AI开发工具与方法论选型顾问

概述

此技能为开发者提供AI编程工具、插件系统和开发方法论的选型建议。通过分析项目的规模、复杂程度、需求明确度、技术要求等维度，输出个性化的工具组合方案和开发模式建议。

重要提示：分析过程中需考虑用户的网络环境（国内/海外），某些工具在国内网络下不可用。

何时使用此技能

当开发者出现以下情况时，应触发此技能：

1. 项目启动阶段：新项目开始，不确定使用哪种AI工具
2. 需求不明确：开发过程中需求可能频繁变更
3. 已有项目集成：在现有项目中添加AI辅助开发能力
4. 功能修改/模块开发：需要在已有代码库中进行增量开发
5. 团队协作决策：团队需要统一工具和方法论标准
6. 预算限制：需要在有限预算下选择最优方案
7. 技术栈匹配：需要AI工具与现有技术栈（IDE、框架）兼容

项目分析维度

在与开发者对话时，首先收集以下关键信息：

必要信息（必须确认）

补充信息（根据情况询问）

分析决策流程

第一步：判断项目类型

项目类型判断流程：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│  Q1: 是新项目还是已有项目？                                  │
│      ├── 新项目 → 进入 Q2                                   │
│      └── 已有项目 → 进入 Q3                                 │
│                                                             │
│  Q2: 需求是否明确？                                          │
│      ├── 明确固定 → 【稳定开发模式】                         │
│      ├── 可能微调 → 【迭代开发模式】                         │
│      └── 频繁变更 → 【敏捷探索模式】                         │
│                                                             │
│  Q3: 项目复杂度如何？                                        │
│      ├── 简单模块/功能修改 → 【快速修改模式】                │
│      ├── 中等复杂模块开发 → 【增量开发模式】                 │
│      └── 复杂功能/架构调整 → 【深度重构模式】                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

第二步：匹配开发模式

根据第一步判断，匹配对应的开发模式：

【稳定开发模式】- 需求明确的新项目

特征：需求文档完善，开发计划清晰

推荐工具组合：
├── 主力工具：Claude Code（大型项目，海外）或 Cursor（中小项目）
├── 插件系统：Superpowers（完整工作流）
└── 方法论：TDD + 轻量DDD

工作流：
1. 使用 brainstorming skill 确认需求理解
2. 使用 writing-plans skill 制定实施计划
3. 使用 TDD skill 进行测试驱动开发
4. 使用 verification-before-completion 验证完成

【迭代开发模式】- 需求可能微调的项目

特征：核心需求明确，细节可能调整

推荐工具组合：
├── 主力工具：Cursor（快速迭代）或 Claude Code（复杂项目）
├── 插件系统：Oh-My-OpenCode（并行调度）
└── 方法论：BDD + TDD

工作流：
1. 使用 brainstorming skill 探索需求边界
2. 定义用户场景（BDD）
3. 快速迭代开发（Cursor 8 Agent并行）
4. 测试验证每个迭代

【敏捷探索模式】- 需求频繁变更的项目

特征：方向不明确，需要快速验证想法

推荐工具组合：
├── 主力工具：Cursor（快速原型）
├── 插件系统：Oh-My-OpenCode（任务拆解）
└── 方法论：BDD轻量版

工作流：
1. 使用 brainstorming skill 快速探索方向
2. 小步快跑，频繁交付
3. 根据反馈调整方向
4. 保持代码可测试性

【快速修改模式】- 已有项目简单修改

特征：功能明确、范围小、不涉及架构

推荐工具组合：
├── 主力工具：任意现有工具即可
├── 插件系统：无需（轻量级）
└── 方法论：轻量TDD

工作流：
1. 直接描述修改需求
2. 让AI快速定位相关代码
3. 小范围修改+测试
4. 无需复杂的上下文理解

【增量开发模式】- 已有项目中等工作量

特征：新增模块或中等功能，需要理解现有代码

推荐工具组合：
├── 主力工具：Claude Code（1M上下文理解现有代码）
├── 插件系统：Superpowers
├── 工程记忆：Project Memory Skill 或 Project Memory Ledger（推荐！）
└── 方法论：TDD + 适配现有架构

