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Retro design

Skill kaixin1seu/retrospective-system/.claude/skills/retro-design

系统设计/架构复盘——从决策质量、架构完整性、流程方法、风险控制等维度深度挖掘From its SKILL.md

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SKILL.md

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retro-design — 设计/架构复盘透镜

适用范围与边界

本 skill 偏向系统架构和流程设计——系统分层、模块划分、技术选型、审查流程、设计方法论等。

与其它 skill 的区分:

  • 写代码时做的具体实现决策(函数签名、错误处理逻辑) → retro-coding
  • 实验设计和假设验证 → retro-experiment
  • 数据处理架构选择(流式 vs 批处理)→ 本 skill 覆盖,但数据层面的具体问题归 retro-data

如果一个发现涉及多个领域,归入最相关领域深度复盘,其他领域在综合时简述。

不适用场景:简单的代码重构决策(用 retro-coding)、算法选择(用 retro-experiment)、API 参数设计、UI 布局设计。

评估维度

1. 决策质量

  • 关键决策是否被记录?(不只记了"选了什么",还记了"为什么选"和"放弃了什么"?)
  • 决策前是否考虑了至少 2 个备选方案?(包括"不做"这个选项)
  • 决策是可逆的还是不可逆的?不可逆决策是否给了足够的审查时间?
  • 是否存在"先给方案再找问题"的倾向?(用解决方案倒推问题定义)

2. 架构完整性

  • 设计是否覆盖了正常路径和失败路径?(不只是 happy path)
  • 非功能需求是否被明确考虑?(性能、安全、可维护性、可扩展性)
  • 外部依赖的失败模式是否被纳入设计?(依赖挂了怎么办?)

3. 流程与方法

  • 设计过程是否遵循了"先理解问题,再设计方案"的顺序?
  • 关键假设是否被验证过?(还是只靠推理?)
  • 是否有外部视角的审查?(自己审查自己容易有盲区)
  • 设计迭代的节奏是否合理?(审查→修改→再审查,有没有过度或不足?)

4. 风险与迁移

  • 设计是否考虑了从当前状态到目标状态的迁移路径?(不只是最终状态,还有中间步骤)
  • 有没有"单点不可逆"的决策?(如果这个决策错了,能不能回头?)
  • 技术债务是否被显式标记和规划偿还时间?
  • 设计是否过度工程化?(为了可能的需求增加了不必要的复杂度)

5. 文档与传播

  • 设计文档是否足够清晰,让后来者能理解"为什么这样设计"?
  • 关键 tradeoff 是否被显式记录?(放弃了什么、为什么接受这个代价)
  • 设计是否考虑了团队能力约束?(团队能维护这个复杂度的系统吗?)

常见反模式

反模式检测信号
方案先行对话中先出现技术方案,后补问题定义。问"要解决什么问题"时回答模糊
审查迷失设计迭代中新增架构层/子系统/规则系统,但原始问题定义和约束无变化——新加的复杂度不是服务于核心目标
隐式 tradeoff设计只说了选了什么,没说什么被放弃了。所有方案都有代价——说不出来代价说明没想清楚
过度工程化为"未来可能"的需求设计了复杂抽象,但当前场景只需要简单方案
过度设计为简单问题设计了不必要的复杂架构。问"这能更简单吗?"回答不出
Happy-path 设计只画了正常流程,没有考虑依赖故障、输入异常、资源耗尽等失败场景
缺乏迁移路径描述了完美的最终状态,但没有说明从当前状态怎么一步步走过去
决策理由丢失设计做完了但为什么这样做没有被记录。后来者只能猜测当初的考量,重复讨论已解决的问题
审查权威模糊审查发现的问题没有区分"必须改"和"建议改",每个意见都像否决票
单点决策关键决策由一个人/一次推理确定,没有交叉验证或外部视角

已固化模式

模式适用信号验证来源
研究→第一性原理→审查→对齐系统设计类任务,不确定最佳方案时。信号:任务涉及多个可行方案、有行内最佳实践可参考、用户强调质量1🤖 2026-07-06
系统性修复发现组件缺陷后,先检查同类组件是否有一致问题再批量修复。信号:存在结构同构的多个组件1🤖 2026-07-06

关键追问

挑刺式(找改进空间)

  • 这个设计要解决的核心问题是什么?问题定义有没有被反复确认?
  • 放弃了什么?(每个设计都有代价,如果说不出来代价,说明没想清楚)
  • 如果最关键的假设是错的,设计还能成立吗?
  • 从当前状态到目标状态,第一步是什么?中间有没有不可逆的步骤?
  • 这个设计产生的复杂度,团队有能力长期维护吗?
  • 审查过程中,有没有"为了修复审查发现而增加复杂度"的情况?(审查迷失)
  • 设计的成功标准是什么?怎么知道它起作用了?
  • 设计过程中用了什么工具/方法来辅助决策?(ADR、决策矩阵、原型验证、tradeoff 分析等)有没有该用但没用的?

正向式(找值得复用的)

  • 这次设计中最值得复用的做法或模式是什么?为什么它有效? (信号:某个设计模式在后续迭代中被反复引用无修改、某个决策标准被其它设计任务复用)
  • 有哪些"这次做对了"的决策值得被记住?(下次类似场景可以直接复用) (信号:某个决策带来了意料之外的正向副作用、后续设计自然延续了这个决策没有回头)
  • 设计过程中有没有特别顺畅的环节?什么因素促成的? (信号:某个审查流程特别高效、某次讨论产出远超预期、某个方法论被团队自然接受)

反证条件指引

对于核心设计决策,追问:什么具体信号会提示这个决策需要重新考虑? (引导写出可操作的反证条件,而非空洞的"如果前提假设错了"——什么具体信号说明前提假设错了?)

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