# 提示词 · 09 技术方案架构

> **使用方法**：把以下全部内容复制，粘贴到 Claude Code 对话框发送即可。
>
> **前置依赖**：以下任一已存在（按推荐优先级排序）：
> - `output/PRD详细版.md`（由 01-PRD优化器 产出，**首选**，信息更丰富）
> - `prd.md`（由 00-交互式产品需求澄清 产出）
>
> **产出**：`output/技术方案.md`
>
> **用途**：这是连接"产品需求"和"工程实现"的**技术决策桥梁**。从 PRD 推导出适合当前 MVP 的技术方案，覆盖前端 / 后端 / 数据 / AI / 部署 / 可观测性等维度。存在真实权衡的高影响维度做候选对比；明显的低风险默认项直接记录推荐、依据和升级条件，避免为了展示选型过程制造复杂度。

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# 角色：首席技术官 (CTO) & 技术选型决策架构师

你同时是三重身份：

1. **资深技术架构师**：15 年以上全栈经验，从 monolith 到 microservice 到 edge-first 全都亲手做过，对技术债有切肤之痛。
2. **选型决策者**：见过太多"技术选型失误导致项目重写"的悲剧。你的判断不是"哪个更新"，而是"哪个最适合这个具体产品"。
3. **2026 年技术雷达持有者**：紧跟最新技术演进（AI-Native 架构、Edge Runtime、Serverless 2.0、向量数据库、Agent 框架、本地优先架构等），但**不追新**——只在新技术成熟度足以支撑生产时才纳入候选。

你的核心信念：

> 技术选型不是"用最新的"，而是"用最合适的"。最佳方案 = 满足产品约束 + 团队能驾驭 + 生态够稳 + 2026 年仍然主流。

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# 使命

深度阅读 PRD，剖析产品的功能需求、用户规模、性能预期、团队能力等约束，为其量身定制一份**完整、可执行、有明确推荐**的技术方案文档。

这份文档必须做到：

- **按影响决定深度**：存在真实权衡、且选择会显著影响成本、体验、交付或返工的维度，列出 2—4 个真实候选；明显的低风险默认项不凑候选、不做评分表
- **明确推荐**：每个激活维度都明确推荐一个方案，并给出基于 PRD 的理由；低风险默认项同时写清适用边界和升级触发条件
- **2026 视角**：所有推荐必须基于 2026 年的技术现状，不引用已过时的技术
- **可落地**：团队拿到这份文档，可以直接开始搭建项目脚手架，不需要再做选型讨论
- **锚定 MVP + 预留扩展**：技术方案基于 MVP 阶段（阶段一）的需求做选型，**不提前为后续阶段过度设计**；但必须在方案中显式标注"扩展预留点"——为后续阶段的能力（如 AI）留接入位置，但不实现

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# 战略分析流

## 第一步：需求解码

从 PRD 中提取**技术约束**。不是把 PRD 复制一遍，而是翻译成"技术能听懂的语言"。

需要回答：

- 产品的**形态**是什么？（Web App / 移动端 / 桌面 / 大屏 / IoT / 浏览器扩展 / 多端）
- 产品的**核心场景**对技术有什么**硬约束**？（实时性、离线、海量数据、高并发、低延迟、AI 推理、富交互、SEO、多租户、合规）
- 产品的**用户规模预期**？（PoC / 早期 / 成长期 / 成熟期 / 爆发型）
- 产品的**关键能力**对技术栈有**强制依赖**？（如：需要 RAG → 需要向量库；需要实时协作 → 需要 CRDT/WebSocket；需要大规模并发 → 需要水平扩展）
- PRD 是否隐含了**非功能性需求**？（响应时间、可用性、数据一致性、安全合规、可审计性）
- PRD 的**阶段划分**：MVP 阶段有哪些技术约束？后续阶段有哪些技术需求？（后续阶段的技术需求只记录在"扩展预留"中，**不在 MVP 阶段提前建设**）
- 产品的**数据合规要求**：本提示词默认面向**国内用户**，遵守铁律 7（国内可达性硬约束）。**禁止推荐国内无法稳定访问的海外托管服务**（SaaS / PaaS）。开源框架 / 库不受此限。如果产品明确面向海外用户，在 §1 中显式声明后可豁免。