前置步骤（重要！）：
1. 让AI阅读项目关键文件，建立项目上下文
   ├── 读取 README.md、package.json 等配置文件
   ├── 读取项目目录结构
   ├── 读取相关模块的代码
   └── 理解项目的技术规范和编码风格
2. 【推荐】启用工程记忆技能，避免重复解释项目背景
3. 确认AI理解了项目架构后再开始开发

工作流：
1. 项目上下文建立（上述前置步骤）
2. 分析新增模块与现有代码的集成点
3. 使用 TDD 开发新功能
4. 确保与现有代码风格一致

【深度重构模式】- 已有项目复杂改造

特征：涉及架构调整、大范围代码修改

推荐工具组合：
├── 主力工具：Claude Code（深度理解）+ Agent Teams
├── 插件系统：Superpowers + Oh-My-OpenCode
├── 工程记忆：Project Memory Ledger（支持决策日志、变更日志）
└── 方法论：DDD（理解业务）+ TDD（保障质量）

前置步骤（必须！）：
1. 项目深度分析
   ├── 使用 Claude Code 分析整个项目架构
   ├── 使用 DDD 方法理解业务领域
   ├── 识别限界上下文和模块边界
   └── 理解数据流和依赖关系
2. 【强烈推荐】启用 Project Memory Ledger 记录决策和变更
3. 制定详细重构计划
4. 分阶段执行，每阶段验证

工作流：
1. 项目深度分析（上述前置步骤）
2. 使用 writing-plans skill 制定重构计划
3. 使用 DDD 方法理解业务变更影响
4. 使用 TDD 保障重构安全
5. 使用 systematic-debugging skill 处理问题
6. 使用 verification-before-completion 验证完成

工具选择矩阵

AI编程工具选择（含国内可用性）

国内环境专属推荐

插件系统选择

方法论选择

工程记忆技能选择

UI/UX设计技能选择

预算优化建议（含国内方案）

开发风格选择：Superpowers vs Vibe Coding

Superpowers（方法论驱动）

核心理念：可组合的工作流技能，结构化开发流程

特点：
├── 任务版概念：将开发分解为可管理的任务卡片
│   ├── 每个任务有明确的状态（待办/进行中/已完成）
│   ├── 任务间可设置依赖关系
│   └── 支持任务分配和进度追踪
├── 流程驱动：brainstorming → planning → TDD → review → verify
├── 质量优先：代码审查、验证流程完整
└── 学习价值：方法论教育价值高

适用场景：
- 团队协作项目
- 代码质量要求高
- 需要可追溯的开发过程
- 新手学习最佳实践

Vibe Coding（直觉驱动）

核心理念：与Superpowers相反，强调自然语言交互和快速迭代

特点：
├── 自然对话：用日常语言描述需求，AI理解意图
├── 快速迭代：边聊边改，不拘泥于流程
├── 灵活应变：需求变化时无需重新规划
└── 低门槛：无需学习复杂的方法论

适用场景：
- 个人项目/快速原型
- 需求频繁变化
- 探索性开发
- 经验丰富的开发者（有自己的判断力）

风险提示：
- 缺乏结构可能导致技术债务
- 不适合大型团队协作
- 需要开发者有足够的经验判断AI建议

选择建议

Project Memory 技能详解

Project Memory Skill

定位：解决 Claude Agent 长上下文遗忘问题

核心能力：
├── 自动扫描 dev-docs 目录生成组件索引
├── 新增组件只需运行一条命令自动更新
├── 节省 25%-67% 的 token 消耗（300-1800 tokens/会话）
└── 防止重复创建已存在的组件

