名称: 事件风暴 描述: AI模拟的事件风暴工作坊，支持多角色。用于发现领域事件、命令、参与者和有界上下文。支持三种模式 - 全模拟（5个角色代理辩论）、快速（单次分析）和引导（与用户交互）。协调角色代理并综合结果。 参数提示: <领域描述> [–模式 全|快速|引导] [–目录 <路径>] 允许工具: 读取、写入、全局、搜索、技能、任务、询问用户问题
事件风暴
交互式工作坊配置
使用询问用户问题来配置事件风暴会话：
# 问题 1: 工作坊模式（MCP：事件风暴方法论）
question: "您需要哪种事件风暴模式？"
header: "模式"
options:
- label: "全模拟（推荐）"
description: "所有5个角色并行辩论，6个阶段（约15K tokens）"
- label: "快速"
description: "单次分析传递，无角色（约3K tokens）"
- label: "引导"
description: "与用户交互，按需调用角色"
- label: "代码库分析"
description: "从现有代码结构中发现事件"
# 问题 2: 领域范围（MCP：DDD有界上下文模式）
question: "您探索的领域有多复杂？"
header: "范围"
options:
- label: "单一有界上下文"
description: "一个领域区域，聚焦发现"
- label: "多个上下文"
description: "识别2-5个有界上下文边界"
- label: "企业领域"
description: "全面的跨领域映射"
- label: "未知"
description: "先帮助我确定范围"
使用这些响应来选择适当的工作坊模式并校准分析深度。
何时使用此技能
在以下情况下使用此技能：
- 发现业务过程中的领域事件
- 识别系统中的命令和参与者
- 找到有界上下文边界
- 模拟多利益相关者事件风暴工作坊
- 为实际事件风暴引导做准备
- 分析现有代码库以发现领域事件
关键词： 事件风暴、领域事件、命令、参与者、有界上下文、聚合、领域发现、工作坊模拟、多角色、DDD
什么是事件风暴？
事件风暴是一种基于工作坊的协作领域发现方法。参与者使用便签来映射：
- 事件（橙色） - 在领域中发生的事情
- 命令（蓝色） - 触发事件的动作
- 参与者（黄色） - 谁发出命令
- 聚合（黄色） - 处理命令的业务实体
- 读取模型（绿色） - 决策所需的信息
- 策略（紫色） - 业务规则和反应
- 外部系统（粉色） - 外部集成
- 热点（红色/粉色） - 困惑或冲突的区域
工作坊模式
此技能支持三种操作模式：
| 模式 | 描述 | token 成本 | 使用案例 |
|---|---|---|---|
全模拟 |
所有5个角色并行辩论，6个阶段 | 约15K tokens | 全面发现 |
快速 |
单次分析传递，无角色 | 约3K tokens | 快速领域概述 |
引导 |
与用户交互，角色按需调用 | 可变 | 用户想要控制 |
模式选择指南
使用全模拟当：
- 开始新项目或主要功能
- 需要全面领域发现
- 多个视角有价值
- 时间不如彻底性关键
使用快速当：
- 需要快速领域概述
- token 预算有限
- 领域相对简单
- 稍后会细化
使用引导当：
- 想要驱动过程
- 有特定问题
- 想要调用特定角色
- 偏好交互式探索
多角色模拟
全模拟模式使用5个专门代理来模拟不同利益相关者视角：
| 角色代理 | 角色 | 视角 | 贡献 |
|---|---|---|---|
领域专家 |
主题专家 | 深度业务知识 | 领域事件、业务规则、边缘案例 |
开发者角色 |
技术实现 | 系统约束 | 技术事件、集成点 |
业务分析师 |
过程和需求 | 过程流 | 命令、参与者、验收标准 |
产品负责人 |
产品愿景 | 用户价值 | 优先级、MVP范围、用户故事 |
魔鬼代言人 |
挑战者 | 识别差距 | 热点、缺失场景、矛盾 |
6个工作坊阶段（全模拟）
阶段 1: 混乱探索
所有角色独立头脑风暴事件。无约束、无排序。
协调：
启动5个并行任务代理：
- 任务(事件风暴角色 领域专家, "为{领域}识别所有领域事件")
- 任务(事件风暴角色 开发者, "为{领域}识别技术事件")
- 任务(事件风暴角色 业务分析师, "为{领域}识别命令和参与者")
- 任务(事件风暴角色 产品负责人, "为{领域}确定优先级和MVP范围")
- 任务(事件风暴角色 魔鬼代言人, "为{领域}挑战和识别差距")
阶段 2: 时间线排序
综合并按时间顺序排序事件。创建时间线。
阶段 3: 命令发现
识别每个事件的触发因素。映射命令到事件。
阶段 4: 参与者识别
映射谁发出每个命令。定义角色和系统。
阶段 5: 有界上下文发现
分组相关事件/命令。识别自然边界。
阶段 6: 热点解决
魔鬼代言人挑战。解决冲突和差距。
详细阶段指导： 见references/workshop-facilitation.md
便签颜色约定
