技术选型顾问 · Tech Selection Advisor
SkillDev tools根据软件需求比较复用策略并输出有来源的技术选型与研发计划。支持明确输入与结果回读。Use to research a development
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Then ask your AI: use the 技术选型顾问 · Tech Selection Advisor skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by lovstudio/skills in skills/dev-research/SKILL.md and read by ahel’s review.
根据软件需求比较复用策略并输出有来源的技术选型与研发计划。
Triggers
Activate when
- “根据软件需求比较复用策略并输出有来源的技术选型与研发计划。”
- “Research a development plan and technology choices.”
Do not activate when
- 只是查询本 Skill 的说明,或请求与上述结果无关的任务;不执行实际业务操作。
- 用户仅要预览或审查时,不进入修改、提交或发布分支。
Execution boundary
自然语言请求即可触发;无需旧 slash 路径、参数插值或指定助手。明确解析当前请求中的 项目、目标文件、选项与输出位置;用当前宿主实际提供的文件、搜索、CLI 和浏览器能力。 项目依赖版本与外部 API 在执行时核实,不能假设示例是现行配置。随包脚本从 Skill 根解析, 业务文件从目标项目根解析。先读当前状态,保护已有未提交内容与其他任务的暂存区。 分析、预览请求保持只读;修改、提交、推送、部署和发布各依当前请求的明确范围执行。 不绕过保护、自动发送消息、强制结束用户进程或抢前台。失败保留可诊断原始错误。
Workflow
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明确用户场景、技术限制、预算、时间与可检验目标;已知项直接采用,关键缺口才聚焦提问。
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拆分模块,对每项评估参考自研、fork 修改、库集成、混合提取和协议复用五种策略;匹配程度用实际接口与需求证据说明,不把示例百分比当测量。
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检索官方文档与源仓库,核实版本、维护、许可、API、部署与价格。现有单一工具能解决时直接给该方案,避免多余架构。
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记录选择理由、被排除方案、备用方案、模块耦合、数据流、MVP 阶段、风险与成本假设。每个重要事实给出处与日期。
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输出到用户指定位置或项目 output 目录的研发计划,并说明实施验收;该调研不自行安装、采购或部署。
Composition
执行前读取 能力组合,按明确制品交接相邻能力。
Runtime context (shared)
运行前读取本包 skill.yaml 与 Profile 合同。优先级为当前请求、
项目上下文、本 Skill records、共享 preferences、brand/user Profile、安全默认值。
只读取声明字段;没有专用运行时的宿主可使用 scripts/profile_store.py 读取共享 Profile。
配置缺失只问影响结果的一个问题。用户明确要求长期保存的值通过该脚本原子写入,
报告实际路径;不保存推断、凭据或其他任务的资料。
作者性文本执行 作者性与来源合同,不编造作者经历、事实或来源。
Signals
- GitHub stars
- 66
- Forks
- 17
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
lov-dev-research- Source
- github.com/lovstudio/skills