特点：
├── 轻量级：仅 17KB
├── 自动化：无需手动维护
├── 跨会话：像人类同事一样记住项目
└── 组件感知：API、数据库表、开发进度

适用场景：
- 长期项目
- 多次会话协作
- 组件较多的项目
- 厌恶重复解释项目背景

Project Memory Ledger

定位：工程记忆账本，支持证据与回滚

核心能力：
├── 不变量记录：系统约束和假设
├── 决策日志：记录为什么这样做
├── 变更日志：记录做了什么修改
└── 支持回滚：可追溯可撤销

特点：
├── 可追溯：每条记录有证据链
├── 防幻觉：降低AI编造信息的风险
├── 团队友好：新人可快速了解历史
└── 适合扩展：随时间积累价值

适用场景：
- 复杂架构项目
- 多人协作项目
- 需要决策追溯
- 长期演进项目

选择决策

Q: 需要哪种工程记忆？

├── 只需要记住组件结构 → Project Memory Skill
├── 需要决策追溯/变更回滚 → Project Memory Ledger
├── 复杂项目 + 团队协作 → 两者结合使用
└── 简单项目/短期项目 → 无需工程记忆

UI/UX 设计技能推荐

设计阶段工具选择

UI/UX Pro Max

定位：UI/UX 设计专业技能

核心能力：
├── 用户研究分析
├── 交互设计方案
├── 原型设计输出
├── 可用性测试建议
└── 设计规范文档

适用场景：
- 产品设计阶段
- 用户体验优化
- 设计文档输出

SuperDesign

定位：专业UI组件设计

核心能力：
├── 设计系统构建
├── UI组件库设计
├── 样式规范输出
├── 主题定制
└── 响应式设计

适用场景：
- 需要统一设计语言
- 组件库开发
- 企业级UI规范

推荐时机

在以下情况下推荐使用设计技能：

1. 新项目启动 → 先用 brainstorming 理解需求，再用 UI/UX Pro Max 设计原型
2. 已有产品优化 → 使用 UI/UX Pro Max 分析用户体验问题
3. 组件库开发 → 使用 SuperDesign 构建设计系统
4. 快速demo验证 → 轻量HTML demo + Vibe Coding

技能搜索与推荐

当开发者需要特定能力时，搜索已有技能和网络资源：

搜索已有技能

在推荐工具组合后，主动搜索相关技能：

使用 ToolSearch 工具搜索：
- 搜索 "test" → 找到测试相关技能
- 搜索 "debug" → 找到调试相关技能
- 搜索 "review" → 找到代码审查技能
- 搜索 "deploy" → 找到部署相关技能
- 搜索 "memory" → 找到工程记忆技能
- 搜索 "design" → 找到UI/UX设计技能

搜索网络资源

当需要最新信息时，使用网络搜索：

使用 WebSearch 工具搜索：
- "Claude Code 最新功能 2026"
- "OpenCode 插件推荐"
- "TDD 最佳实践"
- "DDD 实战案例"
- "Project Memory Skill 使用指南"

输出格式

完整建议报告模板

# AI开发工具选型建议

## 项目分析结果

| 维度 | 分析结果 |
|------|---------|
| **项目类型** | [类型] |
| **开发模式** | [模式名称] |
| **需求明确度** | [明确/可能微调/频繁变更] |
| **项目阶段** | [新项目/已有项目增量开发] |
| **网络环境** | [国内/海外/可翻墙] |

## 推荐工具组合

### 主力工具
- **推荐**: [工具名称]
- **国内可用**: [是/否]
- **理由**: [理由]

### 插件系统
- **推荐**: [插件名称]
- **理由**: [理由]

### 方法论
- **推荐**: [方法论名称]
- **理由**: [理由]

### 工程记忆（可选）
- **推荐**: [Project Memory Skill/Ledger/无需]
- **理由**: [理由]

### UI/UX设计（可选）
- **推荐**: [UI/UX Pro Max/SuperDesign/无需]
- **理由**: [理由]

## 开发风格建议

- **风格**: [Superpowers/Vibe Coding/混合]
- **理由**: [理由]

