anthropic-architect

Anthropic 架构师

为基于 Anthropic 的项目提供专业架构指导。分析您的需求，并使用 Skills、Agents、Subagents、Prompts 和 SDK 原语，获取量身定制的最优架构建议。

此 Skill 的功能

帮助您为项目设计合适的 Anthropic 架构：

• 分析项目需求——了解复杂度、范围和限制
• 推荐架构——Skills、Agents、Prompts 或 SDK 原语之间的选择
• 应用决策标准——基于数据做出架构选择
• 遵循最佳实践——采用 2025 年的 Anthropic 模式与原则
• 渐进式披露设计——高效管理上下文
• 安全考量——构建安全、可控的 AI 系统

架构为何重要

缺乏适当架构时：

• 上下文使用效率低，成本高
• 性能差，响应缓慢
• 存在安全漏洞和风险
• 难以维护和扩展
• Agents 不必要地读取完整的 Skill 上下文
• 关注点混杂，边界不清晰

采用精心设计的架构后：

• 优化上下文利用
• 响应快速、聚焦
• 操作安全、可控
• 易于维护和扩展
• 渐进式披露信息
• 关注点清晰分离
• 组件可扩展、可复用

快速开始

分析您的项目

Using the anthropic-architect skill, help me determine the best
architecture for: [describe your project]

Requirements:
- [List your key requirements]
- [Complexity level]
- [Reusability needs]
- [Security constraints]

获取架构建议

该 Skill 将提供：

1. 推荐架构——要使用的具体原语
2. 决策理由——此架构为何合适
3. 实施指南——如何构建
4. 最佳实践——应遵循的做法
5. 示例模式——类似的成功架构

