Skip to content

Decision Wizard Tương Tác

Dùng wizard này để biến một tình huống mơ hồ thành stack khuyến nghị. Nó cố tình đơn giản: mục tiêu không phải thay thế judgment của architect, mà là làm rõ layer nào đang sở hữu vấn đề chính.

Stack khuyến nghị

GitHub Spec Kit

Supporting layers
Superpowers
Artifacts cần tạo
change proposal, acceptance criteria, test plan, spec.md, plan.md, tasks.md, review checklist, done criteria

Vì sao

  • The main risk is ambiguous intent, so the spec should become the source of truth before implementation.

Điểm cần tránh

  • Add evals and security checks even if the workflow itself is lightweight.

Cách đọc kết quả

Wizard trả về primary workflow và các supporting layers.

Primary workflow nên sở hữu delivery source of truth:

Primary workflowSở hữu
GitHub Spec KitSpec, plan, tasks, implementation alignment
OpenSpecChange proposal, delta specs, lightweight SDD
AWS AI-DLC WorkflowsRisk, approvals, governance, audit
GSDLong-running context và multi-session execution
SuperpowersEngineering discipline, TDD, review, finishing

Supporting layers không nên tạo plan cạnh tranh. Ví dụ LangGraph có thể sở hữu runtime state, Hermes sở hữu agent execution, MCP sở hữu tool exposure, nhưng delivery workflow vẫn cần một source of truth chính.

Quy tắc override thủ công

Dùng các rule này khi kết quả wizard quá nhẹ hoặc quá nặng:

Tín hiệuOverride
Regulated data, automation ảnh hưởng khách hàng, finance, healthcare, legal, security operationsNâng lên AI-DLC governance
Requirement mơ hồ hoặc stakeholder chưa thống nhấtNghiêng về Spec Kit trước khi implement
Change nhỏ, scope rõ, acceptance criteria rõNghiêng về OpenSpec
Agent làm nhiều ngày và mất contextThêm GSD
Agent code thiếu test hoặc review disciplineThêm Superpowers
Runtime cần state, retry, checkpoint, human-in-the-loopThêm LangGraph
Team muốn tự sở hữu coding/research agent harnessThêm Hermes

Decision trace template

Copy vào issue, PR hoặc planning doc:

md
# AI engineering stack decision

## Context
- Product/system:
- Team:
- Risk level:
- AI behavior involved:

## Primary workflow
- Chosen workflow:
- Why this workflow owns the source of truth:

## Supporting layers
- App framework:
- Harness/runtime:
- Tool/protocol layer:
- Evals/observability:
- Security/governance:

## Required artifacts
- Spec/change proposal:
- Risk or approval record:
- Test/eval plan:
- Done criteria:

## Explicit non-goals
- We are not using:
- Because:

Built as a static bilingual AI engineering stack guide.