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Zhongwei Li
2025-11-30 08:40:31 +08:00
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259
commands/ngised-ceps.md Normal file
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@@ -0,0 +1,259 @@
---
description: 從現有實作逆向推導技術設計
argument-hint: [功能路徑或模組名稱]
allowed-tools: Bash, Read, Write, Edit, MultiEdit, Grep, Glob, LS
---
# 逆向工程:從實作推導設計
從現有程式碼逆向分析並生成技術設計文件:**$ARGUMENTS**
## 逆向分析流程概述
**ORIK** 是從既有實作逆向推導出設計和需求的流程:
- 階段 1**實作 → 設計** (ngised-ceps)
- 階段 2**設計 → 需求** (stnemeriuqer-ceps)
## 任務:分析實作並推導設計
### 1. 程式碼探索和理解
#### 1.1 識別程式碼範圍
根據 **$ARGUMENTS** 確定要分析的範圍:
- 如果是功能路徑:分析該路徑下的所有相關檔案
- 如果是模組名稱:追蹤模組的所有元件和相依性
- 如果是 API 端點:從端點追蹤到所有相關層級
#### 1.2 程式碼結構分析
探索並記錄:
```
程式碼基礎結構
├── 檔案組織模式
├── 目錄結構意圖
├── 命名慣例
└── 模組邊界
```
#### 1.3 技術堆疊識別
自動偵測:
- 程式語言和版本
- 使用的框架和函式庫
- 資料庫技術
- 外部服務整合
- 建置和部署工具
### 2. 架構逆向工程
#### 2.1 架構模式識別
分析並識別:
- **結構模式**MVC、分層架構、微服務、單體式
- **行為模式**:觀察者、策略、工廠、單例
- **整合模式**API Gateway、Message Queue、Event Bus
#### 2.2 元件關係分析
建立元件依賴圖:
```mermaid
graph TB
Controller --> Service
Service --> Repository
Repository --> Database
Service --> ExternalAPI
```
#### 2.3 資料流追蹤
從入口點追蹤資料流動:
1. HTTP 請求入口
2. 中介層處理
3. 業務邏輯執行
4. 資料存取層
5. 回應生成
### 3. API 和介面分析
#### 3.1 API 端點提取
掃描並記錄所有 API 端點:
```bash
# 搜尋路由定義
grep -r "Route\|route\|@app\|@router" --include="*.py" --include="*.js" --include="*.php"
# 搜尋控制器方法
grep -r "def.*Controller\|function.*Action" --include="*.py" --include="*.php"
```
#### 3.2 介面契約推導
從實作推導介面定義:
- 請求參數和驗證規則
- 回應格式和狀態碼
- 錯誤處理模式
- 認證和授權需求
### 4. 資料模型逆向工程
#### 4.1 實體識別
從程式碼提取領域實體:
```bash
# 搜尋模型定義
grep -r "class.*Model\|@Entity\|Schema\|Table" --include="*.py" --include="*.php" --include="*.js"
# 搜尋資料庫遷移
find . -path "*/migrations/*" -o -path "*/schema/*"
```
#### 4.2 關係推導
分析實體間關係:
- 一對一、一對多、多對多
- 外鍵約束
- 級聯規則
- 索引策略
#### 4.3 業務規則提取
從驗證和約束推導規則:
- 欄位驗證規則
- 唯一性約束
- 業務邏輯約束
- 計算欄位邏輯
### 5. 設計文件生成
根據分析結果生成 `.orik/reverse/$ARGUMENTS/design.md`
```markdown
# 逆向工程技術設計
## 分析元資料
- 分析日期:[當前日期]
- 分析範圍:$ARGUMENTS
- 程式碼行數:[統計]
- 檔案數量:[統計]
## 概覽
[從程式碼推導的系統概述]
## 架構
[識別的架構模式和結構]
### 技術堆疊(推導)
- **語言**[偵測結果]
- **框架**[偵測結果]
- **資料庫**[偵測結果]
- **相依套件**[從 package.json/requirements.txt/composer.json 提取]
