tech-preferences

适用于技术选型、架构规划、工具推荐、重构方向判断、开新坑定栈等场景。只要任务里出现“该选什么”“什么更适合我”“要不要换工具/框架”这类问题,就应先使用。

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目的

技术偏好不能穷举——它是一个持续演进的过程。本 skill 提供一个偏好分析流程,帮助在具体任务中发现、讨论并固化偏好。

这是一个横切 skill:它帮助做选择,但不替代 project-kickoffmaintenance-passproject-reading 这类工作模式 skill。


当前已知偏好(基线)

Python 生态

  • 包管理:uv(替代 pip/poetry/pyenv)
  • 代码质量:ruff(lint + format),ty(类型检查)
  • 预提交/CI 钩子:prek(替代 pre-commit)
  • 依赖自动升级:Renovate
  • 数据模型:dataclasses(首选,原生零依赖);仅在需要运行时校验或序列化时才引入 Pydantic v2

Web 后端

  • 框架:FastAPI(async-first,自动 OpenAPI 文档)
  • 输入校验/序列化(API 边界):Pydantic v2

Web 前端

  • 框架:Svelte(轻量,编译时优化,无运行时 vdom)
  • 构建工具:Vite+(vp)(Vite/Vitest/Oxlint/Oxfmt 统一入口,curl -fsSL https://vite.plus | bash 安装);或 Vite 单独使用。注:vp 当前仅支持 pnpm/npm/yarn,不支持 bun 作为包管理器。

系统 / 自动化

  • 任务运行:just(替代 Makefile)
  • 容器:Docker / OCI 镜像
  • macOS 守护进程:launchd(不用 cron)

数据格式

  • 配置:TOML(首选),YAML(CI only),JSON(API 交换)
  • 文本格式:Markdown(文档),结构化日志优先 JSON

偏好分析流程

在遇到技术选型时,按以下步骤分析:

  1. 识别决策点 — 明确需要选择的技术维度(语言/框架/工具/数据格式等)。
  2. 对比当前偏好 — 检查上方"已知偏好"列表,确认是否已有约定;若有,默认遵循。
  3. 分析偏差理由 — 如果需要偏离已知偏好,明确写出原因(性能、生态、约束等)。
  4. 讨论新偏好 — 如果发现新的、值得固化的偏好,在响应中明确提出:

    建议将「X 替代 Y,原因:...」加入 tech-preferences skill。

  5. 自主提案 — 当偏好有明显新增或变化时,主动在 PR/Issue 中提交偏好变更提案(格式见下),无需等待人类提示。
  6. 沉淀更新 — 经人类确认后,将新偏好追加到"当前已知偏好"节。

示例分析

场景:需要为新 Python 项目选择测试框架。

  1. 决策点:测试框架选型
  2. 已知偏好:无(当前基线未列测试框架)
  3. 对比候选:pytest(生态最丰富,prek 默认集成)vs unittest(标准库,无额外依赖)
  4. 分析:已有仓库均使用 pytestprek 钩子默认运行 pytest;选 pytest
  5. 新偏好提案:pytest(Python 测试框架首选)→ 提交提案加入基线

如何贡献新偏好

当发现偏好有明显新增或变化时,自主提交偏好变更提案,格式如下:

偏好提案:将 <新工具/框架> 加入 tech-preferences skill
- 类别:<Python生态 / Web后端 / 前端 / 系统 / 数据格式>
- 替代:<被替代的工具,若有>
- 原因:<具体理由,1-3句>
- 参考:<项目/PR/文档链接,若有>

可通过 PR 直接修改此 skill 的"当前已知偏好"节,或在相关 Issue/PR 中以评论形式提案。

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