用途
Chwezi Dev Engine 是 Chwezi Core Systems 的 Web 开发与软件工程技能引擎入口。它的核心作用是把工程工作路由到“最小且准确的活跃技能”，对产出施加质量门禁，并记录证据，以便没有参与该工作的团队也能审查输出。
主要能力
该引擎按意图提供路由，覆盖的技能族包括：
- AI 应用、模型网关、RAG、评估、智能体运行时、HITL、AI 成本与安全：
skills/ai/* - API 契约、系统架构、分布式系统、微服务、校验契约：
skills/architecture/* - 数据库模式、SQL、MySQL、PostgreSQL、可靠性与持久化：
skills/backend-databases/* - CI/CD、云、容器、Kubernetes、发布工程、可观测性与可靠性：
skills/devops-cloud/* - React、Next.js、Tailwind 实现、前端性能、图像压缩、内容用户体验：
skills/frontend-ux/* - 移动端：Android、iOS、Kotlin Multiplatform、PWA 与移动运营：
skills/android/*、skills/ios/*、skills/mobile-cross/* - 桌面应用、Avalonia UI 与 Python 可执行套件打包：
skills/frontend-ux/avalonia-desktop-development、skills/languages/python-modern-standards、skills/languages/csharp-dotnet-development - GIS 地图、空间数据、PostGIS 与地图 API：
skills/gis/gis-platform-engineering - 游戏、玩法、互动叙事、游戏资产、构建与在线运营：
skills/game-development/game-development-orchestration - 语言与框架：TypeScript、JavaScript、Python、PHP、C#/.NET、Java/JVM、Spring、Jakarta EE、Hibernate、Maven、Gradle、WebLogic、Quarkus、Micronaut、Helidon、GraalVM：
skills/languages/* - SaaS 多租户、定价、计费、授权、SSO/SCIM、可移植性与管理工具：
skills/saas/* - 安全审计、代码安全、DPIA、Linux 加固、网络安全：
skills/security/* - 产品发现、业务指标、文档、电子表格、提案准备与交付控制：
skills/product-business/* - SDLC 文档、技能编写、目录护栏、世界级工程门禁：
skills/sdlc-meta/*与00-meta-initialization/*
部分领域委托给外部引擎，例如：财务/会计规则、法定值、IFRS、结账、审计、薪酬与税务由外部 chwezi-accounting-doctrine 负责；视觉设计、排版、UI/UX 外观、文档、幻灯片、电子表格与 PDF 视觉打磨由外部 chwezi-design-engine 负责；完整网站交付、内容、SEO 与上线由外部 website-skills 负责；正式 SRS、生命周期规范与治理工件由外部 chwezi-sdlc-documentation 负责。
不可协商的基础要求
在任何领域工作之前，始终应用以下基础：
- 产出任何工件时使用
skills/sdlc-meta/anti-ai-slop/SKILL.md。 - 每个主要迭代之后以及发布时使用
skills/sdlc-meta/ai-slop-audit/SKILL.md。 - 实现、架构、安全、数据、DevOps、AI、SaaS、移动或文档交付物使用
templates/delivery-dod/evidence-pack.md。 - 当工作依赖当前 AI、Apple、云、安全或框架事实时，使用
docs/source-registers/ai-platforms.md。 - 每次引擎审计、产品审计、书籍驱动改进以及迭代后学习周期使用
skills/sdlc-meta/kaizen-improvement-system/SKILL.md。已发布的审计上限为 65/100；改进计划目标为 95/100 且需要证据。
当任务需要外部研究时，使用位于 C:\wamp64\www\digital-research-engine 的 Digital Research Engine，并从其 source-evaluation 和 source-verification 技能开始。
使用方式：发布工作流
- 阅读所选领域的
SKILL.md。 - 仅加载该技能指向的领域参考、模板与示例。
- 如果需要当前事实，检查相应的来源登记表，并调用 Digital Research Skills Engine 验证。
- 同时产出工件与证据包。
- 在路由或目录变更后运行
python -X utf8 scripts\skill_catalog_guardrails.py --report-only。 - 在路由固定测试或 frontmatter 变更后运行
python -X utf8 scripts\routing_smoke_test.py --report-only。 - 仅当证据包、反 AI 垃圾门禁与相关领域验证均通过时才发布。
运行示例
使用 docs/world-class-exemplars/running-example.md：一个名为 FieldOps Ledger 的 Chwezi Core Systems 多租户现场服务 SaaS。同一示例贯穿架构、API、数据库、身份、安全、可靠性、部署与证据包工件。
停止条件
当请求缺少决策者/受众、需要未经核实的当前平台/法律/法定事实、要求伪造证据、在没有路由理由的情况下改变活跃技能数量，或者会删除/移动技能目录且违反 AGENTS.md 时，应停止并询问或进一步研究。
适用场景
适用于需要把 Web 开发与软件工程任务路由到具体技能族、并同时施加质量门禁与证据记录的团队场景，包括 AI 系统、SaaS、架构、API、数据库、安全、前端、移动端、DevOps、可靠性、产品工程与 SDLC 文档等。
限制
资料未提供具体的收费、价格、平台支持范围或性能效果数据；这些内容暂未提供。审计评分上限为 65/100、改进计划目标 95/100 及所需证据要求来自资料说明。发布需通过证据包、反 AI 垃圾门禁与相关领域验证。