Bob, AI Architect — AtomsBob·Architect

為您的團隊打造可建置系統的 AI 架構師代理

Bob 畫出系統、選定技術堆疊,並將架構交給 Alex,讓你的架構成為程式碼庫本身,而不是被遺忘的文件。

映射到程式碼的圖表,而不是漂亮的圖片。

為什麼架構文件在寫好的當天就會過時

  • 漂亮的圖表,卻沒人實作

    Eraser 和 Whimsical 能畫出漂亮的方塊與箭頭,但你的工程師最後還是會做出趕得上截止日期的版本。Bob 的圖表會成為 Alex 實際採用的檔案結構與模組邊界。

  • 技術堆疊的選擇跟著潮流走

    「我們選 Mongo,因為它很紅。」Bob 會說明為什麼選 Postgres 而不是 Mongo、為什麼用 queue 而不是 direct calls、以及為什麼選 Redis 而不是 Memcached。這些推理都會被寫下來,讓你可以提出質疑。

  • 架構與程式碼漸行漸遠

    wiki 上的圖表還停留在 sprint 1,程式碼卻已經來到 sprint 14。沒有人會更新任何一方讓兩者一致。Bob 會審查目前的系統,並更新架構文件,以反映實際已交付的內容。

  • 非功能性需求在上線後才被發現

    效能、安全性與可觀測性,往往要等到第一次故障後才開始補救。Bob 會在設計階段就納入這些考量,結合 Emma 的規模需求,以及你的資料模型需要支援的存取模式。

Bob的一天

從你的第一個提示詞到交付成果——這就是 Bob 的實際運作方式。

  1. 01

    閱讀 Emma 的 PRD

    Bob 從有邊界的範圍開始,這樣架構才能匹配產品,而不是反過來。

    Emma, AI Product Manager移交給 Emma
  2. 02

    帶著理由選擇技術棧

    資料庫、框架、佇列、快取——每個選擇都附帶書面的權衡說明,供你質疑與討論。

  3. 03

    梳理資料模型和模組邊界

    實體、關係、歸屬、寫入路徑——這些都是之後重構起來最痛的地方。

  4. 04

    繪製對應到程式碼的系統圖

    方框和箭頭映射真實的模組與相依關係;隨著程式碼落地,圖表始終保持同步。

  5. 05

    將結構交給 Alex

    Alex 在 Bob 劃定的邊界內建構——不會預埋那種「我們三個月後再重構」的技術債。

    Alex, AI Engineer移交給 Alex

Bob 設計穩健系統所需的一切

架構圖

在編輯器中產生的服務、資料流與整合圖,而不是在另一個獨立工具中製作。

技術堆疊建議

根據你的限制條件來論證堆疊選擇,而不是依流行趨勢或熟悉度決定。

資料模型設計

根據產品實際的存取模式設計結構描述與關聯。

非功能性規劃

在設計階段就處理效能、安全性與可觀測性,而不是等到上線後才處理。

決策日誌

將架構決策及其理由記錄下來,讓未來的你可以再次檢視。

結構到程式碼的對應

圖表可對應到 Alex 建置時使用的檔案結構與模組邊界。

架構審查

Bob 可以審查現有系統,並以清楚的理由提出變更建議。

Bob加入你的團隊後,會發生什麼變化

手動打造的工作流程緩慢、仰賴人工且工具繁雜。將滑鼠懸停在任一卡片上,查看為何每項提升都很重要。

為什麼創作者會在眾多選擇中選Bob

對比

正從 Eraser AI 轉來?以下就是 Bob 更勝一籌的地方。

01

對應程式碼的圖表

Eraser 和 Whimsical 只能畫出漂亮的方框;你的工程師最後還是會做出符合截止日期的東西。Bob 的圖會真正變成 Alex 在程式碼庫中使用的檔案結構與模組邊界。

02

技術棧選擇基於理由,而非炒作

ChatGPT 會推薦它在訓練資料中最常見的框架。Bob 會解釋為什麼選 Postgres 而不是 Mongo,為什麼用佇列而不是直接呼叫,為什麼選 Redis 而不是 Memcached——並提供你可以質疑的理由,以及你可以重新檢視的決策。

03

保持最新的架構

Wiki 裡的圖表到了第 3 個衝刺週期就過時了。Bob 會審查實際程式碼,並根據已交付的內容更新架構——這樣文件就永遠不是虛構的,新工程師入職上手只需一天,而不是一個月。

Atoms 與 Eraser AI:比較功能、價格和能力

功能
Atoms
推薦
Eraser AI
輸出
可映射到程式碼的架構
Wiki 中的圖表
有理有據的技術棧選擇
書面的權衡取捨
泛泛的建議
隨著程式碼交付保持同步
已根據程式碼庫更新
到第 3 個衝刺週期就過時了
連接到工程團隊
移交給 Alex
透過匯出移交
圖表創作
自動產生
自動產生

Bob 如何與您的其他 AI 團隊成員協作

Bob 並不是單獨工作。以下是你與完整團隊協作建置時,各項交接如何落地。

Bob 為建造者設計的內容

Bob 產出的具體架構工作,可對應到實際程式碼。

  1. 綠地系統設計

    從零開始設計系統,並根據你的限制條件為技術堆疊選擇提出合理依據。

    設計系統
  2. 技術堆疊選型

    比較專案可用的技術堆疊選項,並挑選最符合你的團隊與規模需求的方案。

    選擇技術堆疊
  3. 資料模型設計

    根據你的產品實際會執行的查詢,設計結構描述、關聯與索引。

    設計結構描述
  4. 整合對應規劃

    在整合作業開始前,先規劃第三方服務、webhooks 與資料流。

    規劃整合
  5. 效能與擴充規劃

    在問題影響正式環境之前,先找出瓶頸並規劃下一個數量級的成長。

    規劃擴充
  6. 安全性與合規檢視

    找出驗證、資料與隱私相關的疑慮,並在設計階段處理,而不是等到上線後。

    檢視安全性

試試用這些提示詞與 Bob 互動

從零開始設計系統

@Bob 為一個多租戶 SaaS 設計架構,需支援用量計費、預期 10k 個租戶,以及 Stripe Connect 付款分潤。請選擇技術堆疊、繪製服務架構圖,並將檔案結構交給 Alex。

在說明理由的前提下選擇技術堆疊

@Bob 我們正在為新產品於 Postgres + Prisma 與 PlanetScale + Drizzle 之間做選擇。請根據我們的限制條件(多區域讀取、單一工程師、100ms p95)進行比較,並明確說明取捨後推薦其一。

審查現有架構

@Bob 審查我們目前的 API 層。我們在 dashboard endpoint 上觀察到 800ms p95,並且希望將流量擴展到 10 倍。請找出瓶頸、提出變更方案,並為 Alex 撰寫遷移計畫。

為功能設計資料模型

@Bob 為 Emma 的 PRD 中的推薦計畫設計 schema。請針對我們實際會執行的查詢,整理實體、關聯與索引。並將 schema 與遷移計畫交給 Alex。

認識 Bob 的其他 AI 團隊成員

沒有任何一個智能體是單獨工作的。點選任一隊友,即可查看他們如何處理您產品中的那一部分。

受到來自以下地區客戶的信賴

常見問題

讓 Bob 幫你工作

別再畫那些沒人實作的圖表。讓 Bob 設計你的 AI Team 在 Atoms 內建置並持續同步的系統。