# 03-白板同步检查提示词

> 校验白板与实际代码的一致性

## 使用场景

- PR/MR 合并前检查白板是否需要更新
- 定期审计架构文档准确性
- 发现代码中的隐式依赖

## 提示词

```markdown
你是一个代码与架构一致性检查专家。请对比以下白板和代码，找出不一致之处。

## 输入

Canvas 白板 JSON：
```json
{CANVAS_JSON}
```

项目代码路径：{PROJECT_PATH}

## 检查项

1. **节点完整性**
   - 白板中的节点是否都有对应的代码文件/类？
   - 代码中是否有白板未记录的重要模块？

2. **连线准确性**
   - 白板连线是否反映真实的 import/调用关系？
   - 代码中是否有白板未标注的依赖？

3. **分组正确性**
   - 白板分组是否与目录结构一致？
   - 是否有跨分组的异常依赖？

## 输出格式

### 🔴 严重不一致（必须修复）
| 类型 | 白板 | 代码 | 建议 |
|:---|:---|:---|:---|
| 缺失节点 | - | UserService.py | 添加到白板 |
| 错误连线 | A→B | A不调用B | 删除连线 |

### 🟡 轻微不一致（建议修复）
| 类型 | 白板 | 代码 | 建议 |
|:---|:---|:---|:---|
| 命名不一致 | user_service | UserService | 统一命名 |

### 🟢 一致性良好
- 节点覆盖率：{X}%
- 连线准确率：{Y}%

### 📋 修复建议
1. {具体修复步骤}
2. {具体修复步骤}
```

## 自动化脚本（可选）

```python
#!/usr/bin/env python3
"""
canvas_sync_check.py - 白板与代码一致性检查脚本

用法：python canvas_sync_check.py project.canvas /path/to/project
"""

import json
import ast
import os
from pathlib import Path

def load_canvas(canvas_path):
    with open(canvas_path) as f:
        return json.load(f)

def extract_imports(py_file):
    """提取 Python 文件的 import 关系"""
    with open(py_file) as f:
        tree = ast.parse(f.read())
    imports = []
    for node in ast.walk(tree):
        if isinstance(node, ast.Import):
            for alias in node.names:
                imports.append(alias.name)
        elif isinstance(node, ast.ImportFrom):
            if node.module:
                imports.append(node.module)
    return imports

def check_consistency(canvas, project_path):
    """对比白板节点与实际文件"""
    canvas_nodes = {n['text'].split('\n')[0].strip('# ') 
                    for n in canvas.get('nodes', [])}
    
    actual_files = set()
    for py_file in Path(project_path).rglob('*.py'):
        actual_files.add(py_file.stem)
    
    missing_in_canvas = actual_files - canvas_nodes
    missing_in_code = canvas_nodes - actual_files
    
    return {
        'missing_in_canvas': missing_in_canvas,
        'missing_in_code': missing_in_code,
        'coverage': len(canvas_nodes & actual_files) / len(actual_files) * 100
    }

if __name__ == '__main__':
    import sys
    if len(sys.argv) != 3:
        print("用法: python canvas_sync_check.py <canvas_file> <project_path>")
        sys.exit(1)
    
    canvas = load_canvas(sys.argv[1])
    result = check_consistency(canvas, sys.argv[2])
    
    print(f"覆盖率: {result['coverage']:.1f}%")
    if result['missing_in_canvas']:
        print(f"白板缺失: {result['missing_in_canvas']}")
    if result['missing_in_code']:
        print(f"代码缺失: {result['missing_in_code']}")
```

## CI/CD 集成

```yaml
# .github/workflows/canvas-check.yml
name: Canvas Sync Check

on:
  pull_request:
    paths:
      - '**.py'
      - '**.canvas'

jobs:
  check:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Check canvas consistency
        run: python scripts/canvas_sync_check.py docs/architecture.canvas src/
```
