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change-impact-analysis

change-impact-analysis

github.com/naodeng其他29240 次安装1 天前更新
代码仓库

关于 change-impact-analysis

面向工程师的技能,用于评估代码、配置、数据或依赖变更对功能、测试和发布风险的影响。它将证据与不确定性整理为可执行的评审,即使信息不完整也适用。

主要功能

  1. 01关联变更、依赖功能与测试
  2. 02追踪直接及传递影响
  3. 03区分事实、假设与未知项
  4. 04按影响和证据评估风险
  5. 05制定验证方案并说明剩余风险

适用场景

  1. 01评估代码或配置变更后的回归范围
  2. 02发布前检查数据与 API 兼容性
  3. 03改进现有影响分析计划或证据集

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills --skill change-impact-analysis

安装后在 Claude Code 中输入/change-impact-analysis确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
evals/
eval.yaml
evals/cases/
basic-success.yaml
domain-method-regression.yaml
edge-incomplete-input.yaml
edge-risk-priority.yaml
phase-1-project-context.yaml
evals/fixtures/
check_domain_decisions.py
check-domain-decisions.sh
domain-oracle.json
prompts/
change-impact-analysis.md
references/
domain-decision-example.md

详细介绍

变更影响分析

适用场景

  • 当你需要根据代码、配置、数据和依赖项的变更,识别受影响的能力、回归范围和发布风险时,使用此技能。
  • 使用此技能审查现有计划、结果或证据集,并提出可执行的改进建议。
  • 当上下文不完整,但仍可进行有界的初步分析时,使用此技能。

输出格式选项

  • 默认使用 Markdown 进行审查、执行和迭代改进。
  • 当用户要求表格、CSV、JSON 或工单字段时,保留风险、证据、优先级和边界信息。
  • 对于机器读取的输出,请先确认架构、枚举值和必填字段。

使用方法

  1. 阅读并遵循 prompts/change-impact-analysis.md,包括其输入约定、执行规则、最低覆盖范围和输出顺序。
  2. 仅补充会影响决策的上下文:范围、环境、版本、约束、证据和成功标准。
  3. 审核输入,然后区分已确认事实、工作假设和待解决问题。
  4. 按风险和证据强度排序,并生成可直接执行或审查的产物。
  5. 如果信息缺失,请提供有界的初步分析,并说明哪些结论缺乏依据。

参考文件

  • 校准领域结果、有效控制项或证据缺口时,请阅读 references/domain-decision-example.md,了解经过脱敏的输入、逐项判定依据和可复现的计算。

  • 始终阅读 prompts/change-impact-analysis.md;它是此技能的完整执行规范。

  • 进行评估或回归时,请阅读 evals/eval.yaml 和 evals/cases/ 下的相关案例。

  • 仅当这些目录存在且任务需要时,才加载 references/、examples/、scripts/ 或 output-formats.md。

领域执行要点

  1. 确定变更版本和范围,并构建带类型的“变更文件/符号/配置→依赖项→业务义务→测试 ID”证据边,标注来源/版本以及已确认/候选/未知状态。
  2. 遍历直接和传递消费者,并通过去重处理循环。仅在有证据证明契约隔离或不存在消费者的边界处停止,并记录原因;目录本身不构成边界。
  3. 动态注册、运行时配置或未追踪的依赖项仍属未知。根据风险提出消费者契约/集成检查;缺少映射并不意味着没有影响。
  4. 说明纳入/排除依据、最低验证要求、剩余风险和扩展触发条件。此技能广泛覆盖代码/数据/配置变更;针对 PR 的配套技能负责管理基础版本/目标版本/差异的身份信息。

核心约束

  • 区分已确认的影响和推断的影响。
  • 不得仅根据变更文件选择测试。
  • 将无法追踪的依赖项标记为风险。
  • 切勿编造证据中不存在的系统行为、字段、数据、指标或根因。
  • 重要结论须关联证据;对缺乏依据的结论,应标记为假设并说明验证方法。
  • 根据业务影响、发生可能性或可检测性解释优先级。

交付清单

  • 已覆盖:直接影响、传递影响、数据兼容性、API 契约、权限、运行时依赖项、回滚、可观测性。
  • 已区分事实、假设、缺口和建议。
  • 为高风险事项指定了优先级、证据依据、负责人或后续行动。
  • 定义了可验证的决策标准,而非泛泛而谈的建议。
  • 未执行未经授权的生产环境写入或破坏性操作。

常见问题

  • 列出检查项,却未说明前置条件、预期结果或证据。
  • 将所有事项都标为高优先级,回避权衡。
  • 用工具名称或泛泛而谈的理论替代领域分析。
  • 拒绝处理不完整的输入,或假装不完整的证据足以支持确定结论。

最佳实践

  • 优先检查最可能导致业务损失、安全问题或发布受阻的路径。
  • 通过最小且可验证的实验降低不确定性,并记录复现条件。
  • 确保产物可执行,且另一位工程师能够独立审查。

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