### 架構決策推論
[從實作模式推導可能的架構決策原因]
## 資料流
[追蹤的資料流程圖]
## 元件和介面
### 識別的服務
[從程式碼提取的服務列表和方法]
### API 端點(發現)
| 方法 | 路由 | 推測用途 | 參數 | 回應 |
|------|------|----------|------|------|
| [提取的端點資料] |
## 資料模型
### 領域實體(推導)
[從模型檔案提取的實體]
### 實體關係(分析)
[從關聯定義推導的 ER 圖]
## 錯誤處理模式
[從 try-catch 和錯誤處理程式碼分析]
## 安全實作(觀察)
[從程式碼識別的安全措施]
## 測試覆蓋(如果存在)
[從測試檔案分析測試策略]
## 推導的設計模式
[識別的設計模式和最佳實踐]
## 技術債務和改進建議
[發現的潛在問題和優化機會]
```
### 6. 生成追蹤元資料
建立 `.orik/reverse/$ARGUMENTS/analysis.json`
```json
{
"analysis_type": "implementation_to_design",
"timestamp": "當前時間戳記",
"scope": "$ARGUMENTS",
"files_analyzed": [],
"patterns_identified": [],
"dependencies_found": [],
"next_phase": "stnemeriuqer-ceps",
"confidence_level": "high|medium|low",
"gaps_identified": []
}
```
### 7. 分析報告生成
生成分析摘要給使用者:
```
📊 逆向工程分析完成
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📁 分析範圍:$ARGUMENTS
📈 分析檔案:[數量] 個檔案
🔍 識別模式:[列出主要架構模式]
🎯 置信度:[高/中/低]
✅ 已生成:
• 設計文件:.orik/reverse/$ARGUMENTS/design.md
• 分析資料:.orik/reverse/$ARGUMENTS/analysis.json
🔜 下一步:
執行 /orik:stnemeriuqer-ceps $ARGUMENTS
從設計推導需求和規格
```
## 分析技巧
### 搜尋模式庫
```bash
# Laravel/PHP
"Route::|class.*Controller|function.*Action|Schema::|DB::"
# Python/FastAPI
"@app\.|@router\.|class.*Model|def.*endpoint|async def"
# Node.js/Express
"router\.|app\.|module\.exports|const.*Schema|mongoose\."
# Spring Boot
"@RestController|@RequestMapping|@Entity|@Repository"
```
### 自動化分析工具整合
- 使用 AST抽象語法樹分析
- 呼叫靜態分析工具
- 整合相依性分析工具
- 利用程式碼複雜度分析
## 注意事項
1. **保持客觀**:只記錄觀察到的,避免過度推測
2. **標記不確定性**:明確標示推導和假設
3. **完整性檢查**:確保沒有遺漏重要元件
4. **版本意識**:注意程式碼可能混合不同時期的實作
5. **隱藏邏輯**:注意設定檔、環境變數等外部配置
## 指示
1. **系統性探索** - 從入口點開始,逐層深入
2. **模式識別** - 尋找重複的結構和慣例
3. **關係追蹤** - 建立元件間的依賴圖
4. **完整記錄** - 包含所有發現,即使看似瑣碎
5. **結構化輸出** - 按照設計文件標準格式組織
6. **標記缺口** - 明確指出缺失或不清楚的部分
7. **提供證據** - 每個推論都要有程式碼位置佐證
生成的設計文件將作為下一階段stnemeriuqer-ceps的輸入用於推導原始需求。

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@@ -0,0 +1,316 @@
---
description: 從技術設計逆向推導需求和規格
argument-hint: [功能路徑或模組名稱]
allowed-tools: Bash, Read, Write, Edit, MultiEdit
---
# 逆向工程:從設計推導需求
從技術設計逆向推導原始需求和規格:**$ARGUMENTS**
## 前置條件驗證
### 檢查設計文件
- 設計文件:@.orik/reverse/$ARGUMENTS/design.md
- 分析資料:@.orik/reverse/$ARGUMENTS/analysis.json
