用于使用 MADR 模板编写或格式化 ADR(架构决策记录)文档,应用完成定义(E.C.A.D.R.)标准,或验证 ADR 完整性。
ADR Writing : Overview.
功能概述
ADR Writing : Overview.是一项面向实际任务的技能,主要用于General Architecture Decision Records (ADR) 遵循MADR模板,系统完整检查. ^ 快速引用.;When To Use.;
核心要点
- Documenting architecture decisia。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
ADR 编写
概述
依据 MADR 模板生成架构决策记录(ADR),并进行系统性完整性检查。
快速参考
┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌─────────────┐
│ 序列号生成 │ ──▶ │ 探索上下文 │ ──▶ │ 填充内容 │
│ (获取下一个 │ │ (上下文、 │ │ (模板各章节) │
│ 序号) │ │ 相关 ADR) │ │ │
└─────────────┘ └──────────────┘ └─────────────┘
│ │
│ ▼
│ ┌─────────────┐
│ │ 验证 │
│ │ (DoD 检查清单)│
└─────────────────────────────────│ │
└─────────────┘
适用场景
- 根据提取的需求文档化架构决策
- 将会议纪要或讨论内容转化为正式 ADR
- 从 PR 讨论中记录技术选型决策
- 从设计文档中生成决策记录
工作流
准入门控(客观通过条件)
仅当满足 通过条件 时,方可进入下一步。这些条件以可验证的产出物替代了“我已探索”/“我已验证”等主观陈述。
| 阶段后 | 通过条件 |
|---|---|
| 步骤 2 后 | 通过:你已书面列出(可在草案前言中的项目符号、草稿笔记或 ADR 正文中)在 docs/adrs/ 下查阅过的相关/已被取代的 ADR 路径,数量为 ≥0 条;或你明确记录:经核查,docs/adrs/ 目录缺失或为空。且你列出 ≥1 个关联代码的仓库路径,或标注 N/A 并附上一行简要说明。 |
| 步骤 5 后 | 通过:对 references/definition-of-done.md 中定义的 E、C、A、D、R 各项,草案须满足对应条目的检查清单,或在该缺失项范围内插入形如 [INVESTIGATE: …] 的待调查标记。 |
| 步骤 7 后 | 通过:ADR 文件已存在于 docs/adrs/NNNN-slugified-title.md 路径下,且文件首行为 ---,其 frontmatter 可成功解析为 YAML 格式。 |
步骤 1:获取序列号
若已预先分配编号(例如,由 /beagle:write-adr 在并行写入时调用):
- 直接使用预分配的编号
- 请勿调用脚本——此举可避免并行执行时产生重复编号
若未预先分配编号(独立使用):
python scripts/next_adr_number.py
该命令输出下一个可用的 ADR 编号(例如:0003)。
如需并行分配(由父级命令调用):
python scripts/next_adr_number.py --count 3 # 输出:0003、0004、0005(每行一个)
步骤 2:探索上下文
动笔前,需收集额外上下文信息:
- 关联代码 —— 定位受该决策影响的实现部分
- 现有 ADR —— 查阅
docs/adrs/目录,寻找相关或已被取代的决策记录 - 讨论来源 —— PR、Issue 或决策中引用的文档
准入门控:必须先满足 准入门控(客观通过条件) 表中“步骤 2”行所列条件,方可进入步骤 3。
步骤 3:加载模板
加载 references/madr-template.md 文件,获取官方 MADR 结构。
步骤 4:填充各章节
根据你的决策数据,逐项填充模板各章节:
| 章节 | 数据来源 |
|---|---|
| 标题 | 决策摘要(使用祈使语气) |
| 状态 | 初始值恒为 draft |
| 上下文 | 问题描述、约束条件 |
| 决策驱动因素 | 按优先级排序的需求项 |
| 已考虑的方案 | 所有可行的备选方案 |
| 决策结果 | 选定方案及其理由 |
| 影响 | 正面、负面及中性影响 |
步骤 5:应用完成定义(Definition of Done)
加载 references/definition-of-done.md,并逐项校验 E.C.A.D.R. 准则:
- Explicit problem statement(明确的问题陈述)
- Comprehensive options analysis(全面的方案分析)
- Actionable decision(可执行的决策)
- Documented consequences(已记录的影响)
- Reviewable by stakeholders(利益相关方可审阅)
准入门控:必须先满足 准入门控(客观通过条件) 表中“步骤 5”行所列条件,方可进入步骤 6(对缺失数据处使用 [INVESTIGATE: …] 标记)。
步骤 6:标记待调查项
对于当前数据不足以填充的章节,插入待调查提示:
* [INVESTIGATE: Review PR #42 discussion for additional drivers] * [INVESTIGATE: Confirm with security team on compliance requirements] * [INVESTIGATE: Benchmark performance of Option 2 vs Option 3]
此类提示用于标识尚未完成的章节,便于后续跟进。
步骤 7:写入文件
重要:每个 ADR 文件必须以 YAML frontmatter 开头。
frontmatter 区块为强制要求,至少须包含以下字段:
--- status: draft date: YYYY-MM-DD ---
完整 frontmatter 示例:
--- status: draft date: 2024-01-15 decision-makers: [alice, bob] consulted: [] informed: [] ---
校验要求:写入文件前,请确认内容以 --- 开头,且其后为合法 YAML 格式的 frontmatter。若缺失 frontmatter,请在写入前补全。
准入门控:文件写入后,须满足 准入门控(客观通过条件) 表中“步骤 7”行所列条件(文件已落盘,且含合法 YAML frontmatter)。
保存至 docs/adrs/NNNN-slugified-title.md:
docs/adrs/0003-use-postgresql-for-user-data.md docs/adrs/0004-adopt-event-sourcing-pattern.md docs/adrs/0005-migrate-to-kubernetes.md
步骤 8:验证 frontmatter
写入完成后,请确认文件满足以下全部条件:
- 首行为
--- - 包含
status: draft(或其他有效状态值) - 包含
date: YYYY-MM-DD,且日期为实际日期 - frontmatter 以
---结束,其后紧接标题
文件命名规范
格式:NNNN-slugified-title.md
| 组成部分 | 规则 |
|---|---|
NNNN |
由脚本生成的零填充序号 |
- |
分隔符 |
slugified-title |
小写,仅含英文字符与短横线,不含特殊字符 |
.md |
Markdown 扩展名 |
参考文件
references/madr-template.md—— 官方 MADR 模板结构references/definition-of-done.md—— E.C.A.D.R. 质量准则
输出示例
--- status: draft date: 2024-01-15 decision-makers: [alice, bob] --- # Use PostgreSQL for User Data Storage ## Context and Problem Statement We need a database for user account data... ## Decision Drivers * Data integrity requirements * Query flexibility needs * [INVESTIGATE: Confirm scaling projections with infrastructure team] ## Considered Options * PostgreSQL * MongoDB * CockroachDB ## Decision Outcome Chosen option: PostgreSQL, because... ## Consequences ### Good * ACID compliance ensures data integrity ### Bad * Requires more upfront schema design ### Neutral * Team has moderate PostgreSQL experience
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