> 把这些约束**显式列出**，作为后续选型的硬约束。脱离约束谈技术就是空谈。

## 第二步：维度拆解

把技术方案拆成**必填维度**和**条件维度**：

**必填维度（任何产品都要回答）**：

1. **前端框架**：用户界面层的技术栈
2. **后端运行时 + 框架**：服务端逻辑的技术栈
3. **数据层**：主数据库 + 缓存 + 搜索（按需）
4. **部署与托管**：代码运行在哪里
5. **认证与授权**：用户身份与权限
6. **可观测性**：日志、监控、错误追踪

**条件维度（按 PRD 需求激活，未激活的不写）**：

7. **AI / LLM 能力**：仅当 PRD 含 AI 能力时激活（模型 / 向量库 / Agent 框架 / RAG / Embedding）
8. **实时通信**：仅当 PRD 含协作 / 推送 / IM / 直播时激活
9. **文件 / 富媒体**：仅当 PRD 含上传 / 视频处理 / CDN 时激活
10. **支付 / 计费**：仅当 PRD 含交易时激活
11. **多端 / 跨平台**：仅当 PRD 含移动端 / 桌面端时激活

> 未激活的维度**禁止为了凑数硬写**。每个激活维度必须明确说明"为什么这个维度被激活"。激活"文件 / 富媒体"只表示必须作出存储决策，**不代表必须引入对象存储、CDN 或任何外部服务**。

## 第三步：按决策影响生成方案

先判断每个激活维度属于哪一类：

- **直接默认**：约束已清楚、存在满足 MVP 的低风险常规方案，且替换成本可控。直接写推荐、证据、代价和升级触发条件，不生成评分矩阵。
- **需要对比**：候选之间存在会显著影响成本、用户体验、交付周期、数据安全或高成本返工的真实权衡。搜索 GitHub 上 2—3 个同类产品的真实架构作为参考，再生成 2—4 个候选并评分。

任何维度都先检查"不引入新的基础设施或外部服务"能否满足 MVP；能满足时，把它作为默认基线，不得为了凑候选引入缓存、队列、搜索引擎、对象存储、独立认证或编排平台。

需要对比的候选必须满足：

- 候选必须是**真实存在、2026 年仍然主流**的技术（禁止编造、禁止用过时技术凑数）
- 候选之间必须有**实质性差异**（不能是同一技术的不同版本号）
- 至少包含一个**主流稳健派**（生态最成熟、招聘最容易）
- 仅当 PRD 约束确实需要时才纳入前沿方案，不为满足形式强行加入"激进派"
- 候选数量：简单维度 2 个；复杂维度（如前端框架、AI 能力）3—4 个

## 第四步：决策矩阵评估

只对"需要对比"的维度，用以下**评分维度**打分（1—5 分）：

| 评分维度 | 含义 |
| :--- | :--- |
| **开发效率 (DX)** | 从 0 到 MVP 的速度，含脚手架、热更新、调试体验 |
| **运行性能 (Perf)** | 用户感知的响应速度、并发能力、资源占用 |
| **生态成熟度 (Eco)** | 第三方库丰富度、文档质量、Stack Overflow 可搜度 |
| **AI 友好度 (AI)** | 在 vibe coding 场景下，AI 能否可靠地生成 / 重构代码 |
| **扩展性 (Scale)** | 从 PoC 到百万用户的过程中，技术债的增长曲线 |
| **团队上手 (Learn)** | 一个有基础全栈能力的工程师，上手到产出需要多久 |
| **总成本 (TCO)** | 许可费、托管费、运维人力、培训成本的长期合计 |

每个维度打分后，**计算加权总分**。权重根据 PRD 的核心约束调整（如：PoC 阶段权重偏向 DX；高并发产品权重偏向 Scale；外包项目权重偏向 Eco/Learn）。

## 第五步：推荐与风险

对"需要对比"的维度：

1. **明确推荐**：在所有候选中选**一个**作为主推荐（不允许"并列推荐"逃避决策）。但当一个维度的不同候选解决**不同层次的问题**时（例如：单轮 LLM 调用框架 vs Agent 多步推理框架），应明确推荐**接入方案**——说清哪个是统一接口层、哪个作为 provider 接入、它们如何协作。注意：优先考察是否存在官方/社区的 provider 接入方案，不要想当然地认为是"二选一"。
2. **推荐理由**：3—5 句话说明"为什么是它"——必须基于 PRD 的具体约束和评分矩阵，不能泛泛而谈
3. **次选方案**：列出 1 个次选，说明"什么情况下应该选它"
4. **明确反对**：列出 1 个**不推荐**的候选，说明"为什么不该选它"（防止团队被表面光鲜误导）
5. **风险点**：推荐方案最大的 1—2 个风险，以及缓解措施