**必須先執行 `/orik:ngised-ceps $ARGUMENTS` 生成設計文件**
## 任務:從設計推導需求
### 1. 設計分析和功能識別
#### 1.1 功能清單提取
從設計文件識別所有功能:
```
功能映射
├── API 端點 → 使用者功能
├── 服務方法 → 業務能力
├── 資料操作 → CRUD 需求
└── 整合點 → 外部互動需求
```
#### 1.2 使用者角色推導
從認證和授權模式推導:
- 識別的角色類型
- 權限矩陣
- 存取控制規則
- 多租戶需求(如果有)
#### 1.3 業務流程重建
從資料流和序列圖推導:
- 主要業務流程
- 使用者旅程
- 系統互動模式
- 事件驅動流程
### 2. 業務規則提取
#### 2.1 驗證規則轉換為需求
從程式碼驗證推導業務規則:
```
驗證邏輯 → 業務約束
├── 欄位驗證 → 資料品質需求
├── 關係約束 → 業務關聯規則
├── 狀態轉換 → 工作流程需求
└── 計算邏輯 → 業務計算規則
```
#### 2.2 錯誤處理映射
從錯誤處理推導異常場景:
- 預期的錯誤情況 → 邊界條件需求
- 錯誤訊息 → 使用者回饋需求
- 重試邏輯 → 可靠性需求
- 降級策略 → 容錯需求
### 3. 非功能性需求推導
#### 3.1 效能需求
從實作模式推導:
- 快取策略 → 回應時間需求
- 分頁實作 → 大量資料處理需求
- 非同步處理 → 並發需求
- 索引策略 → 查詢效能需求
#### 3.2 安全需求
從安全實作推導:
- 認證機制 → 身分驗證需求
- 加密實作 → 資料保護需求
- 輸入消毒 → 安全輸入需求
- 稽核日誌 → 合規需求
#### 3.3 可用性需求
從架構設計推導:
- 負載平衡 → 高可用需求
- 資料備份 → 災難復原需求
- 健康檢查 → 監控需求
- 錯誤恢復 → 韌性需求
### 4. EARS 格式需求生成
將推導的需求轉換為 EARS 格式:
#### 4.1 功能需求模板
```
從 API: POST /api/users
推導為: 當使用者提交註冊表單,則系統應建立新帳戶並發送確認郵件
從驗證: email.unique()
推導為: 如果電子郵件已存在,則系統應拒絕註冊並顯示錯誤訊息
```
#### 4.2 非功能需求模板
```
從快取: Redis TTL=3600
推導為: 當查詢使用者資料時系統應在1秒內回應
從重試: maxRetries=3
推導為: 如果外部服務失敗則系統應重試最多3次
```
### 5. 需求文件生成
生成 `.orik/reverse/$ARGUMENTS/requirements.md`
```markdown
# 逆向工程需求文件
## 分析元資料
- 推導日期:[當前日期]
- 基於設計:.orik/reverse/$ARGUMENTS/design.md
- 置信度:[高/中/低]
- 推導方法ORIK 逆向工程
## 簡介
[從功能總覽推導的系統目的和價值主張]
## 推導的業務背景
### 可能的業務驅動因素
[從技術選擇推測業務考量]
### 推測的使用者問題
[從功能設計推導要解決的問題]
## 需求
### 需求 1[主要功能領域]
**推導的使用者故事:** 作為 [角色],我想要 [功能],以便 [利益]
#### 驗收標準EARS 格式)
1. 當 [從程式碼觀察的觸發] 則系統應 [從實作推導的行為]
2. 如果 [從驗證推導的條件] 則系統應 [從錯誤處理推導的回應]
3. 當 [從狀態管理推導] 系統應持續 [從背景任務推導]
**證據來源:**
- 檔案:[程式碼位置]
- 函數:[具體實作]
- 置信度:[高/中/低]
### 需求 2[次要功能領域]
[繼續相同模式...]
## 非功能性需求(推導)
### 效能需求
[從實作模式推導的效能期望]
### 安全需求
[從安全措施推導的安全需求]
### 可用性需求
[從架構推導的可用性需求]
## 識別的需求缺口
### 可能遺漏的需求
- [從設計不一致性推測]
- [從未使用的程式碼推測]
- [從TODO註解推測]
### 不明確的需求
- [模糊的業務規則]
- [硬編碼的假設]
- [缺乏錯誤處理的區域]
## 需求優先級推測
### 核心需求(必須有)
[從核心功能和嚴格驗證推導]
### 重要需求(應該有)
[從輔助功能和部分實作推導]
### 期望需求(可以有)
[從實驗性功能或註解掉的程式碼推導]
## 需求追溯矩陣
| 需求編號 | 設計元件 | 程式碼實作 | 測試覆蓋 | 置信度 |
|---------|---------|-----------|---------|--------|
| REQ-1.1 | API端點 | controller.py:45 | ✓ | 高 |
| REQ-1.2 | 服務層 | service.py:120 | ✗ | 中 |
[...]