| 颜色 | 代表 | 示例 |
|---|---|---|
| 🟧 橙色 | 领域事件 | “订单已下”、“付款已收” |
| 🟦 蓝色 | 命令 | “下订单”、“处理付款” |
| 🟨 黄色（小） | 参与者 | “客户”、“管理员”、“系统” |
| 🟨 黄色（大） | 聚合 | “订单”、“客户”、“产品” |
| 🟩 绿色 | 读取模型 | “订单摘要”、“产品目录” |
| 🟪 紫色 | 策略 | “当订单已下时，保留库存” |
| 🟫 粉色 | 外部系统 | “支付网关”、“邮件服务” |
| ❗ 红色/粉色 | 热点 | 困惑或冲突的区域 |
详细约定： 见references/sticky-note-types.md
协调模式
由于Claude Code子代理无法生成其他子代理，主对话协调：
主对话
↓
调用事件风暴技能
↓
技能指导并行任务工具调用：
├── 任务(事件风暴角色 领域专家, 提示)
├── 任务(事件风暴角色 开发者, 提示)
├── 任务(事件风暴角色 业务分析师, 提示)
├── 任务(事件风暴角色 产品负责人, 提示)
└── 任务(事件风暴角色 魔鬼代言人, 提示)
↓
技能用来源跟踪综合结果
↓
输出带有[角色]归属的事件目录
快速开始
全模拟模式
我想为电商订单管理系统运行全事件风暴模拟。
请：
1. 并行启动所有5个角色代理
2. 让他们分析领域
3. 综合他们的发现
4. 识别有界上下文
5. 解决任何热点
快速模式
给我订阅计费系统的快速事件风暴概述。
专注于核心顺利路径事件。
引导模式
让我们为医院预约系统进行引导事件风暴会话。
从患者预订旅程开始，我会从那里指导。
输出格式
事件风暴会话产生结构化事件目录：
# 事件风暴: [领域名称]
## 事件目录
### [有界上下文名称]
**事件：**
- [事件名称] [领域专家] - [描述]
- [事件名称] [开发者] - [描述]
**命令：**
- [命令名称] → [事件名称] [业务分析师]
**参与者：**
- [参与者名称]: [他们可以发出的命令]
**聚合：**
- [聚合名称]: [它产生的事件]
**策略：**
- [策略名称]: [触发] → [动作]
## 识别的有界上下文
1. [上下文名称]
- 核心领域 / 支持 / 通用
- [此上下文中的事件]
## 热点
- [问题] - [解决方案或待办事项]
完整模板： 见references/templates/event-storm-output.md
与其他技能的集成
事件风暴与以下技能连接：
- 领域故事讲述 - 故事输入事件发现
- 模块化架构 - 有界上下文成为模块
- 适应度函数 - 模块隔离测试
- ADR管理 - 文档化有界上下文决策
工作流：
领域故事讲述 → 事件风暴 → 模块化架构
(理解“什么”) (设计“如何”) (实现“在哪里”)
最佳实践
- 从事件开始 - 事件是事实，命令是可辩论的
- 使用过去时 - “订单已下” 而不是 “下订单”
- 探索边界 - 事件帮助找到模块边界
- 拥抱混乱 - 初始头脑风暴应该混乱
- 跟踪来源 - 知道每个洞察来自哪个视角
- 解决热点 - 不要留下未解决的冲突
参考
references/workshop-facilitation.md- 阶段协调和定时references/persona-prompts.md- 每个角色的提示模板references/sticky-note-types.md- 颜色约定和用法references/bounded-context-discovery.md- 上下文识别模式references/templates/event-storm-output.md- 带有来源的输出格式
面向用户的界面
当用户直接调用时，此技能运行AI模拟的事件风暴工作坊。
执行工作流
- 解析参数 - 提取领域描述和模式。如果未提供描述，询问用户要事件风暴哪个领域。默认模式是
引导。 - 基于模式执行：
- 全模拟：并行启动5个角色代理（领域专家、开发者、业务分析师、产品负责人、魔鬼代言人）。用来源跟踪综合输出，合并事件目录，识别热点，并分组到有界上下文候选。
- 快速：单次传递分析识别领域事件、命令、参与者和潜在有界上下文边界。
- 引导：交互式6阶段工作坊（混乱探索、时间线排序、命令发现、参与者识别、有界上下文发现、热点解决）。
- 生成输出 - 产生带有领域事件、命令、有界上下文候选和热点的事件目录。
- 保存结果 - 保存到
docs/event-storming/[领域名称]-[日期].md（或自定义--目录）。 - 建议后续 - 推荐领域故事讲述用于不明确过程，上下文映射用于集成策略，和ADR用于关键决策。
版本历史
- v1.0.0 (2025-12-22): 初始发布
- 5个代理的多角色模拟
- 三种工作坊模式（全模拟、快速、引导）
- 6阶段工作坊结构
- 洞察来源跟踪
- 与领域故事讲述和模块化架构集成
最后更新
日期： 2025-12-22 模型： claude-opus-4-5-20251101