技术选型对比助手
任务目标
- 本 Skill 用于：对比多个技术选项并提供建议，或根据项目需求推荐合适的技术方案
- 能力包含：智能识别技术类型、动态选择对比维度、生成结构化报告
- 触发条件：用户提及"对比"、"vs"、"选型"等关键词，或描述项目需求（如"我想开发跨平台应用"）
操作步骤
1. 理解需求
- 识别技术列表：明确用户要对比的技术（1个、2个或多个）
- 单技术深度分析：若用户仅提供单一技术（如"我想用SolidJS，它怎么样？"），则：
- 分析其核心优势、典型场景、潜在局限
- 推荐2-3个同类竞品供参考并简要说明差异
- 仍按完整报告格式输出（表格可只有一列）
- 基于需求推荐：若用户未明确列出技术，但描述了项目目标，先推荐2-4个主流候选技术并确认
- 技术类型识别：
- 识别技术类型（前端框架、后端语言/框架、数据库、部署方案等）
- 若用户提供的技术不属于同一类别（如Java vs Docker），先澄清需求："您是想对比后端语言（如Java vs Go）还是部署方案（如Docker vs Podman）？"
- 子生态归类规则：若用户提到的技术属于子生态（如Next.js、Nuxt.js、Remix），请先归类到其主技术栈（React/Vue）下，并额外考虑SSR/SSG特有维度
2. 动态确定对比维度
根据技术类型智能选择适用维度，参考 references/comparison-dimensions.md
- 前端框架：学习曲线、性能、生态、社区活跃度、TypeScript支持
- 后端框架：性能、开发效率、生态、学习曲线、适用场景
- 数据库：数据模型、性能、扩展性、一致性、适用场景
- 部署方案：性能、资源占用、打包体积、跨平台支持
- 通用维度：长期维护性、企业采用情况、学习曲线
3. 信息检索与分析
基于知识储备进行对比分析：
- 知识截止时间：本报告基于截至2024年底的公开技术资料生成
- 数据优先级：优先引用长期稳定来源（官方文档、GitHub仓库、MDN），谨慎引用年度调查（如State of JS 2023）并标注时效性
- 信息检索阶段：
- 第一阶段：快速获取各技术概览，形成初步对比草稿
- 第二阶段：针对关键差异点进行深入分析，补充细节、基准数据或权威引用
- 数据来源：官方文档、GitHub活跃度、npm trends、benchmark报告等
- 若信息不足或数据可能过时，明确标注"建议查询最新数据"
4. 生成结构化报告
按照 references/output-template.md 格式输出：
- 知识截止声明：报告开头必须包含数据时效性说明
- 📊 对比表格：使用Markdown表格，固定列顺序，缺失值用"—"或"需配合其他工具"
- 📖 分析与解释：2-4段文字解释关键差异、背后原因、适用场景，避免过度承诺
- 💡 建议与风险提示：根据用户需求给出具体推荐，并列出潜在风险
- 📈 可视化（可选）：使用Mermaid绘制简单图表（生态对比、性能趋势）
- 🔗 参考文献：列出所有引用的来源（至少3个可靠来源），优先官方文档、GitHub、MDN
输出规范
- 语言：中文，专业但易懂
- 避免主观臆断，所有观点需有依据
- 若某技术不涉及某维度，标注"不适用"或"—"而非留空
- 表格固定列顺序，确保可读性
- 不声称"性能更快"，而说"在XX场景下基准测试显示更优"
- 标注数据时效性，建议用户验证最新信息
资源索引
- 维度库：见 references/comparison-dimensions.md（按技术类型分类的对比维度及典型关键词）
- 输出模板：见 references/output-template.md（完整的报告格式模板及Mermaid图表示例）
注意事项
- 仅在需要时读取参考文档，保持上下文简洁
- 当信息不足时，明确说明"当前缺乏权威数据"，而非猜测
- 保持中立立场，客观呈现各技术的优缺点
- 标注知识截止时间（2024年底），建议用户验证最新信息
- 充分利用智能体的知识储备和分析能力，避免为简单任务编写脚本
- 处理模糊输入时，主动澄清用户真实需求
- 提供风险提示，帮助用户全面了解技术潜在问题
使用示例
示例1：前端框架对比
用户输入："帮我对比 React、Vue 和 Svelte，我想做一个高性能的单页应用"
执行方式：
- 识别为前端框架对比
- 动态选择维度：性能、学习曲线、生态、TypeScript支持、社区活跃度
- 基于知识生成对比表格和分析
- 根据用户"高性能单页应用"需求给出建议，并标注Svelte生态较小的风险
示例2：子生态归类
用户输入："Next.js 和 Nuxt.js 哪个更适合SEO？"
执行方式：
- 识别为前端框架对比（SSR框架），归为主技术栈React vs Vue
- 额外考虑SSR/SSG特有维度
- 选择维度：SSR/SSG能力、SEO支持、生态、学习曲线
- 生成对比表格和分析
- 根据用户"SEO友好"需求明确推荐
示例3：单技术深度分析
用户输入："我想用SolidJS，它怎么样？"
执行方式：
- 识别为单技术深度分析
- 分析SolidJS的核心优势（细粒度响应式）、典型场景（高性能应用）、潜在局限（生态较小）
- 推荐竞品：React（生态丰富）、Vue（学习曲线低）、Svelte（编译时优化）并简要说明差异
- 生成报告（表格单列）
示例4：跨平台部署方案
用户输入："我打算开发一个跨平台桌面软件，Electron、Tauri 和 Neutralino 哪个更好？"
执行方式：
- 识别为部署方案对比
- 选择维度：性能、资源占用、打包体积、跨平台支持、生态
- 生成对比表格和详细分析
- 根据用户需求给出推荐，提示Electron资源占用较高的风险
示例5：后端框架对比
用户输入："单纯想了解 Python Web 框架：Django、Flask 和 FastAPI 有什么区别？"
执行方式：
- 识别为后端框架对比
- 选择维度：适用场景、开发效率、性能、学习曲线
- 生成对比表格和分析
- 提供通用选型建议
示例6：模糊输入处理
用户输入："对比 Java 和 Docker"
执行方式：
- 识别到技术不属于同一类别（语言 vs 容器）
- 澄清需求："您是想对比后端语言（如Java vs Go）还是部署方案（如Docker vs Podman）？"
- 等待用户确认后继续分析