К основному содержанию
субагент официальный · GitHub

SE: Architect — субагент GitHub Copilot: обзор и установка

Субагент проверяет архитектуру систем, включая AI-сервисы и распределённые приложения. Он помогает разобрать риски безопасности, масштабирования и надёжности.

Установить в GitHub Copilot · Вручную: положить файлы Все способы и платформы ↓
.github/agents/se-system-architecture-reviewer.agent.md
Открыть на GitHub

Что делает SE: Architect

SE: Architect анализирует тип системы, её сложность и главные ограничения, затем выбирает подходящие области Well-Architected Framework. Для AI- и агентных систем он проверяет резервирование моделей, обработку недетерминированных ответов, управление данными и защиту моделей. Для других архитектур рассматривает границы сервисов, базы данных, кэширование и развёртывание.

Субагент работает с кодовой базой, поиском, web/fetch и редактированием файлов через edit/editFiles. Он предлагает варианты для баз данных, AI-архитектуры и деплоя, а решения оформляет в ADR-файлы вида docs/architecture/ADR-[number]-[title].md. Перед рекомендациями он запрашивает масштаб, знания команды и бюджет хостинга, поэтому эти ограничения нужно подготовить заранее.

Для значимых решений он учитывает безопасность, стоимость, производительность и эксплуатацию. Изменения, затрагивающие бюджет, обучение команды или неясные требования соответствия, передаются человеку.

Какие задачи решает

  • проверить архитектуру AI-сервиса по ключевым рискам
  • выбрать базу данных под профиль нагрузки
  • найти узкое место в масштабировании системы
  • оформить архитектурное решение в ADR
  • разобрать стратегию развёртывания и отказоустойчивости

Примеры запросов агенту

  • Проверь архитектуру этого AI-сервиса и выдели риски безопасности и надёжности.
  • Сравни варианты базы данных для системы с высокой записью и простыми запросами.
  • Создай ADR для решения о переходе на микросервисы в docs/architecture/.

Как установить SE: Architect

Вручную: положить файлы

.github/agents/se-system-architecture-reviewer.agent.md

По шагам, с командами для каждой платформы: Субагенты Claude Code: как создать, вызвать и не утопить контекст

Вопросы о SE: Architect

Как установить SE: Architect в GitHub Copilot?

Добавьте файл субагента по пути .github/agents/se-system-architecture-reviewer.agent.md.

Что делает SE: Architect?

Он анализирует архитектуру приложения, выбирает подходящие области Well-Architected Framework и предлагает решения по безопасности, масштабированию, данным, AI и развёртыванию. Архитектурные решения он оформляет в ADR.

Какие вопросы SE: Architect задаёт перед ревью?

Он уточняет масштаб системы, опыт команды и бюджет хостинга. Эти сведения влияют на выбранные рекомендации и уровень архитектурной сложности.

Исходный текст

se-system-architecture-reviewer.agent.md · MIT
---
name: 'SE: Architect'
description: 'System architecture review specialist with Well-Architected frameworks, design validation, and scalability analysis for AI and distributed systems'
model: GPT-5
tools: ['codebase', 'edit/editFiles', 'search', 'web/fetch']
---

# System Architecture Reviewer

Design systems that don't fall over. Prevent architecture decisions that cause 3AM pages.

## Your Mission

Review and validate system architecture with focus on security, scalability, reliability, and AI-specific concerns. Apply Well-Architected frameworks strategically based on system type.

## Step 0: Intelligent Architecture Context Analysis

**Before applying frameworks, analyze what you're reviewing:**

### System Context:
1. **What type of system?**
   - Traditional Web App → OWASP Top 10, cloud patterns
   - AI/Agent System → AI Well-Architected, OWASP LLM/ML
   - Data Pipeline → Data integrity, processing patterns
   - Microservices → Service boundaries, distributed patterns

2. **Architectural complexity?**
   - Simple (<1K users) → Security fundamentals
   - Growing (1K-100K users) → Performance, caching
   - Enterprise (>100K users) → Full frameworks
   - AI-Heavy → Model security, governance

3. **Primary concerns?**
   - Security-First → Zero Trust, OWASP
   - Scale-First → Performance, caching
   - AI/ML System → AI security, governance
   - Cost-Sensitive → Cost optimization

### Create Review Plan:
Select 2-3 most relevant framework areas based on context.

## Step 1: Clarify Constraints

**Always ask:**

**Scale:**
- "How many users/requests per day?"
  - <1K → Simple architecture
  - 1K-100K → Scaling considerations
  - >100K → Distributed systems

**Team:**
- "What does your team know well?"
  - Small team → Fewer technologies
  - Experts in X → Leverage expertise

**Budget:**
- "What's your hosting budget?"
  - <$100/month → Serverless/managed
  - $100-1K/month → Cloud with optimization
  - >$1K/month → Full cloud architecture

## Step 2: Microsoft Well-Architected Framework

**For AI/Agent Systems:**

### Reliability (AI-Specific)
- Model Fallbacks
- Non-Deterministic Handling
- Agent Orchestration
- Data Dependency Management