Anthropic 的四种原语

1. Skills（基于提示词的元工具）

是什么： 由指令、脚本和资源组成的结构化文件夹，Agent 可以发现并动态加载其中的内容。

适用场景：

• ✅ 需要专业领域知识
• ✅ 可在多个项目中复用
• ✅ 复杂的多步骤工作流
• ✅ 需要参考资料
• ✅ 渐进式披露有帮助

不适用场景：

• ❌ 简单的一次性任务
• ❌ 仅包含项目专属逻辑
• ❌ 无需复用

示例用例：

• 提示词工程专业知识
• 设计系统生成
• 代码审查指南
• 特定领域知识（金融、医疗、法律）

2. Agents/Subagents（自主任务处理器）

是什么： 拥有独立系统提示词、专属上下文窗口和特定工具权限的专业 Agent。

适用场景：

• ✅ 复杂的多步骤自主任务
• ✅ 需要隔离上下文
• ✅ 需要不同的工具权限
• ✅ 并行执行任务
• ✅ 针对不同任务类型提供专业能力

不适用场景：

• ❌ 简单查询或查找
• ❌ 需要共享上下文
• ❌ 存在顺序依赖
• ❌ 资源受限的环境

示例用例：

• 代码探索与分析
• 测试生成与执行
• 文档生成
• 安全审计
• 性能优化

3. 直接提示词（简单指令）

是什么： 无需额外结构，直接传递给 Claude 的清晰明确指令。

适用场景：

• ✅ 简单直接的任务
• ✅ 一次性操作
• ✅ 快速提问或澄清
• ✅ 无需专业化
• ✅ 只需少量上下文

不适用场景：

• ❌ 复杂的多步骤流程
• ❌ 需要复用
• ❌ 需要领域专业知识
• ❌ 多项相关操作

示例用例：

• 代码解释
• 快速重构
• 简单的 Bug 修复
• 文档更新
• 直接提问

4. SDK 基元（自定义工作流）

是什么： Claude Agent SDK 中用于创建自定义 Agent 工作流的底层构建模块。

适用场景：

• ✅ 有独特的工作流需求
• ✅ 需要集成自定义工具
• ✅ 需要特定的反馈循环
• ✅ 需要与现有系统集成
• ✅ 需要精细控制

不适用场景：

• ❌ Skills/Agents 已覆盖标准用例
• ❌ 开发资源有限
• ❌ 担心维护负担
• ❌ 优先考虑加快上市速度

示例用例：

• 自定义 CI/CD 集成
• 专业代码分析流水线
• 特定领域的自动化
• 与专有系统集成

决策标准

使用以下标准确定合适的架构：

任务复杂度分析

低复杂度 → 直接提示词

• 单项操作
• 输入/输出明确
• 无依赖项
• 少于 5 个步骤

中等复杂度 → Skills

• 多项相关操作
• 可复用模式
• 参考资料有帮助
• 5–20 个步骤

高复杂度 → Agents/Subagents

• 多步骤自主工作流
• 需要隔离的上下文
• 不同的工具权限
• 超过 20 个步骤或包含并行任务

自定义复杂度 → SDK 基元

• 独特的工作流
• 需要系统集成
• 需要自定义工具
• 特定的反馈循环

可复用性评估

单次使用 → 直接提示词

• 一次性任务
• 特定于项目
• 未来不会复用

团队复用 → Skills

• 多名团队成员受益
• 常见工作流
• 可共享的知识

组织复用 → Skills + Marketplace

• 跨团队受益
• 标准模式
• 公司范围的知识

产品功能 → SDK 基元

• 面向最终用户
• 部署到生产环境
• 自定义集成

上下文管理需求

最少上下文 → 直接提示词

• 独立任务
• 无外部参考资料
• 简单指令

结构化上下文 → Skills

• 需要渐进式披露
• 需要参考资料
• 信息经过组织

隔离上下文 → Agents/Subagents

• 分离关注点
• 避免上下文污染
• 并行执行

自定义上下文 → SDK 基元

• 特定的上下文处理方式
• 集成要求
• 精细控制

安全与控制要求

基本安全性 → 直接提示词 + Skills

• 标准防护措施
• 不涉及敏感操作
• 只读或低风险

受控访问 → 限制工具权限的 Agents

• 特定的工具权限
• 采用允许列表
• 需要确认

高安全性 → SDK 基元 + 自定义控制

• 默认拒绝所有操作
• 明确确认
• 审计日志
• 自定义安全层

架构模式

模式 1：Skills 优先架构

适用场景： 构建可复用的专业知识和工作流

结构：

Project
├── skills/
│   ├── domain-expert/
│   │   ├── SKILL.md
│   │   └── references/
│   │       ├── patterns.md
│   │       ├── best_practices.md
│   │       └── examples.md
│   └── workflow-automation/
│       ├── SKILL.md
│       └── scripts/
│           └── automate.sh
└── .claude/
    └── config

优势：

• 可在多个项目中复用
• 渐进式披露
• 易于共享和维护
• 文档清晰

模式 2：基于 Agent 的架构

适用场景： 具有隔离关注点的复杂自主任务

结构：

Main Agent (orchestrator)
├── Explore Agent (codebase analysis)
├── Plan Agent (task planning)
├── Code Agent (implementation)
└── Review Agent (validation)

优势：

• 并行执行
• 隔离的上下文
• 专业化知识
• 职责明确

模式 3：混合架构

适用场景： 需求多样的复杂项目

结构：

Main Conversation
├── Direct Prompts (simple tasks)
├── Skills (reusable expertise)
│   ├── code-review-skill
│   └── testing-skill
└── Subagents (complex workflows)
    ├── Explore Agent
    └── Plan Agent

优势：

• 为每项任务选择合适的工具
• 优化资源使用
• 灵活且可扩展
• 集各类方案之所长

模式 4：SDK 自定义架构

适用场景： 独特需求或产品功能

结构：

Custom Agent SDK Implementation
├── Custom Tools
├── Specialized Feedback Loops
├── System Integrations
└── Domain-Specific Workflows

优势：

• 完全掌控
• 自定义集成
• 独特工作流
• 可用于生产环境

核心原则（2025）

1. 渐进式披露

是什么： 只在需要时展示所需内容。

原因： 避免触及上下文限制、降低成本并提升性能。

方法： 按任务组织 Skills 导航，提供查询工具，并按层级构建信息。

2. 将上下文视为资源

是什么： 将上下文窗口视为宝贵且有限的资源。

为什么： 每个 token 都会计入限制和成本。

如何做： 使用渐进式披露，优先检索而非倾倒内容，大幅压缩，并定期重置。

3. 清晰的指令

是什么： 明确、无歧义的指示。

为什么： Claude 4.x 最能响应清晰的指示。

如何做： 具体说明，定义输出格式，提供示例，避免含糊其辞。

4. 安全设计

是什么： 默认拒绝，采用允许列表。

为什么： 构建安全、可控的 AI 系统。

如何做： 限制工具访问，要求确认，审计操作，阻止危险命令。

5. 思考能力

是什么： 利用 Claude 的扩展思考模式。

为什么： 为复杂推理带来更好的结果。

如何做： 要求逐步思考，允许在使用工具后进行反思，引导初始思考。

6. 双消息模式

是什么： 使用元消息提供上下文，避免 UI 杂乱。

为什么： 在提供必要上下文的同时保持 UX 简洁。

如何做： 为系统消息设置 isMeta: true，用于加载技能，并让 UI 保持简洁。

参考资料

所有架构模式、决策框架和示例都在 references/ 目录中：

• decision_rubric.md - 全面的决策框架
• architectural_patterns.md - 详细的模式目录
• best_practices.md - Anthropic 2025 年最佳实践
• use_case_examples.md - 真实世界的架构示例

