--- title: "代码实现参考：AI Architecture Toolkit - 代码实现 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-ai-architecture-toolkit/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：`agents/` 是角色 brief；`skills/` 包含 architecture-decision-record、solution-architecture-design、data-architecture-design、integration-design、target-architecture-document、create-drawio-diagram、to-epics 等；每个 skill 下有 `SKILL.md`、templates 和少量脚本；`examples/` 放参考图；`governance/` 管公开/私有边界。 - 调用链路：用户选择架构任务 -> Agent brief 约束角色 -> Skill 按模板询问/生成 -> 脚本写 ADR/原则/能力概览或 Draw.io -> 输出到约定目录。 - 输入输出：输入是业务能力、架构选择、接口/数据/风险材料和私有上下文；输出是架构文档、图源、SVG、ADR、epic 和 glossary。 - 核心依赖：Markdown 模板、Draw.io XML 模板、Python 小脚本、Confluence REST API（可选发布 skill）、git submodule 用于公私分离。 ## 为什么值得参考 它展示了实现 Skill 时如何把「专业角色 + 模板 + 输出目录」三者绑在一起。实现层不一定要重模型编排，很多稳定工作流只需要清晰目录、模板和写文件脚本，就能让 AI 输出可复用。 ## 为什么不建议直接套用 它面向企业架构团队，术语、TOGAF 式阶段、Confluence 发布和 Draw.io 模板对内容/知识管理场景过重。README 反复强调公开 toolkit 与 private lab 分离，直接套到真实客户项目时必须重建私有上下文隔离，否则容易把内部系统名和决策泄露到公共仓库。 ## 如何改造成自己的版本 借它的「公共模板 + 私有上下文」结构：把可公开的 skill、模板、示例留在通用仓库，把客户资料、真实案例、输出件放到 private lab。实现时每个 Skill 只写一个交付物类型，例如「写 ADR」「画流程图」「拆 epics」，脚本只负责写文件、校验命名和嵌入图，不要把所有架构能力塞进一个命令。 ## 适用场景 - 需要把专业咨询/架构交付物做成可复用 Skill。 - 需要模板化输出和固定目录落点。 - 需要区分公共方法论和私有公司上下文。 ## 不适用场景 - 非架构场景，交付物不需要 ADR、目标架构或 Draw.io。 - 只有一次性文档，不需要维护 toolkit。 - 私有资料无法和公开模板清晰隔离。 ## 参考信息 - 原项目：[AI-Architecture-Toolkit](https://github.com/Future-CX/AI-Architecture-Toolkit) - 作者：Future-CX - 相关概念：[[模板化交付]]、[[私有上下文隔离]]、[[架构 Skill]] - 相关卡片：[workflow-read-026](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/skill-design/skill-forge-design-agricidaniel-skill-forge/) ## 参考对象信息 **名称：**AI-Architecture-Toolkit **作者：**Future-CX **链接：**[https://github.com/Future-CX/AI-Architecture-Toolkit](https://github.com/Future-CX/AI-Architecture-Toolkit) ## 适用场景与行动 **场景：**Skill 生产线 / 代码实现 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的代码实现流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [下一张：代码实现参考：copa](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/skill-forge-implementation-copa/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-forge/implementation/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)