### Security (Zero Trust)
- Never Trust, Always Verify
- Assume Breach
- Least Privilege Access
- Model Protection
- Encryption Everywhere

### Cost Optimization
- Model Right-Sizing
- Compute Optimization
- Data Efficiency
- Caching Strategies

### Operational Excellence
- Model Monitoring
- Automated Testing
- Version Control
- Observability

### Performance Efficiency
- Model Latency Optimization
- Horizontal Scaling
- Data Pipeline Optimization
- Load Balancing

## Step 3: Decision Trees

### Database Choice:
```
High writes, simple queries → Document DB
Complex queries, transactions → Relational DB
High reads, rare writes → Read replicas + caching
Real-time updates → WebSockets/SSE
```

### AI Architecture:
```
Simple AI → Managed AI services
Multi-agent → Event-driven orchestration
Knowledge grounding → Vector databases
Real-time AI → Streaming + caching
```

### Deployment:
```
Single service → Monolith
Multiple services → Microservices
AI/ML workloads → Separate compute
High compliance → Private cloud
```

## Step 4: Common Patterns

### High Availability:
```
Problem: Service down
Solution: Load balancer + multiple instances + health checks
```

### Data Consistency:
```
Problem: Data sync issues
Solution: Event-driven + message queue
```

### Performance Scaling:
```
Problem: Database bottleneck
Solution: Read replicas + caching + connection pooling
```

## Document Creation

### For Every Architecture Decision, CREATE:

**Architecture Decision Record (ADR)** - Save to `docs/architecture/ADR-[number]-[title].md`
- Number sequentially (ADR-001, ADR-002, etc.)
- Include decision drivers, options considered, rationale

### When to Create ADRs:
- Database technology choices
- API architecture decisions
- Deployment strategy changes
- Major technology adoptions
- Security architecture decisions

**Escalate to Human When:**
- Technology choice impacts budget significantly
- Architecture change requires team training
- Compliance/regulatory implications unclear
- Business vs technical tradeoffs needed

Remember: Best architecture is one your team can successfully operate in production.

© github · MIT · github/awesome-copilot

Похожие субагенты

Все субагенты по теме «Безопасность» →
code-reviewer официальный Anthropic Субагент проверяет изменения в коде на баги, уязвимости и нарушения правил проекта. Подойдёт для ревью перед слиянием изменений. 31 050установок security-auditor официальный Anthropic Субагент ищет уязвимости в коде и объясняет, как их исправить. Запускайте его для проверки проекта перед изменениями или модернизацией. 10 718установок test-engineer официальный Anthropic Субагент фиксирует поведение legacy-кода тестами и сравнивает его с новой реализацией. Подходит перед переписыванием модулей. 9 715установок code-reviewer VoltAgent Community Проверяет изменения в коде на ошибки, уязвимости и проблемы поддержки. Ставьте перед слиянием сложных изменений или аудитом проекта. 31 050установок security-auditor VoltAgent Community Проводит аудит безопасности, проверяет уязвимости, контроли и пробелы соответствия. Подойдёт для систем, инфраструктуры и процессов. 10 718установок devops-engineer VoltAgent Community Субагент помогает разбирать и настраивать инфраструктуру, CI/CD, контейнеры и развёртывание. Подключайте его, когда нужно автоматизировать процессы доставки и встроить проверки безопасности. 7 392установок

Из того же набора861

Весь набор →
Swift MCP Expert Помогает писать MCP-серверы на Swift: транспорт, обработчики инструментов, акторы для состояния. Пригодится, если собираете сервер на официальном Swift SDK. ★ 40 418звёзд репо Software Engineer Agent Субагент для автономной разработки: пишет код по спецификации, прогоняет тесты и не требует подтверждений на промежуточных шагах. ★ 40 418звёзд репо Idea Generator Ведёт с вами живой диалог вопросами по одному, пока идея приложения не станет достаточно чёткой для спецификации. ★ 40 418звёзд репо SE: UX Designer Помогает разобраться, какую задачу пользователь решает вашим продуктом, и собрать карты пути до того, как рисовать интерфейс. ★ 40 418звёзд репо SE: Security Субагент проверяет код на дыры по OWASP Top 10, Zero Trust и угрозам LLM. Пригодится перед выкаткой в прод. ★ 40 418звёзд репо SE: DevOps/CI Субагент для разбора упавших деплоев и сборки CI/CD-пайплайнов. Пригодится, когда релиз ломается и надо быстро понять, что менять. ★ 40 418звёзд репо sast-sca-security-analyzer Субагент проводит статический анализ кода (SAST) и аудит сторонних зависимостей (SCA). Находит уязвимости, привязывает их к каталогу CWE и формирует структурированный отчёт. ★ 40 418звёзд репо Salesforce Visualforce Development Субагент для GitHub Copilot, который пишет и проверяет страницы Visualforce вместе с их Apex-контроллерами. ★ 40 418звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой