用途
Auditing Data Models 是一个面向遗留数据层审计的技能，目标是对旧应用中的数据库模型进行反向工程，确保现代化改造后的系统在数据结构与数据完整性上保持一致。它适用于需要将旧 ORM 数据层迁移或重写为现代、类型安全的数据访问层（例如 Zod + 原生 MongoDB）的场景。
主要能力
该技能按四个步骤执行审计，并建议复制清单跟踪进度：
- 步骤 1：定位模型。在遗留代码库中搜索数据库模型定义（例如 app/models/、db/models/），识别主要实体及其对应源文件。
- 步骤 2：分析实体模式。对每个数据库模型提取：字段与类型（映射每个字段的遗留数据类型，如 String、ObjectId、Date）；校验规则（必填字段、唯一约束、正则模式或枚举）；默认值（如 Date.now 等自动赋值）；遗留方法/虚拟属性（如 user.authenticate(password) 等自定义方法或计算属性，需移植到工具层）。
- 步骤 3：映射关系与钩子。识别实体之间的连接方式（一对多、多对多、内嵌文档），并在最终报告中使用 Mermaid ER 图可视化；搜索执行副作用（如级联删除、密码哈希）的生命周期事件（如 pre('save')、post('remove')）。
- 步骤 4：生成 Data_Models.md 并识别探针。将发现汇总到 docs/legacy-audit/Data_Models.md；同时识别具体的数据完整性压力测试（例如“尝试加载一条缺少 email 字段的遗留记录，检查新的 Zod schema 是否能优雅处理”），并将这些探针追加到 docs/verification/Verification_Plan.md。
使用方式
该技能以审计子代理（Audit Subagent）的指令形式提供，包含可复制的任务进度清单。使用时按清单逐步执行：定位模型、分析实体模式、映射关系与钩子、生成报告与探针。
适用场景
- 对遗留数据层进行反向工程，为现代化改造做准备。
- 需要确保新旧系统在数据结构与数据完整性上保持一致。
- 需要将旧 ORM（Mongoose、Sequelize）模型迁移到类型安全的数据访问层。
限制
资料未提供该技能的具体安装命令、运行环境要求、支持的 ORM 完整列表、收费方式或平台信息，暂未提供。