Bob, AI Architect — AtomsBob·Architect

为您的团队构建系统的 AI 架构师代理

Bob 设计系统、选定技术栈,并将架构交给 Alex,让你的架构成为代码库,而不是被遗忘的文档。

映射到代码的图表,而不是漂亮的图片。

受到这些公司的创作者信赖:

为什么架构文档在写好的当天就会过时

  • 只有好看的图表,却没人真正落地

    Eraser 和 Whimsical 能画出漂亮的方框和箭头。但你的工程师最后还是会按截止日期能完成的方式去实现。Bob 的图表会变成 Alex 实际使用的文件结构和模块边界。

  • 技术栈选择只看潮流

    “我们选 Mongo 是因为它很流行。”Bob 会解释为什么选 Postgres 而不是 Mongo,为什么用队列而不是直接调用,以及为什么选 Redis 而不是 Memcached。这些理由都会被写下来,方便你提出质疑。

  • 架构和代码逐渐脱节

    Wiki 里的架构图停留在第 1 个 sprint,代码却已经演进到第 14 个 sprint。没人会去更新它们,让两者保持一致。Bob 会审查当前系统,并更新架构文档,使其反映实际已经交付上线的内容。

  • 非功能性需求总在上线后才被发现

    性能、安全性和可观测性,往往要等到第一次故障后才开始补救。Bob 会在设计阶段就结合 Emma 的扩展性要求,以及你的数据模型需要支持的访问模式,提前规划这些内容。

Bob的一天

从你的第一个提示词到交付结果——这就是 Bob 的实际运作方式。

  1. 01

    阅读 Emma 的 PRD

    Bob 从有边界的范围开始,这样架构才能匹配产品,而不是反过来。

    Emma, AI Product Manager移交给 Emma
  2. 02

    带着理由选择技术栈

    数据库、框架、队列、缓存——每个选择都附带书面的权衡说明,供你质疑和讨论。

  3. 03

    梳理数据模型和模块边界

    实体、关系、归属、写入路径——这些都是以后重构起来最痛的地方。

  4. 04

    绘制映射到代码的系统图

    方框和箭头映射真实的模块与依赖关系;随着代码落地,图表始终保持同步。

  5. 05

    将结构交给 Alex

    Alex 在 Bob 划定的边界内构建——不会预埋那种“我们三个月后再重构”的技术债。

    Alex, AI Engineer移交给 Alex

Bob 设计稳固系统所需的一切

架构图

在编辑器中生成的服务、数据流和集成图,而不是在单独的工具中生成。

技术栈建议

根据你的约束条件论证技术栈选择,而不是因趋势或熟悉程度而决定。

数据模型设计

根据产品的实际访问模式设计模式和关系。

非功能性规划

在设计阶段就考虑性能、安全性和可观测性,而不是上线后再处理。

决策日志

将架构决策及其原因记录下来,以便未来的你可以重新审视。

结构到代码的映射

图表可映射到 Alex 构建时使用的文件结构和模块边界。

架构审查

Bob 可以审查现有系统,并以清晰的理由提出变更建议。

Bob加入你的团队后,会发生什么变化

手工搭建的工作流缓慢、依赖人工且需要大量工具。将鼠标悬停在任意卡片上,查看每项收益为何重要。

为什么创作者会在众多选择中选Bob

对比

正从 Eraser AI 转来?以下就是 Bob 更胜一筹的地方。

01

映射到代码的图表

Eraser 和 Whimsical 只能画出漂亮的方框;你的工程师最终还是会按截止日期允许的方式去实现。Bob 的图会真正变成 Alex 在代码库中使用的文件结构和模块边界。

02

技术栈选择基于理由,而非炒作

ChatGPT 会推荐它在训练数据中最常见的框架。Bob 会解释为什么选择 Postgres 而不是 Mongo,为什么选择队列而不是直接调用,为什么选 Redis 而不是 Memcached——并给出你可以质疑的理由,以及你可以重新审视的决策。

03

保持最新的架构

Wiki 里的图表到了第 3 个冲刺周期就过时了。Bob 会审查实际代码,并根据已交付的内容更新架构——这样文档就永远不是虚构的,新工程师入职上手只需一天,而不是一个月。

Atoms 与 Eraser AI:比较功能、价格和能力

功能
Atoms
推荐
Eraser AI
输出
可映射到代码的架构
Wiki 中的图表
有理有据的技术栈选择
书面的权衡取舍
泛泛的建议
随代码交付保持同步
已根据代码库刷新
到第 3 个冲刺周期就过时了
连接到工程团队
移交给 Alex
通过导出移交
图表创作
自动生成
自动生成

Bob 如何与你的其他 AI 团队成员协作

Bob 并不是单独工作。以下是你与完整团队协作构建时,各项交接如何落地。

Bob 为建筑工人设计的内容

Bob 产出的可映射到实际代码的具体架构工作。

  1. 绿地系统设计

    从零开始设计系统,并根据你的约束条件为技术栈选择提供充分依据。

    设计系统
  2. 技术栈选择

    比较适合你项目的技术栈选项,并选择最符合你的团队和规模需求的方案。

    选择技术栈
  3. 数据模型设计

    根据你的产品实际会运行的查询来设计模式、关系和索引。

    设计模式
  4. 集成映射

    在开始集成工作之前,梳理第三方服务、Webhooks 和数据流。

    映射集成
  5. 性能与扩展规划

    在问题影响生产环境之前,识别瓶颈并为下一个数量级的增长做好规划。

    规划扩展
  6. 安全与合规审查

    识别认证、数据和隐私方面的关注点,并在设计阶段而非上线后加以解决。

    审查安全

试试用这些提示词与 Bob 互动

从零开始设计一个系统

@Bob 为一个支持多租户、按用量计费、预计有 1 万租户并使用 Stripe Connect 付款的平台设计架构。选择技术栈,绘制服务架构图,并将文件结构交给 Alex。

带着理由选择技术栈

@Bob 我们正在为新产品在 Postgres + Prisma 和 PlanetScale + Drizzle 之间做选择。请根据我们的约束条件(多区域读取、单工程师、100ms p95)进行比较,并明确权衡后推荐一个方案。

审查现有架构

@Bob 审查我们当前的 API 层。我们在仪表盘端点上看到 800ms p95,并且希望将流量扩展到 10 倍。请梳理瓶颈,提出改进方案,并为 Alex 编写迁移计划。

为某个功能设计数据模型

@Bob 为 Emma 的 PRD 中的推荐计划设计 schema。梳理我们实际会运行的查询所需的实体、关系和索引。将 schema 和迁移计划交给 Alex。

认识 Bob 的其他 AI 团队成员

没有任何一个智能体是单独工作的。点开任意队友,即可查看他们如何处理你产品中的那一部分。

常见问题

让 Bob 开始工作

别再画那些没人落实的图表了。让 Bob 设计系统,由你的 AI Team 在 Atoms 内构建并保持同步。