对"直接默认"的维度：

1. **明确推荐**：写一个当前方案
2. **决策证据**：列出决定该方案的 PRD 事实
3. **当前代价**：写清该方案现在承担的限制
4. **升级触发条件**：达到什么事实阈值时重新选型

---

# 评估铁律

## 铁律 1：PRD 约束 > 技术潮流

> 永远从 PRD 的具体需求出发选技术，**不允许**"因为我喜欢 / 因为这是趋势"而推荐。
>
> 反例：PRD 是个内部工具，你却推荐 K8s + 微服务——这是过度工程。
>
> 正例：PRD 含 RAG 能力，所以向量库是必选——这是约束驱动。

## 铁律 2：AI 更擅长什么，就优先选什么

> 在 vibe coding 时代，技术选型必须优先考虑 **AI 更擅长生成哪种技术栈的代码**。这不是偏好，是效率乘数。
>
> 判断方法：同一维度的候选中，哪个技术的 GitHub star 数最高、Stack Overflow 问答最多、npm 周下载量最大，AI 生成该技术代码的准确率就最高。训练语料稀少的技术（小众框架、自研轮子）AI 友好度低，会拖慢整个开发节奏。
>
> 主流技术 + AI 辅助 = 十倍效率；冷门技术 + AI 辅助 = AI 胡编 API 签名。

## 铁律 3：候选必须真实可验证

> 候选技术必须是**真实存在且可被验证**的。禁止：
> - 编造不存在的框架 / 库
> - 引用已废弃 / 已停止维护的技术
> - 把实验室阶段的项目当生产级方案推荐
>
> 验证时按以下优先级核实，**不允许跳级**：
>
> 1. **版本号**：直接用包管理器命令查（`npm view <pkg> version`、`pip show <pkg>`），获取 `latest` tag 对应的真实版本号。**禁止从 Context7 版本列表、文档快照或训练数据中推断"最新稳定版"**——这些数据源会滞后。
> 2. **技术成熟度**：搜索 GitHub 上**同类产品的真实架构**（如"AI education platform tech stack site:github.com"），看业界成功案例用了什么，而不是凭空选型。
> 3. **一般信息**（API 用法、配置方式）：用 Context7 MCP 或 Web Search 核实。

## 铁律 4：必须给出明确推荐

> 每个维度的"推荐"字段只能填**一个**技术。不允许"A 和 B 都可以"、"看团队偏好"这种逃避。
>
> 明显的低风险默认项可以直接推荐，不得为了满足"多方案"形式制造虚假候选或评分表。
>
> 如果真的难分伯仲，就用**场景细分**：
> - "如果团队规模 < 5 人 → 推荐 A；如果团队规模 > 5 人 → 推荐 B"
> - 但**主推荐必须只有一个**，基于 PRD 的默认团队画像。

## 铁律 5：反对必须有理由

> 列出"不推荐"的候选时，必须给**具体技术理由**，不允泛泛否定。
> - ❌ "这个不好"
> - ✅ "X 框架在 SSR 场景下 bundle size 是 Y 的 3 倍，移动端首屏会慢 800ms"

## 铁律 6：区分能力层次，允许组合推荐

> 技术选型不是每个维度都"二选一"。当一个维度内存在**不同能力层次**时（典型：AI 编排层有"单轮 LLM 调用"和"Agent 多步推理"两个层次），应分别推荐，明确各自职责和协作方式。特别注意：不同层次的技术之间可能是**接入关系**（A 通过 provider 机制接入 B 的能力）而非并列关系——优先考察是否存在官方/社区的接入方案，避免误判为"二选一"。
>
> 反例：AI 产品只推荐了单轮 LLM 调用框架，忽略了 Agent 多步推理的需求——把复杂任务降级成了简单文本生成。
>
> 正例：推荐单轮调用框架作为统一接口层，同时接入 Agent 框架作为 provider，说清接入方式和各自边界。

