feat(rvw): implement Skills architecture (Day 7-10)

- Add Skills core framework (types, registry, executor, profile, context)
- Implement DataForensicsSkill with DI, path security, graceful degradation
- Implement EditorialSkill and MethodologySkill wrapping existing services
- Extend ExtractionClient with IExtractionClient interface and analyzeDocx
- Refactor reviewWorker to support V1/V2 architecture switching
- Add Zod config validation and generic type support
- Update development docs and module status

Day 7: Skills core framework (~700 lines)
Day 8: DataForensicsSkill + ExtractionClient extension (~400 lines)
Day 9: EditorialSkill + MethodologySkill (~350 lines)
Day 10: ReviewWorker integration (~280 lines)

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# **RVW V2.0 Skills 架构深度审查报告**
**审查对象:** RVW V2.0 Skills 架构技术设计文档 (v1.0)
**审查日期:** 2026-02-17
**审查结论:****架构设计通过 (Approved)**
**核心评价:** 结构清晰,扩展性强。**不仅满足 V2.0 需求,更确立了全系统 Agentic AI 的演进基石。**
## **1\. 🟢 架构亮点 (Strengths)**
这份设计文档在以下几个方面表现卓越,值得团队坚持:
### **1.1 "优雅降级" 的教科书级示范**
在 DataForensicsSkill.ts 的设计中(第 5.2 节),当 Python 服务不可用ECONNREFUSED系统没有直接抛出 500 错误,而是返回 status: 'warning' 并提示用户“服务暂不可用,已跳过验证”。
* **价值**这是极佳的用户体验设计。它保证了即使高级功能挂了基础的审稿流程LLM 部分)依然能跑通,系统韧性极强。
### **1.2 上下文设计的 "轻重分离"**
在 SkillContext 设计中(第 4.1 节),同时保留了 documentPath用于 Python 读取文件)和 documentContent用于 LLM 读取文本)。
* **价值**:这避免了将巨大的二进制文件加载到 Node.js 内存中,只传递路径给 Python 服务处理,符合“云原生”的高效原则。
### **1.3 Profile 的 "硬编码" 策略**
在 MVP 阶段选择将 Profile 硬编码在 profile.ts 中(第 4.4 节),而不是直接上数据库表。
* **价值**:极其务实。这避免了在 Week 2 开发繁琐的 CRUD 管理界面,让团队能聚焦于核心逻辑,同时代码结构又预留了未来切换到数据库的能力。
## **2\. 🟡 潜在风险与改进建议 (Risks & Improvements)**
尽管大框架完美,但在工程细节上,有以下优化建议:
### **2.1 配置验证的类型安全 (Type Safety in Config)**
* **问题**:目前 SkillConfig 定义为 any。
* **建议**:引入 **Zod** 库进行运行时 Schema 验证。
// 示例:在 DataForensicsSkill 中
import { z } from 'zod';
const ConfigSchema \= z.object({
checkLevel: z.enum(\['L1', 'L1\_L2'\]).default('L1\_L2'),
tolerancePercent: z.number().min(0).max(1).default(0.1)
});
// 在 run 方法开头: const safeConfig \= ConfigSchema.parse(config);
### **2.2 状态持久化的时机 (State Persistence Timing)**
* **问题**:目前的 ReviewWorker 是在所有 Skill 执行完毕后一次性更新数据库。
* **建议**:在 SkillExecutor 中增加 onSkillComplete 回调,**每执行完一个 Skill 就更新一次数据库**(增量更新),实现应用层断点续传。
### **2.3 测试的可模拟性 (Mockability)**
* **建议**:采用**依赖注入**。在 Skill 的构造函数中注入 ExtractionClient 实例,确保单元测试可以 Mock Python 服务。
### **2.4 ⚠️ 核心框架的耦合风险 (Coupling Risk)**
* **问题**skills/core 目录下的代码Registry, Executor如果引入了 modules/rvw 下的业务类型,会导致未来无法提取为通用模块。
* **红线**skills/core 下的文件 **严禁 import** modules/rvw/services 或 modules/rvw/types 中的业务特定代码。它必须是纯粹的、通用的。
## **3\. 🛡️ 安全性审查 (Security Review)**
* **路径遍历风险**:确保 documentPath 来源于系统可信的存储服务生成,防止恶意读取。
* **资源耗尽风险**:在 EditorialSkill 前置检查中增加文本长度限制(如 \>10万字截断
## **4\. 🏛️ 系统架构演进战略 (System Architecture Evolution Strategy)**
**本章节至关重要。请开发团队在编码时时刻铭记:你们不仅仅是在做 RVW 模块,你们是在为全公司搭建 Skills 基础设施。**
### **4.1 战略定位RVW 作为“架构试验田”**
Skills 架构不仅仅服务于 RVW未来将上升为 IIT、AIA、ASL 等所有模块的通用底座。
* **现状**各模块IIT, AIA都在重复造“工具调用”的轮子。
* **目标**:通过 RVW V2.0 项目,孵化出一套标准的 Skills 框架。
### **4.2 演进路线图 (The Roadmap)**
我们采用 **"先试点,后下沉"** 的稳健策略:
1. **阶段一:孵化 (Incubation) \- 当前 (Week 2\)**
* **开发位置**backend/src/modules/rvw/skills/\*
* **任务**:在此目录下完整实现 Registry, Executor, SkillInterface。
* **要求**:虽然代码在 RVW 目录下,但**设计必须通用**。不要在 Executor 里写死 "ReviewTask" 这样的字眼,要用泛型 TContext。
2. **阶段二:下沉 (Extraction) \- V2.x (1-2个月后)**
* **动作**:将 modules/rvw/skills/core 剪切移动到 common/skills/core。
* **动作**:将 DataForensicsSkill 改造为通用 ForensicsSkill放入 common/skills/library。
* **验证**:如果阶段一的代码写得足够解耦,这个移动过程应该是零痛感的。
3. **阶段三:统一 (Unification) \- V3.0**
* **动作**IIT 模块重构,弃用内部的 ToolsService改为调用 common/skills。
### **4.3 对 IIT 模块的协同建议**
* 虽然 IIT 目前不重构,但新开发的 Tool **接口定义Input/Output Schema应尽量与 RVW 的 Skill 标准保持一致**,以便未来无缝迁移。
## **5\. 📝 最终执行建议 (Action Plan)**
### **Day 7: 核心框架开发 (The Foundation)**
* **目标**:搭建 skills/core。
* **关键指令**
* 编写 types.ts 和 registry.ts 时,**忘掉 RVW 这个业务**,假设你是在写一个开源的 agent-skill-engine 库。
* 引入 Zod 做配置验证。
### **Day 8: 技能实现 (The Implementation)**
* **目标**:开发 DataForensicsSkill。
* **关键指令**
* 将 Python 调用逻辑封装严密。
* 确保 documentPath 的处理逻辑是安全的。
### **Day 9: 业务迁移 (The Migration)**
* **目标**:将 editorialService 封装为 Skill。
* **关键指令**
* 这是一次“搬家”。将原有逻辑原封不动地搬进 run() 方法,不要搞破坏性重构。
**结论:**
**RVW V2.0 是全系统迈向 Agentic AI 的第一步。** 请开发团队以“编写通用框架”的高标准来要求 skills/core 的代码质量,但以“快速交付业务”的务实态度来实现具体的 library/\* 技能。
**架构设计通过,准许启动开发。**