利用 AI 设计基于事件溯源（Event Sourcing）的系统架构

通过为 AI 注入事件溯源（Event Sourcing）和 CQRS 专业知识，使其能够设计支持完整审计追踪、状态回溯以及高可扩展性的事件驱动系统。

为什么需要这个技能

在处理复杂业务逻辑时，传统的 CRUD 模式会丢失关键的状态变更历史，且读写性能往往难以同时优化。

事件溯源不再存储实体的当前状态，而是将所有变更记录为不可变的“事件流”。结合 CQRS（命令查询职责分离），可以将写入模型与查询模型完全解耦。通过此技能，AI 可以帮助开发者设计出具备“时间旅行”能力（查询任意历史时间点状态）且能够应对极高并发读写的系统架构，避免在复杂分布式环境下出现数据不一致或审计缺失的问题。

适用场景

• 强审计要求：金融、医疗等需要记录每一次操作详情且不可篡改的场景。
• 复杂工作流：涉及多步异步处理、需要补偿机制（Compensating Actions）的业务流程。
• 时间轴查询：需要实现“状态回溯”或“撤销/重做”功能的系统。
• 高性能读写分离：写入压力大且读取需求多样，需要构建多个专用查询模型（Projections）的场景。
• 事件驱动微服务：构建基于消息传递的解耦架构。

核心工作流

1. 定义聚合根与事件流：识别领域边界，将业务操作定义为不可变的“事实”（Events）。
2. 构建命令处理机制：实现 Command Handler，验证业务规则并产生事件。
3. 设计查询投影（Projections）：根据读取需求，将事件流实时转化为高性能的读模型。
4. 编排 Saga 与进程管理器：处理跨聚合的分布式事务，确保最终一致性。
5. 优化性能与演进：实施快照（Snapshotting）策略以加速状态重建，并制定事件版本演进方案。

下载和安装

下载 event-sourcing-architect 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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