Environment Config Generator

Environment Config Generator

Scope: EXECSPEC_COMPILE — Compile ExecSpec（编译 ExecSpec）

版本: 1.0.0 | 创建日期: 2025-02-03

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1. 描述

Environment Config Generator 生成完整的环境配置清单和dotenv模板，解决"dotenv经常被忽视"的用户痛点。

核心职责：

• 生成多环境配置清单（dev/​test/​staging/​prod）
• 创建.env.example模板文件
• 文档化测试框架setup（Jest/​Pytest/​RSpec）
• CI环境变量映射（GitHub Actions/​GitLab CI）

Why：

• 用户痛点: dotenv配置经常被遗漏，导致"在我机器上能跑"问题
• ExecSpec concern: 这是"如何执行（编译/落实）"的问题，属于 EXECSPEC_COMPILE（dir: execspec_compile/）范畴，而非implementation_planning的"测试什么"
• 权威要求: Build_Exec_Spec_Plans L1/​L2/​L3都明确要求"环境配置清单"（Step 3）

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2. 适用场景

• WORKFLOW Step 3 Task 3-2: 编译 ExecSpec Master Plan 时，生成环境配置清单
• 场景A: 新项目启动，需要定义标准环境配置
• 场景B: 环境变量缺失导致启动失败，需要补全配置
• 场景C: CI/​CD配置，需要映射环境变量到pipeline

对应 Build_Exec_Spec_Plans: Step 3 (环境配置)

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3. 输入

• spec/​build/​scaffold_analysis_report.md - 脚手架分析报告（包含环境变量扫描结果）
• 项目配置（从scaffold-analysis识别的项目类型和测试框架）

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4. 输出

• spec/​build/​environment_config_checklist.md - 环境配置清单（含4个环境：dev/​test/​staging/​prod）
• .env.example - dotenv模板文件（位于项目根目录）
• 环境配置说明（嵌入Master Plan中）

输出包含:

• 每个环境的完整变量列表（dev用mock值，staging/​prod用占位符）
• 测试框架setup配置（Jest/​Pytest/​RSpec）
• CI环境变量映射模板（GitHub Actions/​GitLab CI）

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5. 执行步骤

<!-- 💡 Prompt 提示：这是给 AI 看的指令。请使用【指令性语言】(Imperative)。 例如：\"Read input...\", \"Generate output...\" 不要写：\"You should read...\" -->

Step 1: 读取脚手架分析报告

Read `spec/​build/​scaffold_analysis_report.md`
Extract environment variables list with file locations
Extract project type (Node.js/​Python/​Go)
Extract test framework

Step 2: 为每个环境变量生成配置项

For each variable in the list:
  - Generate dev value (local/​mock)
  - Generate test value (mock/​test-specific)
  - Generate staging value (placeholder)
  - Generate prod value (placeholder with security note)

Step 3: 生成.env.example模板

Create `.env.example` file at project root
Format: KEY=<description-or-placeholder>
Group by category:
  # Database
  DATABASE_URL=<database-connection-string>

  # External Services
  API_KEY=<api-key>

  # Application
  PORT=3000

Step 4: 生成环境配置清单

Write `spec/​build/​environment_config_checklist.md`
Structure by environment (dev/​test/​staging/​prod)
Include checkboxes for validation

Step 5: 生成测试框架setup文档

Based on test framework (Jest/​Pytest/​RSpec):
  - Generate setup script template
  - Document environment variable loading
  - Add to environment_config_checklist.md

Step 6: 生成CI环境变量映射

Generate CI configuration snippet:
  GitHub Actions: .github/​workflows/​ci.yml env section
  GitLab CI: .gitlab-ci.yml variables section
Add to environment_config_checklist.md

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6. 快速开始

<!-- 💡 Prompt 提示：这是给人类看的指南。请使用【描述性语言】或明确主语。 例如：\"The developer should...\", \"User needs to...\" 明确告诉 AI 这是人类的职责。 -->

第1步：开发者确保脚手架分析已完成

开发者需要先执行scaffold-analysis SKILL，生成spec/​build/​scaffold_analysis_report.md。

第2步：调用此SKILL

通过WORKFLOW或手动触发：

///environment-config-generator

第3步：查看生成的配置

查看输出文件：

• spec/​build/​environment_config_checklist.md - 环境配置清单
• .env.example - dotenv模板

第4步：补全敏感信息

开发者需要手动补全：

• staging/​prod环境的实际值
• API密钥和凭证
• CI环境变量配置

预计耗时: 5-10分钟（取决于环境变量数量）

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7. 使用说明

输入要求

scaffold_analysis_report.md 必须包含环境变量依赖章节（至少3个变量）、项目类型和测试框架识别结果

输出格式示例

environment_config_checklist.md: 分4个环境（dev/​test/​staging/​prod），每个变量一行checkbox格式

.env.example: 按类别分组（Database/​External Services/​Application），使用占位符或描述性注释

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8. 价值

SPEC组织

• 标准化环境配置流程，减少配置遗漏
• 提供清单化验证机制（checkbox）

PM/​BA

• 快速了解环境依赖
• 识别环境配置风险（如缺少prod凭证）

Dev

• 自动化生成.env.example，避免手动整理
• 明确多环境差异，减少"在我机器上能跑"问题
• CI环境变量映射模板，加速CI/​CD配置

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9. 质量检查

• .env.example已生成且包含所有扫描到的环境变量
• environment_config_checklist.md包含4个环境（dev/​test/​staging/​prod）
• 每个环境变量有合理的默认值或占位符
• 测试框架setup文档已生成（如适用）
• CI环境变量映射已生成（如适用）
• 敏感信息使用占位符而非真实值

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10. 限制条件

不支持：

• 自动填充staging/​prod真实凭证（需人工补全）
• 环境变量加密存储（需运维工具如AWS Secrets Manager）

最大输入规模：

• 环境变量数量：100个以内
• 文件扫描范围：src/ 目录（不包括node_modules/等）

依赖：

• 需要scaffold-analysis先执行
• 需要项目根目录有写权限（生成.env.example）

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相关 SKILLs

• 前置: scaffold-analysis（提供环境变量扫描结果）
• 并行: constraints-generator（可同时生成约束文件）
• 后续: round-planning（使用环境配置评估setup时间）

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