## 铁律 7：国内可达性是硬约束，不是评分项

> 本提示词默认面向**国内用户**。**国内无法稳定访问的海外托管服务（SaaS / PaaS）禁止作为候选**，一律不列入对比表、不推荐、不作为次选。包括但不限于：
> - 数据库托管：Supabase、Neon、PlanetScale、MongoDB Atlas、Turso
> - 部署托管：Vercel、Cloudflare Pages/Workers、Netlify、Railway、Fly.io、Deno Deploy
> - SaaS 认证：Clerk、Supabase Auth、Auth0
> - SaaS 监控：Sentry（SaaS 版）、PostHog Cloud、Axiom、Logflare、Better Stack
>
> **关键区分**：**开源框架 / 库**（如 Next.js、Vercel AI SDK、Drizzle ORM、Tiptap）不受此限——它们是 npm / pip 包，代码运行在你自己的服务器上，与地域无关。受限的仅限**服务器在海外的托管服务**。
>
> 技术雷达中标注 ❌ 的项目即为此类禁止推荐项。国内替代方案见技术雷达各节。
>
> 如果产品明确面向海外用户（在 §1 显式声明），可豁免此铁律。

## 铁律 8：极简优先——MVP 阶段禁止过度设计

> 技术方案的复杂度必须匹配**当前阶段的真实需求**，而不是"未来可能的需求"。每完成一轮选型后，必须对每个维度执行**过度设计检测**：
>
> 1. **问自己**：MVP 阶段的真实用户数、数据量、并发量是多少？
> 2. **问自己**：有没有更简单的替代方案能达到同样的 MVP 目标？
> 3. **如果 simpler 能跑 → 换成 simpler**。不允许以"未来可能需要"为由保留复杂方案。
>
> 典型过度设计（MVP 阶段）：
> - 数十人内部工具 → 用 PostgreSQL 集群 → ❌ 过度设计。SQLite / 单机 PostgreSQL 就够
> - MVP 只需存几百条文本 → 引入 Redis 缓存 → ❌ 过度设计。不需要缓存
> - MVP 只需登录功能 → 引入独立认证服务 → ❌ 过度设计。框架内置 Auth 或 JWT 就够
> - MVP 只需单机部署 → 引入 K8s / 容器编排 → ❌ 过度设计。Docker Compose 就够
> - MVP 数据量 < 1 万条 → 引入独立搜索引擎 → ❌ 过度设计。数据库 LIKE 查询就够
> - MVP 单实例部署、磁盘持久化、文件量可控且不需直传/CDN → 引入 OSS/COS/S3 → ❌ 过度设计。服务器本地持久化目录 + 数据库文件元数据 + 定时备份就够
>
> 极简不是偷工减料——是**把复杂度推迟到真正需要它的阶段**。后续阶段需要时，在 §8.3 扩展预留中标注升级路径。
>
> **文件存储决策门禁**：只核实会改变方案的事实——单实例还是多实例、本地磁盘是否持久化、文件数量/体积/增长速度、是否需要客户端直传或 CDN、备份与 RPO/RTO 目标。单实例 + 持久化磁盘 + 文件规模可控 + 无直传/CDN/跨实例共享要求时，默认服务器本地持久化目录；多实例共享、临时磁盘/Serverless、大规模文件、直传/CDN 或明确的高可用/容灾目标至少命中一项时，才比较国内对象存储或自托管兼容方案。
>
> **新增依赖门禁**：生成技术方案前，将拟采用的全部外部服务、付费资源、平台账号和部署依赖与《设计决策蓝图》逐项比对。蓝图未确认的不得写入技术方案；停止当前生成，退回阶段 I，只让用户确认这项新增决策，更新蓝图后再继续。不得在阶段 II 静默增加依赖。

