第二章：需求分析与架构设计
好，咱们进入第二章。说实话，很多团队做诊断流程自动化，上来就写代码、搭框架，结果做到一半发现需求没对齐，接口改来改去。我见过太多这样的项目了。所以这一章，咱们把地基打牢。
2.1 诊断需求文档怎么写
需求文档不是给老板看的，是给团队看的。我个人的习惯是，先回答三个问题：
- 诊断什么？—— 明确被测对象
- 怎么诊断？—— 流程和规则
- 结果怎么用？—— 输出和反馈
举个例子。我在做汽车ECU诊断项目时，需求文档里会包含这样一张表：
| 诊断项 | 触发条件 | 预期行为 | 输出格式 |
|---|---|---|---|
| CAN总线通信 | 上电后5秒 | 发送心跳帧 | JSON |
| 传感器校准 | 每100次启动 | 偏差小于0.5% | CSV报告 |
| 固件版本检查 | 每次连接 | 匹配白名单 | 布尔值 |
你想想看，如果没有这张表，开发人员怎么知道要写什么逻辑？测试人员又怎么验证？
2.2 工具链架构设计原则
架构设计，说白了就是「分而治之」。我总结了三条原则，这些年一直用着：
- 单一职责 —— 每个模块只干一件事。比如数据采集模块只管采集，别掺和数据分析。
- 接口稳定 —— 模块之间的接口一旦定下来，尽量不改。改一次，上下游全得跟着动。
- 可替换性 —— 任何一个模块都能被替换。比如今天用Python写采集，明天换成C++，不影响其他模块。
嗯，这里要注意。原则是原则，实际项目中总会有妥协。我记得有一次，为了赶工期，我把采集和分析写在了同一个模块里。结果后面想拆分，重构了整整两周。所以，能坚持原则的时候，千万别偷懒。
2.3 模块划分与接口定义
模块怎么划？我一般按「数据流」来切。一个典型的诊断工具链，大概分成这几个模块：
- 数据采集模块 —— 负责从设备、传感器、日志里拿数据
- 规则引擎模块 —— 负责执行诊断规则，判断是否异常
- 报告生成模块 —— 把结果整理成人类能看懂的格式
- 通知模块 —— 把结果推送给相关人员或系统
接口定义呢，我建议用JSON Schema。为什么？因为可读性强，跨语言也好用。来看一个例子：
{
"module": "data_collector",
"action": "collect",
"params": {
"source": "can_bus",
"timeout_ms": 5000
},
"response": {
"status": "success",
"data": [...]
}
}这个接口定义，采集模块收到后就知道要去CAN总线上取数据，超时5秒。返回的数据格式也定死了，下游模块直接解析就行。
2.4 架构图与数据流
光说理论不够，咱们画个架构图。虽然这里不能贴图，但我用文字描述一下：
数据从左侧进来，经过采集模块，变成结构化数据。然后送到规则引擎，规则引擎根据预定义的规则判断是否异常。如果有异常，报告模块生成一份报告，通知模块发出去。如果没有异常，就只记录日志。
这个流程，说白了就是「采集 -> 判断 -> 输出」。你想想看，是不是所有诊断工具都逃不出这个框架？
我个人的经验是，架构图一定要画，而且要画到每个人都能看懂。我曾经在一个项目里，架构图画得太复杂，新来的同事看了三天没看懂。后来我简化成三张图：一张数据流图、一张模块关系图、一张部署图。嗯，效果好了很多。
2.5 总结
这一章咱们聊了需求文档怎么写、架构设计的原则、模块怎么划分、接口怎么定义。说白了，就是「先想清楚再动手」。我见过太多项目，需求没对齐就开始写代码，结果做到一半发现方向错了。所以，花时间在需求分析和架构设计上，绝对值得。
下一章，咱们开始动手搭工具链。到时候会用到这些设计，你就能体会到「地基打得牢，盖楼不费劲」的感觉了。