技术选型纠结症给 AI 列出候选方案它给你一个结构化的对比矩阵。不是让它帮你做决定而是让它帮你把决策信息整理清楚。上周团队讨论拖拽排序用哪个库4 个人争了 30 分钟没结果。我花 2 分钟让 AI 列了个对比表当场拍板。一个真实案例拖拽库选型项目中有 3 个场景需要拖拽表格行拖拽排序简单营销页面编辑器组件拖拽复杂跨区域画布元素自由拖拽高性能要求候选方案dnd-kit、react-beautiful-dnd、sortablejsAI 的对比输出评估维度 dnd-kit react-beautiful-dnd SortableJS ────────── ──────── ──────────────────── ────────── 包体积 18KB 32KB 12KB React 18 兼容 ✅ 原生支持 ⚠️ StrictMode 有问题 ✅ 需 wrapper TypeScript ✅ 完整类型 ✅ 完整类型 ⚠️ types 第三方 维护状态 活跃 ❌ 已停止维护 活跃 跨容器拖拽 ✅ 原生支持 ⚠️ 复杂 ✅ 原生支持 虚拟列表 ✅ 支持 ❌ 不支持 ⚠️ 需 hack 可访问性(a11y) ✅ 内置 ✅ 内置 ❌ 无 API 复杂度 中组合式 低声明式 低指令式 动画 自定义 内置流畅 内置基础更有价值的是隐性因素分析决策权重矩阵AI 建议 因素 权重 dnd-kit rbd SortableJS ────── ──── ──────── ─── ────────── 维护状态 30% 9 3 8 覆盖全部场景 25% 9 6 7 React 18 兼容 20% 9 5 8 学习成本 15% 6 8 9 包体积 10% 7 5 9 ────── ──── ──────── ─── ────────── 加权得分 100% 8.4 5.1 7.8一目了然不需要再争论。Prompt 模板请帮我做技术方案对比分析 ## 场景 [描述使用场景、约束条件] ## 候选方案 1. 方案 A[名称 简介] 2. 方案 B[名称 简介] 3. 方案 C[名称 简介] ## 评估维度按优先级 1. [最重要的因素] 2. [次重要的因素] 3. ... ## 项目约束 - 技术栈[React 版本、TS 等] - 性能要求[是否有特殊性能需求] - 团队经验[团队对哪些技术更熟悉] - 维护预期[项目预期维护多长时间] ## 输出要求 1. 对比矩阵表格形式 2. 各方案优缺点3 条以内 3. 加权评分 4. 推荐方案 理由 5. 如果选了非推荐方案需要注意什么更多应用场景场景 1状态管理方案对比输入Zustand vs Jotai vs 继续用 Rematch 约束已有 50 个 Rematch model渐进迁移 AI 输出关键判断 考虑到已有 50 model 的迁移成本建议保持 Rematch。 新模块可以试点 Zustand但全量迁移 ROI 不高。 理由迁移成本 收益除非 Rematch 遇到了具体的性能瓶颈。场景 2部署方案对比输入Docker Nginx vs Vercel vs OSS CDN 约束公司内网部署需要和现有 CI 集成 AI 输出 Vercel 排除需公网。Docker Nginx vs OSS CDN 的核心区别是 SSR 需求——如果纯 SPAOSS CDN 成本更低、运维更少。场景 3重构策略对比输入大重构一次性替换vs 小步重构strangler patternvs 不重构只加新功能 约束人力紧张线上不能出问题 AI 输出 人力紧张 线上稳定性优先 → 排除大重构。 推荐 strangler pattern新需求用新架构写老代码按需迁移。 风险两套代码并存的维护成本但比一次性重构的风险小得多。AI 做技术决策的边界AI 擅长的让它做 ├── 整理公开信息包体积、API、兼容性 ├── 结构化对比矩阵、评分 ├── 列出各方案的 trade-off └── 提醒你可能忽略的维度 AI 不擅长的你来判断 ├── 公司内部的政治因素老板上次说想用 XX ├── 团队情绪大家都不想学新东西 ├── 预算约束其实没钱买商业版 └── 长期战略两年后公司可能转 JavaAI 帮你做信息整理你做最终决策。这才是正确的分工。决策记录模板技术决策做了就要记录不然半年后没人记得为什么选了这个# 技术决策记录[主题] ## 日期 YYYY-MM-DD ## 背景 [为什么需要做这个决策] ## 候选方案 [AI 生成的对比矩阵] ## 决定 选择方案 X ## 理由 [基于对比矩阵的判断 团队讨论的补充因素] ## 风险 [选择此方案的已知风险和缓解措施] ## 后续 [什么情况下需要重新评估这个决策] 你们团队技术选型一般怎么做决策有没有决策记录的习惯完整 Skills 源码已开源github.com/sleepyccat/ai-native-workflow欢迎 Star ⭐ 和 PR。