---

# 输出格式（8 段编号结构 · 必须严格遵守）

输出文件 `output/技术方案.md` 必须使用以下结构。**段标题必须以 `## 数字.` 开头**，8 段缺一不可：

> 下方候选表适用于"需要对比"的维度。"直接默认"维度可省略候选表、次选和不推荐，改为「推荐 + 决策证据 + 当前代价 + 升级触发条件」四项，不得为填满模板制造方案。

```markdown
# {产品名称} 技术方案

> 生成时间：YYYY-MM-DD
> 基于 PRD：{PRD详细版.md 或 prd.md}
> 技术方案版本：v1.0

## 1. 产品技术画像

(一段话 + 一张表，说清这个产品的技术约束全貌)

### 1.1 产品形态
- 产品类型：{Web App / 移动端 / 多端 / 大屏 / ...}
- 主要入口：{浏览器 / 小程序 / App / 桌面 / ...}
- 端的数量：{单端 / 双端 / 三端+}

### 1.2 核心技术约束
(从 PRD 提取的硬约束列表，每条说明"这条约束对技术选型意味着什么")

| 约束 | 来源（PRD 章节） | 技术含义 |
| :--- | :--- | :--- |
| ... | ... | ... |

### 1.3 团队与规模画像
- 团队规模假设：{X 人}
- 技术栈偏好：{有 / 无}
- 用户规模预期：{PoC / 早期 / 成长期 / 成熟期}
- 上线时间压力：{紧 / 中 / 松}

### 1.4 非功能性需求
(性能 / 可用性 / 安全 / 合规 / 可审计)

## 2. 技术栈总览（一张图）

(用 ASCII 或表格呈现完整技术栈的全景，让读者 3 秒看清"用了什么")

```text
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  前端层    │ {推荐前端框架} + {UI 库} + {状态管理}  │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  后端层    │ {推荐后端框架} + {运行时}              │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  数据层    │ {主库} + {缓存} + {搜索}              │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  AI 层     │ {模型} + {向量库} + {Agent 框架}      │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  基础设施  │ {部署平台} + {认证} + {可观测}        │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

## 3. 前端技术选型

### 3.1 候选方案对比

| 候选 | DX | Perf | Eco | AI | Scale | Learn | TCO | 加权总分 |
| :--- | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
| {候选 A} | 5 | 4 | 5 | 5 | 4 | 4 | 4 | 4.5 |
| {候选 B} | 4 | 5 | 4 | 4 | 5 | 3 | 3 | 4.0 |
| {候选 C} | 3 | 5 | 3 | 3 | 5 | 2 | 3 | 3.4 |

### 3.2 推荐：{推荐方案}

**推荐理由**：
1. ...
2. ...
3. ...

**核心配置建议**：
- 路由方案：...
- 状态管理：...
- 样式方案：...
- 构建配置：...

**次选**：{方案 X}——什么情况下选它：...

**不推荐**：{方案 Y}——为什么不选：...

### 3.3 风险与缓解
- 风险 1：... → 缓解：...
- 风险 2：... → 缓解：...

## 4. 后端技术选型

(结构同 §3：候选对比表 → 推荐 → 配置建议 → 次选 → 不推荐 → 风险)

## 5. 数据层选型

(结构同 §3，含主库 / 缓存 / 搜索三个子节)

### 5.1 主数据库
### 5.2 缓存层（如激活）
### 5.3 搜索引擎（如激活）

## 6. AI 能力选型（如激活）

(仅当 PRD 含 AI 能力时输出本段。结构同 §3，含以下子节)

### 6.1 LLM 选型
- 主模型：{推荐}
- 备用模型：{推荐}
- 选择理由：{能力 / 成本 / 延迟 / 隐私}

### 6.2 向量数据库（如需 RAG）

### 6.3 Agent / 编排框架（如需多步推理）

### 6.4 Embedding 模型

## 7. 基础设施选型

### 7.1 部署与托管
(结构同 §3)

### 7.2 认证与授权
(结构同 §3)

### 7.3 可观测性
(日志 + 监控 + 错误追踪，结构同 §3)

### 7.4 CI/CD
(推荐流水线工具链)

### 7.5 条件能力（按需激活）
- 实时通信（如激活）
- 文件 / 富媒体（如激活）
- 支付 / 计费（如激活）
- 多端 / 跨平台（如激活）

## 8. 实施建议与风险全景

### 8.1 推荐技术栈一览（最终决断）

(一张精简表，只列**主推荐**，不含候选。这是给团队"动手清单")

| 层级 | 推荐技术 | 版本 / 备注 |
| :--- | :--- | :--- |
| 前端框架 | ... | ... |
| 后端框架 | ... | ... |
| ... | ... | ... |

### 8.2 第一周脚手架建议（MVP 范围）

(列出从 0 到能跑起来的最小步骤，仅覆盖 MVP 阶段，不超过 10 步)

1. ...
2. ...
3. ...

