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DDD 这些年一直有点尴尬。
知道它有价值的人不少，真正愿意照着它的方式把需求、模型、结构和代码一步一步做下来的人并不多。最常见的印象也差不多：概念多、步骤多、层次多，看起来像是把原本能直接写出来的业务系统，又绕了一圈。
这个判断里有误解，也有现实原因。
误解在于，很多时候被嫌“繁琐”的部分，恰恰是业务系统要做稳、做久、做清楚本来就需要的动作。
现实原因在于，如果手里没有合适的框架和方法，这些动作确实很难坚持，最后就会变成：理念知道一点，工程做成另外一套。
工具层面，NetCorePal 解决了框架和工程承载的问题。具体到实操层面，现在有了 AI，这件事开始变得简单起来。我们把 CleanDDD 实践里需要遵守和执行的核心原则整理成 skills，让 AI Agent 能沿着固定顺序参与需求分析、领域建模、项目初始化和代码实现。由于 CleanDDD 本身的原则和方法都非常明确、可执行，AI Agent 参与进来会比较自然，整个过程也更容易组织起来。
于是就有了 cleanddd-skills。
cleanddd-skills 包含哪些内容
cleanddd-skills 主体由四个部分组成：
cleanddd-requirements-analysiscleanddd-modelingcleanddd-dotnet-initcleanddd-dotnet-coding这四个部分分别处理四类事情：
requirements-analysis 负责把需求整理成结构化描述。modeling 负责把结构化需求描述转换成系统模型结构。dotnet-init 负责在需要时，根据模型结果初始化新的工程骨架。dotnet-coding 负责在需求、模型和工程结构已经明确的基础上继续完成实现。如果是新工程，通常会按完整链路使用：
requirements-analysis -> modeling -> dotnet-init -> dotnet-coding
如果已经有工程，可以直接使用：
requirements-analysis -> modeling -> dotnet-coding
cleanddd-skills 的重点，不在于把四个 skill 摆在那里，而在于把实践 CleanDDD 的过程组织成一条前后连续的流程。
requirements-analysis
cleanddd-requirements-analysis 只处理需求本身，不进入建模，也不进入代码。
这一部分的任务，是把原始需求整理成后面能继续使用的结构化描述。通常会涉及这些内容：
这一部分体现的 CleanDDD 实践重点很明确：先用业务语言把问题说明白，再进入模型语言。
如果需求阶段还是散乱的自然语言，后面的建模就很容易依赖临时理解。
而 requirements-analysis 做的，就是把这些输入先整理成适合建模的形式。
这一部分的产出，不是为了写一份好看的文档，而是为了给 modeling 提供明确输入。
cleanddd-modeling 接在 requirements-analysis 后面，负责把结构化需求描述继续转换成系统模型结构。
这一部分通常会整理出：
这一部分的工作重点，不是解释术语，而是确定结构和归属。
哪些行为进入哪个聚合。
哪些变化表达为命令。
哪些变化表达为事件。
哪些操作只是查询。
哪些能力通过 Endpoint 对外暴露。
哪些行为适合异步或周期性处理。
这一部分体现的 CleanDDD 实践重点主要包括：
如果没有 modeling 这一层，需求很容易直接进入代码，系统后面会越来越像流程拼装。
有了这一步，后续工程结构和代码实现就有了清楚依据。
dotnet-init
cleanddd-dotnet-init 是可选步骤，用于新工程初始化。
如果准备从零开始创建一个新的 .NET / NetCorePal 工程，这一步就会使用。
如果工程已经存在，这一步可以跳过，直接进入 cleanddd-dotnet-coding。
这一部分处理的内容，重点不是普通意义上的“起项目”，而是根据前面的模型结果初始化工程骨架。通常会包括：
这一部分体现的 CleanDDD 实践重点是：模型不只停留在描述里，还要继续进入工程结构。
NetCorePal 在这里承担的是承载角色。
前面的 requirements-analysis 和 modeling 更偏分析和设计，到了 dotnet-init，NetCorePal 开始把这些结果带到实际工程里。
如果是新项目，这一步很自然；如果是已有项目，就不需要额外做一次初始化。
dotnet-coding
cleanddd-dotnet-coding 进入的是实现阶段。
这一部分不是单纯“写代码”，而是根据前面的需求结果、模型结果以及现有工程结构，继续完成实际实现。通常会覆盖：
这一部分体现的 CleanDDD 实践重点，是让实现继续保持和需求、模型、工程结构的一致性。
也就是说，这里写的不是一段孤立代码，而是：
如果是已有工程，在 requirements-analysis 和 modeling 完成之后，可以直接进入 dotnet-coding。
如果是新工程，dotnet-coding 则接在 dotnet-init 后面继续往下实现。
cleanddd-skills 的安装和使用说明，项目 README 里已经写得很清楚：
https://github.com/netcorepal/cleanddd-skills/blob/main/README.md
README 给出的使用步骤如下。
git clone https://github.com/netcorepal/cleanddd-skills.git
cd cleanddd-skills
然后运行安装脚本，将 skills 同步到当前用户的全局目录。
Windows PowerShell：
./scripts/install
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