispatch] → [ToolExec] → [PostProcess] ↓ ExtensionPoints: [ContextCompres