如何利用 AI 落地领域驱动设计（DDD）架构方案

解决复杂业务系统过度耦合的问题：引导 AI 进行领域驱动设计（DDD）的可行性评估，从战略建模定义限界上下文，到战术实现及事件驱动架构的落地。

为什么需要这个技能

在处理大型复杂业务系统时，简单的 CRUD 开发会导致代码迅速腐化，出现严重的“大泥潭”现象。开发者往往难以在代码层面准确映射业务逻辑，导致需求变更时牵一发而动全身。

DDD 提供了通过“统一语言”和“限界上下文”来解耦复杂系统的理论基础。本技能让 AI 扮演架构师角色，帮助你判断是否需要引入 DDD，并指导你将战略决策（如子域划分）转化为具体的战术实现（如聚合根、值对象）以及高级模式（如 CQRS 和 Saga），避免过度设计的同时确保系统的可维护性。

适用场景

• 需要对业务逻辑极其复杂的领域进行建模，并定义明确的边界。
• 在决定是否引入 DDD 增加系统复杂度之前进行可行性评估。
• 将战略层面的设计决策转化为具体的代码实现模式。
• 规划基于领域需求的 CQRS（读写分离）、事件溯源（Event Sourcing）或 Saga 分布式事务。

核心工作流

1. 可行性检查 (Viability Check)：AI 首先评估业务复杂度。如果业务规则简单或仅为简单的 CRUD，则建议放弃 DDD 以避免过度工程。
2. 产出战略资产：优先定义子域 (Subdomains)、限界上下文 (Bounded Contexts) 和统一语言词典 (Glossary)。
3. 任务分发路由：根据当前阶段将任务引导至专项技能：
   • 战略建模 @ddd-strategic-design
   • 上下文映射 @ddd-context-mapping
   • 战术代码实现 @ddd-tactical-patterns
   • 读写分离 @cqrs-implementation
   • 事件驱动/长流程 @saga-orchestration
4. 定义交付物：针对每个阶段明确产出物（如决策记录 ADR），并识别潜在风险。

Use @domain-driven-design to assess if this billing platform should adopt full DDD.
Then route to the right next skill and list artifacts we must produce this week.

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