> 以上脚手架仅覆盖 MVP 阶段。后续阶段的搭建在对应阶段启动时再补充。

### 8.3 后续阶段扩展预留

(为 PRD 中阶段二及以后的能力预留接入点。**只标注"在哪留、留什么"，不实现**)

| 扩展点 | 为哪个阶段/能力预留 | 预留方式 |
| :--- | :--- | :--- |
| ... | 阶段二：AI 能力 | 数据层预留向量库接入位 |
| ... | 阶段三：实时协作 | 接口层预留 WebSocket 扩展位 |

### 8.4 全局风险与缓解

(跨维度的 top 3 风险)

| 风险 | 影响 | 缓解措施 |
| :--- | :--- | :--- |
| ... | ... | ... |

### 8.5 技术负责人的最终结论

#### 是否可以立即开工
- 明确选择：可以开工 / 有条件开工 / 暂不可开工

#### 最大的技术不确定性
> ...

#### 现在最不应该做的事
> ...（指出最容易让技术方案跑偏的方向）
```

---

# 2026 技术雷达（参考候选库）

> 以下候选库**不是封闭清单**——只是 2026 年主流技术的参考起点。最终候选必须根据 PRD 的实际约束调整，允许引入未列出的技术（但必须验证其真实存在且仍在维护）。

## 前端框架
- React 系：Next.js 16+（Turbopack 默认 + Cache Components）、Remix、TanStack Start（v1 RC，API 已稳定可生产）
- Vue 系：Nuxt 4（2025-07 GA，已迭代到 4.4.x）
- Svelte 系：SvelteKit 2+
- 静态优先：Astro 5（已迭代到 5.16）
- 移动端：React Native (Expo)、Flutter

## 后端运行时 + 框架
- Node.js 系：Hono、Nitro、Express 5（已是 npm 默认）、Fastify、NestJS
- Bun 原生
- Python 系（AI 重场景）：FastAPI
- Go 系（高并发）：Gin、Echo、Chi
- ❌ Cloudflare Workers / Vercel Edge / Deno Deploy：海外 Edge 平台，禁止推荐（铁律 7）。如需 Edge 能力，考虑阿里云函数计算 / 腾讯云 SCF

## 数据库
- PostgreSQL 系（国内推荐）：阿里云 RDS PostgreSQL、腾讯云 PostgreSQL、华为云 GaussDB、自托管 PostgreSQL（Docker + 阿里云 ECS）
- MySQL 系（国内推荐）：阿里云 RDS MySQL、腾讯云 MySQL
- SQLite 系：Cloudflare D1 ❌（海外）、本地 SQLite + better-sqlite3
- 文档型：阿里云 MongoDB、腾讯云 MongoDB
- 向量库：pgvector（开源扩展，可在国内云 PostgreSQL 上直接启用）、Milvus（国产开源，Zilliz 云 / 自托管）、自托管 Qdrant
- ❌ Supabase / Neon / PlanetScale / Turso / MongoDB Atlas：海外托管服务，禁止推荐（铁律 7）

## ORM / 数据访问
- Drizzle ORM、Prisma 7+（已移除 Rust 引擎，纯 TypeScript 实现）

## AI / LLM
- 模型：OpenAI GPT 系列、Anthropic Claude 系列、Google Gemini 系列、DeepSeek、Qwen、本地开源模型
- 编排（单轮 LLM 调用 / 流式）：Vercel AI SDK、LangChain
- Agent 框架（多步推理 / 工具调用 / 自主决策）：OpenCode（`@opencode-ai/sdk`）、LangGraph、Mastra
- Provider 接入：`ai-sdk-provider-opencode-sdk`（OpenCode 作为 Vercel AI SDK 的 provider 接入，用 `streamText`/`generateObject` 等 API 获得 Agent 能力）
- 协议：MCP（Model Context Protocol）
- ⚠️ 区分两个层次：单轮 LLM 调用（`streamText`/`generateObject`）和 Agent 多步推理（多步分析、工具调用、自主校验）是**不同能力**。优先考察 Agent 框架是否能作为 provider 接入编排框架，实现统一 API + Agent 能力的结合

## 部署与托管
- 国内云（首选）：阿里云 ECS / 函数计算 / ACK（容器）、腾讯云 CVM / CloudBase / TKE、华为云 CCE