```
### 6. 規格文件生成
生成 `.orik/reverse/$ARGUMENTS/spec.json`
```json
{
"reverse_engineering": true,
"original_type": "implementation",
"analysis_phases": {
"implementation_analyzed": true,
"design_derived": true,
"requirements_extracted": true
},
"confidence_metrics": {
"overall": "medium",
"functional_requirements": "high",
"non_functional_requirements": "medium",
"business_context": "low"
},
"coverage": {
"code_analyzed": "85%",
"features_identified": 23,
"requirements_derived": 18,
"gaps_found": 5
},
"recommendations": [
"與領域專家驗證推導的需求",
"補充缺失的業務背景",
"確認非功能性需求的準確性"
],
"timestamp": "當前時間戳記"
}
```
### 7. 生成驗證建議
建立 `.orik/reverse/$ARGUMENTS/validation-checklist.md`
```markdown
# 需求驗證檢查清單
## 與利害關係人確認
- [ ] 推導的使用者角色是否完整?
- [ ] 業務流程是否符合實際運作?
- [ ] 優先級是否正確?
## 與開發團隊確認
- [ ] 技術約束是否正確理解?
- [ ] 非功能需求是否合理?
- [ ] 是否有未記錄的重要功能?
## 與測試團隊確認
- [ ] 驗收標準是否可測試?
- [ ] 邊界條件是否完整?
- [ ] 測試場景是否涵蓋所有需求?
## 建議的後續行動
1. 安排需求審查會議
2. 與原始開發者訪談(如果可能)
3. 進行使用者訪談以驗證假設
4. 建立正式的需求文件
```
### 8. 完成報告
生成分析完成報告:
```
🔄 ORIK 逆向工程完成
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
📊 分析統計
• 識別功能需求:[數量]
• 推導非功能需求:[數量]
• 發現需求缺口:[數量]
• 整體置信度:[高/中/低]
📁 生成文件
✓ 需求文件:.orik/reverse/$ARGUMENTS/requirements.md
✓ 規格資料:.orik/reverse/$ARGUMENTS/spec.json
✓ 驗證清單:.orik/reverse/$ARGUMENTS/validation-checklist.md
⚠️ 重要提醒
推導的需求需要與實際利害關係人驗證
🎯 建議下一步
1. 審查推導的需求文件
2. 與團隊驗證準確性
3. 補充缺失的業務背景
```
## 推導策略
### 從程式碼到意圖
```
程式碼模式 → 設計決策 → 業務需求
├── CRUD 操作 → 資料管理 → 資訊維護需求
├── 工作流程碼 → 狀態機 → 業務流程需求
├── 驗證規則 → 資料品質 → 業務規則需求
└── 整合代碼 → 系統互動 → 整合需求
```
### 置信度評估
- **高**:有明確程式碼證據和一致模式
- **中**:有部分證據但需要推論
- **低**:主要基於假設和慣例
## 注意事項
1. **標記所有推導**:明確區分事實和推測
2. **保留證據鏈**:每個需求都要追溯到程式碼
3. **識別矛盾**:記錄不一致或衝突的實作
4. **承認限制**:明確指出無法推導的部分
5. **建議驗證**:提供驗證推導正確性的方法
## 指示
1. **仔細分析設計文件** - 提取所有功能和非功能線索
2. **應用 EARS 格式** - 將觀察轉換為標準需求語句
3. **建立追溯性** - 連接需求到設計到程式碼
4. **評估置信度** - 為每個推導標記可信度
5. **識別缺口** - 找出可能遺漏或不完整的需求
6. **提供驗證路徑** - 建議如何確認推導的準確性
7. **生成可行動建議** - 提供具體的後續步驟
生成的需求文件提供了從實作逆向推導的完整需求視圖,但需要與實際利害關係人驗證以確保準確性。