Architecture Docs (Grade A) logo

Architecture Docs (Grade A)Claude AI için güvenlik denetimli geliştirme yeteneği. Derece A. Sistem mimarisi belgesinin oluşturulmasını ve維tlenmesini sağlayan akış sürecidir. Sistem mimarisinin belgelendirilmesi veya ADR'ler oluşturulması gerektiğinde kullanın.

(0)
Daniel Nikulshynİnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Temmuz 2026

Genel Bakış

Bu araç, sistem mimarisi belgelendirilmesi için bir iş akışı sunar, özellikle Mimari Karar Kayıtları (ADRs) üzerinde belgelenmeyi içerir. Kullanıcıları mimari karar kayıtları oluşturma ve sistem mimarisi belgelerinin oluşturulmasından bakımını yapma sürecinde kılavuzluk etmeye tasarlandı. İş akışı, yüksek seviye mimari diyagramlarının oluşturulmasını; bileşenler, ADR'ler, veri akışı diyagramları ve operasyonel belgelerin belgelenmesini içermektedir. Geliştiriciler, mimarlar ve sistem belgelenmesi ve karar alma süreçlerini iyileştirmek isteyen takımlar için uygundur.

Temel özellikler

  • Yüksek düzeyde mimari diyagramlama ile Mermaid
  • Birim belgesi oluşturma, amaç, teknoloji kümesi ve bağımlılıklar içermek üzere
  • ADR (Mimari Karar Kayıtleri) oluşturma ve yönetimi
  • İsteğin, olayın ve veri akışını belirleyen veri akış diyagramlama
  • Yönetimsel belge oluşturma için dağıtım, izleme ve afet recovery

Fiyatlar

Model
Free
Kategori
Yetenekler
Puan
Henüz inceleme yok

Kullanım senaryoları

Sistem Mimarisi Belgesi

Bu aracı sistemin mimarisini ve bileşenlerini, veri akışını, önemli mimari kararları da dahil olmak üzere belgelenmesi gereken yazılım sistemlerinin mimarisinin belgelendirilmesi gerektiğinde kullanın.

Mimari Karar Kayıtleri (ADR) Oluşturma

Önemli mimari kararların iyi belgelenmesi için ADR'ler oluşturmayı çalıştırmak ve onları yönetmeyi bu aracı kullanın. ADR'larda kararın kapsamı, karar ve sonuçları dahil edilmelidir.

Artılar ve eksiler

Artılar

  • Mimari belge oluşturmada yapılı yaklaşımlı gelişir
  • Sistemin bileşenleri ve kararlarını kapsamlı bir şekilde açıklar
  • Mermaid'i kullanılarak diyagram oluşturuldu, görünürlükü artırmak için
  • Farklı alanlar için belge oluşturma sağlar, sistem özetinde, bileşen açıklamasında, ADR'ler, veri akışında ve operasyonlarda

Eksiler

  • Diyagram oluşturması için Mermaid diline familiarity gerektirmektedir
  • Sistemin karmaşıklığına göre zaman alıcı işlemdir
  • Analiz için tasarım veya kod tabanı olması gerekir

İncelemeler

İnceleme bırakmak için giriş yap.

Henüz inceleme yok. İlk sen ol!

Sorular

Why You Should Use This?

Audience | Key Benefits --- | --- Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding Teams | Consistent AI behavior, day‑one onboarding, codified patterns, compounding cost savings Organizations | Always‑on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI

Asked by Renata Silva · Jan 26, 2026

What You Can Customize?

Section | What It Controls | Example --- | --- | --- project | Project identity | Name, description, repo URL techStack | Language, framework, tools | TypeScript + Express or Python + FastAPI paths | Directory structure | Where handlers, services, and common code live domain | Business entities | Order, Product, Customer + lifecycle states patterns | Code patterns | 7‑step handler flow, error handling strategy testing | Quality gates | 90% coverage, test/lint/type‑check commands database | DB conventions | Soft delete field, timestamp columns, naming packages | Internal packages | @your‑org scope, registry URL conventions | Git and workflow | Branch prefixes, commit format, PR templates

Asked by Otto Berg · Jan 25, 2026

What's Inside?