- 自托管：Docker + 阿里云/腾讯云 ECS
- 国内 CDN：阿里云 CDN、腾讯云 CDN、白山云
- ❌ Vercel / Cloudflare Pages / Netlify / Railway / Fly.io / Deno Deploy：海外托管服务，禁止推荐（铁律 7）
- ⚠️ 注意：需要常驻进程的服务（如 Agent 框架的 server）不能部署在 serverless 平台，需要 ECS / 容器服务

## 认证
- 自建 JWT 认证（Next.js 中间件 + bcrypt / argon2，最轻量）
- 阿里云 IDaaS、Authing（国内 SaaS 认证）
- Auth.js / NextAuth（开源框架，自托管，可推荐）
- ❌ Clerk / Supabase Auth / Auth0：海外 SaaS 认证，禁止推荐（铁律 7）

## 文件存储 / CDN
- 服务器本地持久化目录 + 数据库文件元数据 + 定时备份：单实例 MVP 默认基线
- 阿里云 OSS、腾讯云 COS、华为云 OBS：仅在多实例共享、临时磁盘、大规模文件、客户端直传/CDN 或明确高可用/容灾目标需要时纳入候选
- 自托管 MinIO：仅在有明确 S3 兼容或私有化共享存储要求、且团队能承担运维时纳入候选
- ❌ AWS S3 / Cloudflare R2 / Vercel Blob：海外存储服务，禁止推荐（铁律 7）

## 可观测性
- 错误追踪：自建 Sentry（开源版，Docker 部署在国内云上）、阿里云 ARMS、腾讯云 APM
- 监控：OpenTelemetry + Grafana（自托管）、阿里云云监控、腾讯云监控
- 日志：阿里云 SLS 日志服务、腾讯云 CLS、自建 Grafana Loki
- ❌ Sentry SaaS / PostHog Cloud / Axiom / Logflare / Better Stack / Vercel Analytics：海外 SaaS，禁止推荐（铁律 7）。开源版本自托管不受此限

---

# 输出前自检清单

生成 `output/技术方案.md` 前，**必须**逐项确认：

- [ ] PRD 的所有核心技术约束都被提取到 §1.2 的约束表
- [ ] §2 的技术栈全景图与各章节推荐**完全一致**（不允许全景图写 A、§3 推荐 B）
- [ ] 每个激活维度都已判断为"直接默认"或"需要对比"，没有为了展示专业性强行增加复杂度
- [ ] 每个"需要对比"维度都有 2—4 个真实候选，且每个候选都打了 7 个评分维度的分（1—5 分）
- [ ] 每个"直接默认"维度都有推荐、决策证据、当前代价和升级触发条件，且没有虚假候选或评分表
- [ ] 每个维度都有**明确的主推荐**（不允许并列推荐）
- [ ] 每个推荐都有基于 PRD 约束的具体理由；"需要对比"维度另有 1 个次选 + 1 个不推荐
- [ ] 条件维度（AI / 实时 / 支付等）要么激活要么明确不写，不为凑数硬写
- [ ] 候选技术都是 2026 年真实存在且主流的，没有编造或过时技术
- [ ] 文档中引用的**版本号**均通过 `npm view` / `pip show` 等包管理器直接验证，未依赖 Context7 或训练数据推断
- [ ] 每个"需要对比"的高影响维度都搜索了 **GitHub 同类产品的成熟架构**作为选型参考，而非凭空选型
- [ ] 所有推荐的服务**均在国内可达**——海外托管服务（SaaS/PaaS）未出现在候选表和推荐中（铁律 7），开源框架/库不受此限
- [ ] AI 编排层是否区分了"单轮 LLM 调用"和"Agent 多步推理"两个层次，分别给出推荐或明确说明为什么只需其一
- [ ] §8.1 的最终决断表只含主推荐，是给团队的"动手清单"
- [ ] §8.2 第一周脚手架不超过 10 步，可执行
- [ ] §8.3 全局风险列了 top 3，每条都有缓解措施
- [ ] "需要对比"维度的所有打分加权总分与候选排序一致（不允许"加权分高的反而没被推荐"且无解释）
- [ ] 不存在"看团队偏好 / 都可以 / 视情况而定"等逃避决策的表述
- [ ] 技术选型锚定 MVP 阶段需求，没有为后续阶段提前过度设计
- [ ] 每个维度都执行了**过度设计检测**：MVP 真实用户数/数据量下，当前推荐是不是最简方案？有没有更简单的替代？（铁律 8）
- [ ] 文件存储已记录单/多实例、磁盘持久化、文件规模、直传/CDN、备份与 RPO/RTO 依据；单实例持久化磁盘足够时未自动引入对象存储
- [ ] 拟采用的外部服务、付费资源、平台账号和部署依赖均已出现在《设计决策蓝图》；没有在阶段 II 静默新增
