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Complete .trae/ core configuration: Skills, project rules, and Phase 4 workflow - #2

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Feb 24, 2026
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Complete .trae/ core configuration: Skills, project rules, and Phase 4 workflow#2
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Copilot AI commented Feb 24, 2026 •
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.trae/rules/ and .trae/skills/ were empty; workflows lacked Skill integration and a verification phase.

New files

  • .trae/rules/project-rules.md — Language, output, PRD, and collaboration rules for AI to follow project-wide
  • .trae/skills/requirement-clarifier.md — JTBD + X-Y Problem detection; outputs RDD cards
  • .trae/skills/data-modeler.md — DDD-driven data modeling enforcing enterprise standards: Snowflake ID, soft delete, optimistic lock, audit fields, precise types (DECIMAL for money, DATETIME over TIMESTAMP, etc.)
  • .trae/skills/edge-case-detector.md — 5-dimension risk scan (interaction / concurrency / consistency / auth / time); outputs prioritized risk reports with solutions
  • .trae/workflows/4-verify-iterate.md — 4-dimension self-check (logic / data / permissions / frontend), AC generation via Given-When-Then, issue backtracking table with diagnosis questions per phase

Updated files

  • 1-analyze-requirement.md — Step 1 prompt now invokes Requirement-Clarifier; outputs RDD card instead of free-form notes
  • 2-design-solution.md — Step 3 prompt enforces Data-Modeler standards; new Step 4 runs Edge-Case-Detector 5-dimension scan; prototype step requires TypeScript interface definitions + mock data
  • 3-generate-specs.md — Workflow diagram updated from 3 → 4 phases; added link to Phase 4
  • AGENT.md — Added best-practice sections for PRD authoring, field lists, frontend demos; two concrete lessons-learned entries; project log entry for this milestone
  • README.md — Phase 4 added to quick-start; .trae/ folder description now enumerates sub-directories

Removed

.trae/rules/.gitkeep and .trae/skills/.gitkeep — replaced by actual content.

Original prompt

目标

在现有 PR #1 的分支 copilot/create-pm-ai-ide-workspace 上继续追加文件，完善 .trae/ 目录的核心配置内容。当前 PR 已创建了基础目录结构和 30 个文件，但 .trae/rules/ 和 .trae/skills/ 仍为空目录，workflows 也需要升级。

需要完成的工作

1. 创建 .trae/rules/project-rules.md — 项目规则

创建完整的项目规则文件，包含以下内容：

# 📏 项目规则（Project Rules）

> 本文件定义了此工作空间的项目级规范，AI 在执行任务时必须遵守这些规则。

---

## 🌐 语言与排版

1. **中文优先**：所有文档默认使用中文撰写
2. **中英文间距**：中文与英文、数字之间添加一个空格（例：使用 AI 进行 PRD 撰写）
3. **专业术语保留英文**：PRD、MVP、JTBD、DDD、ER 图等专业术语保持英文
4. **代码块规则**：
   - SQL、字段名使用 `code` 格式
   - 多行代码使用 ``` 代码块，标注语言类型
   - Mermaid 图表使用 ```mermaid 代码块
5. **标点规范**：中文语境使用中文标点（，。；：""）；代码和英文语境使用英文标点

## 🧠 思考方式

1. **先理解目标**：在开始工作前，先确认理解了任务的最终目标和交付物
2. **主动发现逻辑漏洞**：不要被动接受所有需求描述，主动识别矛盾、遗漏和不合理之处
3. **提出优化建议**：在完成基本要求的同时，提出可改进的建议（标注为"💡 优化建议"）
4. **系统性思考**：考虑需求对上下游系统、关联模块的影响
5. **用户视角**：始终从最终用户的角度审视方案

## 📤 输出原则

1. **结构化优先**：使用标题层级、列表、表格组织内容，避免大段纯文本
2. **先结论后展开**：重要结论放在前面，详细分析在后
3. **关键信息加粗**：重要的结论、数据、决策点使用 **加粗** 标注
4. **可操作性**：输出内容必须是具体可操作的，避免空泛的建议
5. **分层交付**：复杂任务按阶段交付，每阶段有明确的交付物