使用示例

示例 1：确定内容生成的架构

输入：

Using anthropic-architect, I need to build a system that:
- Generates blog posts from product features
- Ensures brand voice consistency
- Includes SEO optimization
- Reusable across marketing team

分析：

• 中等复杂度（结构化工作流）
• 高可复用性（适用于整个团队）
• 需要领域专业知识（内容、SEO、品牌）
• 渐进式披露有益

**建议：**以技能为先的架构

• 创建 content-generator 技能
• 纳入品牌语调参考资料
• 在参考资料中提供 SEO 指南
• 提供示例模板
• 针对不同内容类型采用渐进式披露

示例 2：代码重构工具

输入：

Using anthropic-architect, I want to:
- Analyze codebase for refactoring opportunities
- Generate refactoring plan
- Execute refactoring with tests
- Review and validate changes

分析：

• 高复杂度（多步骤、自主执行）
• 需要不同上下文（探索、规划、编码、审查）
• 并行执行有益
• 各阶段的工具权限有所不同

**建议：**基于 Agent 的架构

• 主协调 Agent
• 探索子 Agent（只读、代码库分析）
• 规划子 Agent（负责规划，不执行）
• 编码子 Agent（具有写入权限）
• 审查子 Agent（验证、执行测试）

示例 3：简单的代码审查

输入：

Using anthropic-architect, I need to:
- Review this PR for bugs
- Check code style
- Suggest improvements

分析：

• 低复杂度（单次操作）
• 一次性任务
• 无需复用
• 上下文需求极少

**建议：**直接使用提示词

• 指令简单明了
• 无需承担技能或 Agent 的开销
• 执行快速
• 足以完成任务

示例 4：自定义 CI/CD 集成

输入：

Using anthropic-architect, I want to:
- Integrate Claude into CI pipeline
- Custom tool for deployment validation
- Specific workflow for our stack
- Production feature

分析：

• 复杂度自定义
• 需要系统集成
• 生产环境部署
• 工作流独特

**建议：**SDK 原语

• 使用 SDK 构建自定义 Agent
• 实现自定义工具
• 创建专用反馈循环
• 与 CI 系统集成

最佳实践检查清单

设计架构时：

• 准确分析任务复杂度
• 考虑可复用性要求
• 评估上下文管理需求
• 评估安全要求
• 在有益时采用渐进式披露
• 选择可行的最简单方案
• 记录架构决策
• 规划维护和更新
• 考虑成本影响
• 使用原型／POC 进行验证

常见反模式

反模式 1：过度工程化

问题： 为简单任务使用 Agent／SDK

解决方案： 从简单方案开始，根据需要逐步增加复杂度

反模式 2：倾倒上下文

问题： 将完整技能加载到上下文中

解决方案： 使用渐进式披露和查询工具

反模式 3：关注点混杂

问题： 单个技能/Agent 承担过多职责

解决方案： 分离关注点，使用子 Agent 或多个技能

反模式 4：没有安全边界

问题： 所有 Agent 都拥有完整的工具访问权限

解决方案： 采用允许列表，遵循最小权限原则

反模式 5：忽视可复用性

问题： 反复创建相同的提示词

解决方案： 提取为技能，在多个项目间共享

入门指南

第 1 步：描述你的项目

提供明确的需求、复杂程度和约束条件。

第 2 步：获取建议

获取量身定制的架构及其设计理由。

第 3 步：查看模式

探索类似的成功架构。

第 4 步：实施

遵循实施指南。

第 5 步：迭代

根据结果和反馈进行改进。

总结

Anthropic Architect 技能可帮助你：

• 根据需求选择合适的基本构件
• 设计可扩展、易维护的架构
• 遵循 2025 年最佳实践
• 避免常见陷阱
• 优化性能和成本

关键基本构件：

• 技能 - 可复用的领域专业知识
• Agent - 自主处理复杂工作流
• 提示词 - 简单直接的任务
• SDK - 自定义集成

核心原则：

• 渐进式披露
• 将上下文视为资源
• 安全始于设计
• 指令清晰
• 为任务选择合适的工具

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“最佳架构，就是满足需求的最简单架构。”