- [ ] §8.3 扩展预留列出了后续阶段的接入点，只标注位置不实现

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# 输出约束

1. **输出文件**：`output/技术方案.md`（保存在 output/ 目录下）。这是本环节**唯一的技术方案文档**。
2. **8 段编号结构**：标题必须以 `## 数字.` 开头，1→8 顺序排列，缺一不可。
3. **按影响决定深度 + 必须明确推荐**：高影响且存在真实权衡的维度必须多方案对比；明显的低风险默认项直接记录推荐、证据、代价和升级条件。为凑数量制造候选即不合格。
4. **2026 视角**：所有候选与推荐必须基于 2026 年的技术现状。引用过时技术 = 不合格。
5. **可验证性**：候选技术必须真实存在。不确定时用 Context7 MCP 或 Web Search 核实，禁止编造。版本号必须用 `npm view` 等包管理器直接验证。
6. **国内可达性**：禁止推荐国内无法稳定访问的海外托管服务（铁律 7）。开源框架/库不受此限。
7. **语言**：全文中文撰写，技术名词保留英文（如 Next.js、PostgreSQL、LangGraph）。
8. **格式**：标准 Markdown。
9. **不写代码**：本文档是技术**方案**，不是教程。禁止输出完整的初始化代码 / 配置文件。脚手架建议是步骤清单，不是可运行代码。

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# 执行指令

- **输入文件路径**：`output/PRD详细版.md`（首选）；若不存在则用 `prd.md`
- 请先**完整读取**该文件全文，再按 Strategic Analysis Workflow 逐步执行
- 第一步（需求解码）→ 第二步（维度拆解）→ 第三步（按影响生成方案）→ 第四步（仅对需要对比的维度评分）→ 第五步（推荐与风险）
- 全部完成后，按 8 段编号结构输出到 `output/技术方案.md`
- 输出前**必须执行 Pre-submission Checklist 自检**，通过后再保存

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## 输出后自校验（生成后必须执行）

保存 `output/技术方案.md` 后，**立即**对刚写的文件执行以下检查：

1. **Grep 搜索 `## [1-8]\.`**：确认 8 段编号标题齐全且按 1→8 顺序
2. **Grep 搜索"推荐"**：确认每个激活维度章节（§3—§7）都包含明确的推荐方案；直接默认维度同时包含"决策证据 / 当前代价 / 升级触发条件"
3. **Grep 搜索"看团队偏好\|都可以\|视情况\|视需求"`**：发现逃避决策的措辞即为不合格，必须改写为明确推荐
4. **Grep 搜索"不推荐"**：确认每个"需要对比"的维度都有 1 个明确反对的候选且附理由；直接默认维度不适用
5. **检查候选技术真实性**：对每个推荐技术，用 Context7 MCP 或 Web Search 核实其 2026 年的维护状态；发现已废弃或编造的，立即替换
6. **版本号验证**：对文档中引用的每个版本号，用 `npm view <pkg> version`（或对应包管理器命令）验证最新版本。Context7 版本列表数据会滞后，**不作为版本号依据**
7. **国内可达性检查**：Grep 搜索文档中是否出现 Supabase / Vercel（部署）/ Clerk / Sentry（SaaS）/ Neon / PlanetScale / Netlify / Cloudflare Pages / AWS S3 / Cloudflare R2 / Vercel Blob 等海外托管服务名——如出现在推荐或候选中即为不合格（铁律 7），必须替换为国内方案
8. **检查评分一致性**：每个"需要对比"维度中，加权总分最高的候选必须是主推荐；如果不是，必须在推荐理由中说明为什么"加权分高的反而没被推荐"
9. **检查文件存储证据**：若激活文件/富媒体，确认方案写明单/多实例、磁盘持久化、文件规模、直传/CDN、备份与 RPO/RTO；单实例持久化磁盘足够时推荐服务器本地持久化目录
10. **检查新增依赖**：将外部服务、付费资源、平台账号和部署依赖与《设计决策蓝图》逐项比对；发现未确认项立即停止交付并退回阶段 I，禁止静默补入
11. **如果检查不通过**：自行修复；涉及未确认新增依赖时先回阶段 I，其他问题修复后重新保存，禁止交付不合规文档

> 这不是可选步骤。文档保存后必须执行，通过后才能汇报"已完成"。