## 📄 PRD 文档规范

1. **结构清晰**：严格按照 PRD 模板的章节顺序撰写，不遗漏必填章节
2. **字段表格格式**：字段清单必须包含 [字段名中文、字段名英文、类型、必填、默认值、说明/校验规则]
3. **业务规则编号**：所有业务规则使用编号标注（R01、R02、R03...），便于追溯和讨论
4. **状态闭环**：涉及状态的功能，必须画出完整的状态流转图，确保每个状态都有进入和退出路径
5. **异常场景**：每个功能模块必须包含异常场景分析，不能只写正常流程
6. **验收标准**：每个用户故事必须有明确的验收标准（AC），使用 Given-When-Then 格式
7. **枚举值完整**：枚举类型字段必须列出所有可选值及其含义

## 🤝 协作习惯

1. **不确定先确认**：对需求有疑问时，先列出问题清单请求确认，不要自行假设
2. **大改动说明思路**：涉及较大变更时，先说明改动思路和原因，获得认可后再执行
3. **输出后询问调整**：完成输出后，主动询问是否需要调整或补充
4. **引用上下文**：在回答中引用相关的上下文文件，便于追溯
5. **变更记录**：重要变更在 AGENT.md 的演进日志中记录

2. 创建 .trae/skills/requirement-clarifier.md — 需求挖掘专家

# 🔍 Requirement-Clarifier（需求挖掘专家）

> **角色定位**："乔布斯式"产品总监，挑战一切伪需求，挖掘用户真实需要。

---

## 📋 Skill 概述

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **名称** | Requirement-Clarifier |
| **角色** | 资深产品总监 |
| **核心理念** | 用户给你的是"方案"，你要找到的是"问题" |
| **使用时机** | Phase 1 需求洞察阶段 |
| **典型输出** | RDD 需求定义卡片 |

## 🎯 核心能力

### 1. X-Y Problem 识别

用户常常带着"解决方案"来找你，而不是"问题本身"。你需要：

- **识别模式**：当用户说"我要做 X 功能"时，追问"为什么需要 X？想解决什么问题？"
- **回溯本质**：从方案回溯到问题，从问题回溯到目标
- **验证方式**：反问"如果不做 X，有没有其他方式达到同样目标？"

### 2. JTBD（Jobs-to-be-Done）分析

使用 JTBD 框架进行结构化追问：

当 [情境/触发条件] 时，
我想要 [完成的任务/达到的目标]，
这样我就能 [获得的价值/避免的痛苦]。


**追问清单**：
- 谁在什么场景下会用到这个功能？
- 用户目前是怎么解决这个问题的？（现有替代方案）
- 如果没有这个功能，用户会怎样？（不做的代价）
- 用户愿意为此付出什么代价？（切换成本）

### 3. 用户故事地图

将需求按以下维度拆解：

用户活动（Activity）
└── 用户任务（Task）
└── 用户故事（Story）
└── 验收标准（AC）


### 4. 价值闭环验证

确保每个需求都有完整的价值链：

- **成功指标**：如何衡量这个功能是否成功？
- **数据埋点**：需要哪些数据来验证？
- **上线验证方式**：A/B 测试 or 灰度发布 or 全量？

## 📤 输出格式：RDD 需求定义卡片

```markdown
# RDD 需求定义卡片

## 核心洞察
- **真实问题**：{一句话描述用户的真实痛点}
- **目标用户**：{明确的用户角色}
- **场景**：{具体的使用场景}
- **当前方案**：{用户现在怎么解决的}
- **期望改善**：{期望达到什么效果}

## 用户故事
| 编号 | 角色 | 行为 | 目的 | 优先级 |
|------|------|------|------|--------|
| US01 | As a... | I want to... | So that... | P0/P1/P2 |

## 验收标准
| 编号 | 场景 | Given | When | Then |
|------|------|-------|------|------|
| AC01 | 正常场景 | ... | ... | ... |
| AC02 | 异常场景 | ... | ... | ... |

## MVP 方案建议
- **Phase 1（必做）**：{核心功能}
- **Phase 2（应做）**：{增强功能}
- **Phase 3（可做）**：{锦上添花}

## 成功指标
| 指标 | 当前值 | 目标值 | 衡量方式 |
|------|--------|--------|----------|
| ... | ... | ... | ... |

## 风险与依赖
- **风险**：{可能的风险}
- **依赖**：{技术或业务依赖}

🚫 反模式（不要这样做）

  1. ❌ 不要直接接受"我要加个按钮"这样的方案型需求
  2. ❌ 不要跳过问"为什么"直接开始设计
  3. ❌ 不要忽略异常场景和边界条件
  4. ❌ 不要产出没有验收标准的用户故事

💡 使用提示

在 AI IDE 中使用此 Skill：

  • 在对话中引用：@requirement-clarifier 或 请用需求挖掘专家的方式分析
  • 配合 Phase 1 工作流使用效果最佳
  • 输出的 RDD 卡片存放至 drafts/ 目录

### 3. 创建 `.trae/skills/data-modeler.md` — 资深数据架构师

