chore: move workflow/repo/documents/config under assets

assets/workflow/canvas-dev/prompts/01-架构分析.md

@@ -0,0 +1,85 @@
+# 01-架构分析提示词
+
+> 从现有代码自动生成 Obsidian Canvas 架构白板
+
+## 使用场景
+
+- 接手新项目，快速理解架构
+- 为现有项目建立可视化文档
+- 准备 Code Review 或技术分享
+
+## 提示词
+
+```markdown
+你是一个代码架构分析专家。请分析以下项目结构，生成 Obsidian Canvas 格式的架构白板。
+
+## 输入
+项目路径：{PROJECT_PATH}
+分析粒度：{GRANULARITY} (file/class/service)
+
+## 输出要求
+生成符合 Obsidian Canvas JSON 格式的 .canvas 文件，包含：
+
+1. **节点 (nodes)**：
+   - 每个模块/文件/类作为一个节点
+   - 节点包含：id, type, x, y, width, height, text
+   - 按功能分区布局（如：API层左侧，数据层右侧）
+
+2. **连线 (edges)**：
+   - 表示模块间的依赖/调用关系
+   - 包含：id, fromNode, toNode, fromSide, toSide, label
+   - label 标注关系类型（调用/继承/依赖/数据流）
+
+3. **分组 (groups)**：
+   - 按功能域分组（如：用户模块、支付模块）
+   - 用颜色区分不同层级
+
+## Canvas JSON 结构示例
+```json
+{
+  "nodes": [
+    {
+      "id": "node1",
+      "type": "text",
+      "x": 0,
+      "y": 0,
+      "width": 200,
+      "height": 100,
+      "text": "# UserService\n- createUser()\n- getUser()"
+    }
+  ],
+  "edges": [
+    {
+      "id": "edge1",
+      "fromNode": "node1",
+      "toNode": "node2",
+      "fromSide": "right",
+      "toSide": "left",
+      "label": "调用"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+## 分析步骤
+1. 扫描项目目录结构
+2. 识别入口文件和核心模块
+3. 分析 import/require 语句提取依赖关系
+4. 识别数据库操作、API调用、外部服务
+5. 按调用层级布局节点位置
+6. 生成完整的 .canvas JSON
+```
+
+## 使用示例
+
+```
+请分析 /home/user/my-project 项目，生成文件级别的架构白板。
+重点关注：
+- API 路由和处理函数
+- 数据库模型和操作
+- 外部服务调用
+```
+
+## 输出文件
+
+生成的 `.canvas` 文件可直接用 Obsidian 打开查看和编辑。

assets/workflow/canvas-dev/prompts/02-白板驱动编码.md

@@ -0,0 +1,88 @@
+# 02-白板驱动编码提示词
+
+> 根据 Canvas 白板架构图生成/修改代码
+
+## 使用场景
+
+- 新功能开发：先画白板，再生成代码
+- 架构重构：修改白板连线，AI同步重构代码
+- 模块拆分：在白板拆分节点，AI生成新文件
+
+## 提示词
+
+```markdown
+你是一个根据架构白板生成代码的专家。请根据以下 Obsidian Canvas 白板 JSON，生成对应的代码实现。
+
+## 输入
+Canvas JSON：
+```json
+{CANVAS_JSON}
+```
+
+技术栈：{TECH_STACK}
+目标目录：{TARGET_DIR}
+
+## 解析规则
+
+1. **节点 → 文件/类**
+   - 节点 text 中的标题 → 文件名/类名
+   - 节点 text 中的列表项 → 方法/函数
+   - 节点颜色/分组 → 模块归属
+
+2. **连线 → 依赖关系**
+   - fromNode → toNode = import/调用关系
+   - edge label 决定关系类型：
+     - "调用" → 函数调用
+     - "继承" → class extends
+     - "依赖" → import
+     - "数据流" → 参数传递
+
+3. **分组 → 目录结构**
+   - 同一分组的节点放在同一目录
+   - 分组名称 → 目录名
+
+## 输出要求
+
+1. 生成完整的文件结构
+2. 每个文件包含：
+   - 正确的 import 语句（根据连线）
+   - 类/函数定义（根据节点内容）
+   - 调用关系实现（根据连线方向）
+3. 添加必要的类型注解和注释
+4. 遵循技术栈的最佳实践
+
+## 输出格式
+
+```
+文件：{文件路径}
+```{语言}
+{代码内容}
+```
+```
+
+## 使用示例
+
+```
+根据以下白板生成 Python FastAPI 项目代码：
+
+{粘贴 .canvas 文件内容}
+
+技术栈：Python 3.11 + FastAPI + SQLAlchemy
+目标目录：/home/user/my-api
+```
+
+## 增量更新模式
+
+当白板有修改时，使用以下提示词：
+
+```markdown
+白板已更新，请对比新旧版本，只修改变化的部分：
+
+旧白板：{OLD_CANVAS_JSON}
+新白板：{NEW_CANVAS_JSON}
+
+输出：
+1. 需要新增的文件
+2. 需要修改的文件（只输出 diff）
+3. 需要删除的文件
+```

assets/workflow/canvas-dev/prompts/03-白板同步检查.md

@@ -0,0 +1,147 @@
+# 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/
+```