Layer | Count | What It Does | How It's Triggered --- | --- | --- | --- Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name Skills | 50 | Step‑by‑step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match Commands | 37 | Lightweight, token‑efficient quick actions | On demand — /command Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event‑driven — before/after actions Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents

Asked by Salome Beridze · Jan 1, 2026

What it detects?

Category | Signals --- | --- Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile

Asked by Rina Desai · Jan 5, 2026

How It Works?

Layer 1 — Pre-Processing: Hooks inject project context and block dangerous commands before your prompt reaches the AI. Layer 2 — Rules Engine: 47 always‑on rules enforce token efficiency, security, architecture, code standards, database conventions, and testing thresholds. Layer 3 — Specialized Processing: The right component activates — an agent, skill, or command — based on your prompt. Layer 4 — Post-Processing: Hooks validate output, auto‑format, scan for secrets, and verify coverage.

Asked by Yosef Mizrahi · Dec 20, 2025

Soru sor

Yetenekler alternatifleri

Manage Headers (Grade A) logo
Manage Headers (Grade A)Yetenekler

Klavye AI için güvenlik test edilmiş développement yeteneği. Grade A. Bir Power Pages sitesi browserlara ne gönderiyorsa güvenlik başlıklarını kontrol edip ayarlar - İçerik Güvenlik Politikası, çerçeveye ve tıklanma korumalı saldırıya karşı koruma.

(0)
Free
Using Git Worktrees (Grade A) logo
Using Git Worktrees (Grade A)Yetenekler

Güvenlik kontrolü yapılan Claude AI için veri-ai yetenek. Sınıf A. Oluşturma sırasında veya işleme planını çalıştırmadan önce görüntülü çalışma alanı oluşturmak için kullan - geçerli çalışma alanı ayrı bölgede izole eder.

(0)
Free
Ga4 Bigquery Schema (Grade A) logo
Ga4 Bigquery Schema (Grade A)Yetenekler

Güvenlik test edilmiş veri-ai becerisi için Claude AI için A sınıfı. GA4 BigQuery_export Scheması Referansı - tam alan referansı, iç içe yapılar, sorgu paternleri ve performans ipuçları

(0)
Free
Meta Capi (Grade A) logo
Meta Capi (Grade A)Yetenekler

Meta Capi - Güvenlik test edilmiş data-yetenek, Claude AI için. Grade A. Meta Konversiyon API (CAPI) Yapılandırması Referansı - mimari, olay tipleri, müşteri bilgileri şifreleme, tekrarsızlık, uygulama örnekleri, AEM

(0)
Free
Callees (Grade A) logo
Callees (Grade A)Yetenekler

Amaçlı geliştirme yeteneği için güvenli test edilmiş Claude AI'de Sınıf A. Fonksiyonu/metodu kullandığı listelemek (direkt çağrı grafı)

(0)
Free
Test Module Name (Grade A) logo
Test Module Name (Grade A)Yetenekler

Güvenlik test edilmemiş data-ai becerisi için Claude AI'ye. Grade A. Modülün altında test ediyorsanız, aynı namespace'de test modülünün ismini alan Haskell test modülünü 'Spec Sufışıyla adlandırın. Modül yazarken veya incelemelerde bu test modülünü kullanın.

(0)
Free
Board Of Directors (Grade A) logo
Board Of Directors (Grade A)Yetenekler

Güvenlik test edilmiş veri-ay data becerisi için Claude AI için Grade A. Büyük kararlar için uzmandan beş üyenin uzman bir kurul deliberasyonunu simule edin. Planlar, mimari seçimlerin, işlev tasarımları veya herhangi bir kararın değerlendirilmesi için kullanın.

(0)
Free
Advpl Mvc Avancado (Grade A) logo
Advpl Mvc Avancado (Grade A)Yetenekler

Uygulama güvenliktest edilen bir geliştirme yeteneği, Claude AI için. Grade A. MVC avançado üzerinden PE (Giriş noktası), standart ekranlarda özel gridler ekleme (CNTA300/MATA070/MATA440/MATA460/FINA040 üzerinden *STRU)

(0)
Free