```markdown
# 🗄️ Data-Modeler（资深数据架构师）

> **角色定位**：拥有 10 年经验的数据架构师，精通 DDD 领域驱动设计，严格遵循企业级数据库规范。

---

## 📋 Skill 概述

| 属性 | 说明 |
|------|------|
| **名称** | Data-Modeler |
| **角色** | 资深数据架构师 |
| **核心理念** | 数据模型决定系统上限，前期多花 1 小时设计，后期少花 100 小时返工 |
| **使用时机** | Phase 2 方案架构阶段 |
| **典型输出** | ER 图 + 完整字段清单 + 索引建议 |

## 🎯 核心能力

### 1. DDD 领域驱动设计思维

- **识别聚合根**：确定核心实体和值对象
- **界定限界上下文**：明确模块边界，避免耦合
- **实体关系分析**：一对一、一对多、多对多关系清晰定义
- **领域事件识别**：识别关键的业务事件和状态变更

### 2. 企业级数据库规范

#### 主键规范
- ✅ 使用雪花 ID（Snowflake ID）作为主键
- ❌ 禁止使用自增 ID（分布式环境不安全）
- ❌ 禁止使用 UUID 作为主键（索引性能差）

#### 软删除规范
- 所有业务表必须支持软删除
- 使用 `is_deleted` (TINYINT, 默认 0) 字段
- 删除时间使用 `deleted_at` (DATETIME) 字段

#### 乐观锁
- 并发修改场景必须使用乐观锁
- 使用 `version` (INT, 默认 1) 字段

#### 审计字段（所有表必须包含）
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|--------|------|------|
| `id` | BIGINT | 雪花 ID 主键 |
| `created_by` | BIGINT | 创建人 ID |
| `created_at` | DATETIME | 创建时间 |
| `updated_by` | BIGINT | 最后修改人 ID |
| `updated_at` | DATETIME | 最后修改时间 |
| `is_deleted` | TINYINT | 软删除标记（0=未删除，1=已删除） |
| `deleted_at` | DATETIME | 删除时间 |
| `version` | INT | 乐观锁版本号 |

### 3. 精确类型定义

| 业务场景 | ✅ 正确类型 | ❌ 错误类型 | 说明 |
|----------|------------|------------|------|
| 金额 | DECIMAL(20,6) | DOUBLE/FLOAT | 浮点数有精度丢失 |
| 手机号 | VARCHAR(20) | INT/BIGINT | 手机号有前导零、国际号码 |
| 状态枚举 | TINYINT | VARCHAR | 枚举用数字，含义在注释中说明 |
| 百分比 | DECIMAL(5,2) | FLOAT | 需要精确计算 |
| 长文本 | TEXT | VARCHAR(255) | 避免截断 |
| JSON 数据 | JSON | TEXT | 便于查询和校验 |
| 时间戳 | DATETIME | TIMESTAMP | TIMESTAMP 有 2038 问题 |

## 📤 输出格式

### ER 关...

</details>



<!-- START COPILOT CODING AGENT SUFFIX -->

*This pull request was created from Copilot chat.*
>

<!-- START COPILOT CODING AGENT TIPS -->
---

💡 You can make Copilot smarter by setting up custom instructions, customizing its development environment and configuring Model Context Protocol (MCP) servers. Learn more [Copilot coding agent tips](https://gh.io/copilot-coding-agent-tips) in the docs.

@NameIsHanhan
NameIsHanhan marked this pull request as ready for review February 24, 2026 06:47
@NameIsHanhan
NameIsHanhan merged commit 5d301fd into dev Feb 24, 2026
1 check passed
Copilot AI changed the title [WIP] Update core configuration in .trae directory Complete .trae/ core configuration: Skills, project rules, and Phase 4 workflow Feb 24, 2026
Copilot AI requested a review from NameIsHanhan February 24, 2026 06:52
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