## 工作流建议

[具体的工作流步骤]

## 预算预估

- 工具费用: ¥XX/月
- 总计: ¥XX/月

## 相关技能推荐

[搜索到的相关技能列表]

## 下一步行动

1. [具体步骤1]
2. [具体步骤2]
3. [具体步骤3]

特殊场景处理

场景一：需求不明确时

处理策略：
1. 不要急于推荐具体工具
2. 先使用 brainstorming skill 帮助用户梳理需求
3. 列出可能的工具选项，让用户选择
4. 提供"先用轻量工具探索，再决定主力工具"的建议

场景二：已有项目但描述不清时

处理策略：
1. 强调"先理解项目，再开始开发"的重要性
2. 引导用户让AI阅读项目关键文件
3. 建议启用 Project Memory Skill 避免重复解释
4. 建议分步骤建立项目上下文：
   - 第一步：读取配置文件了解技术栈
   - 第二步：读取目录结构了解架构
   - 第三步：读取相关模块代码了解编码风格
5. 确认AI理解后再开始具体开发任务

场景三：团队协作项目

处理策略：
1. 询问团队规模和协作方式
2. 推荐支持多人协作的工具：
   - GitHub Copilot Enterprise（大型团队，海外）
   - Claude Code Team（中型团队，海外）
   - Trae AI 团队版（国内团队）
   - Superpowers（代码审查流程）
3. 推荐使用 Project Memory Ledger 记录决策
4. 强调方法论统一的重要性
5. 建议建立团队编码规范文档

场景四：预算有限但需求复杂

处理策略：
1. 优先推荐开源免费方案（OpenCode）
2. 国内用户推荐国产模型（Deepseek V4、GLM 5.1）
3. 提供分阶段建议：
   - 第一阶段：用免费工具验证可行性
   - 第二阶段：根据效果决定是否付费升级
4. 提供性价比组合：
   - Deepseek V4 Pro（模型性价比高）
   - OpenCode + 本地模型（零成本）
   - Trae AI 免费版（JetBrains用户）

场景五：国内网络环境

处理策略：
1. 优先推荐国内可用工具
2. 明确标注工具的网络要求
3. 提供替代方案：
   - Claude Code 不可用 → OpenCode + Deepseek
   - Cursor 不可用 → Windsurf 或 VS Code + 插件
   - Copilot 不可用 → Trae AI 或 CodeGeeX
4. 提醒模型选择：
   - 国产模型：Deepseek V4、GLM 5.1、Kimi
   - 海外模型：需翻墙或API代理

场景六：需要设计阶段

处理策略：
1. 询问设计需求复杂度
2. 简单原型 → 推荐 Vibe Coding + 轻量HTML
3. 专业设计 → 推荐 UI/UX Pro Max 或 SuperDesign
4. 建议设计先行：
   - 先完成原型设计
   - 再进入开发阶段
5. 设计与开发衔接：
   - 使用设计文档作为开发输入
   - 保持设计一致性

参考资源

详细对比信息请参阅 references/toolkit-comparison.md

注意事项

1. 考虑网络环境：国内用户优先推荐可用工具
2. 不要过度推荐：根据实际需求推荐，避免推荐不必要的工具
3. 尊重用户习惯：如果用户已有偏好工具，优先考虑兼容性
4. 强调方法论：工具会变，方法论是核心竞争力
5. 提供替代方案：每个推荐都提供2-3个替代选项
6. 工程记忆价值：长期项目强烈推荐启用工程记忆
7. 设计先行：有UI需求的项目建议先完成设计阶段
8. 持续更新：AI工具迭代快，建议定期搜索最新信息