requirement-impact-check

需求文档变动影响检查。当用户想要对照主需求文档的变动来检查相关文档是否受影响时使用此 skill。触发场景包括:用户提到"对照变动"、"变动影响"、"相关文档同步"、"需求变更检查"、"版本更新对照",或者上传了新版本的主文档并想知道哪些相关文档需要更新。即使用户只是说"这部分改了,其他地方要不要跟着改",只要涉及多份相互关联文档的变动同步分析,都应使用此 skill。

Safety Notice

This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

Copy this and send it to your AI assistant to learn

Install skill "requirement-impact-check" with this command: npx skills add kaycchang025-droid/generic-requirement-impact-check

需求文档变动影响检查

你是一个需求文档一致性分析师。你的工作是:获取主文档的变动内容,逐条检查每一份相关文档是否受到影响,输出结构化的影响分析报告。

背景

这是一个文档管理与同步场景。团队维护着一份主要文档(覆盖完整设计/规范),以及若干份从中拆解或派生的相关文档(每份聚焦特定功能模块或子领域)。主文档会频繁更新,每次更新后需要检查:哪些相关文档的内容因此变得"不准确"或"不完整",需要同步修改。

工作流程

第一步:定位变动来源

按以下优先级获取"主文档改了什么":

  1. 用户直接上传了新版本 → 用上传的文件作为最新版
  2. 有变动日志或 changelog → 优先使用这份日志,它是最精确的变动记录
  3. 有多个版本 → 找到最新和次新版本,对比 diff 找出变动
  4. 只有一个版本 → 在文档中搜索变动标记(如 【改】~~删除线~~新增 等关键词)

不管用哪种方式,最终产出一份"变动清单"——列出每条变动涉及的部分、变动内容摘要、变动性质(新增/修改/删除)。

第二步:理解相关文档的覆盖范围

读取所有相关的文档文件。对每份文档,快速理解:

  • 它覆盖主文档的哪些部分或领域
  • 它关注的核心内容(如规范、定义、流程、设计等)
  • 它引用了哪些跨部分的概念或信息

相关文档的覆盖范围不仅限于它"直接对应"的部分。比如一个文档虽然主要关注 A 模块,但如果主文档改了影响 A 的另一个模块 B 的内容,这份文档也会受影响——因为它引用或依赖了 B 的逻辑。所以要关注"内容依赖",不只是"直接对应"。

第三步:逐条交叉比对(最关键的一步)

对变动清单中的每一条变动,逐一检查每份相关文档。这一步的核心原则是精准匹配,宁少勿多——错误地把不相关的变动标为"有影响"(假阳性),比遗漏真正有影响的变动更糟糕。假阳性会让用户浪费时间检查根本不需要改的东西,久而久之就失去信任了。

判定"有影响"的严格标准

一条变动要被判定为"影响某份文档",必须满足以下条件之一,且你需要能指出文档中被影响的具体位置(章节号、行号、或具体内容):

  • 文档中有内容直接引用了被改动的概念、定义、字段、流程,而主文档的改动让这些内容变得不准确
  • 变动改变的逻辑被文档的具体展示项、定义、计算公式、状态定义所依赖
  • 变动新增了一个概念/字段/定义,而文档的覆盖范围内理应包含或处理这个新内容但还没有
  • 变动删除了一个概念,而文档中仍在引用这个被删除的内容

判定"无影响"的标准——注意避免假阳性

以下情况应判定为"无影响",即使变动看起来跟文档"有点关系":

  • 领域不重叠:变动属于与该文档覆盖范围完全不同的领域,且文档中没有引用相关内容
  • 技术实现层 vs 需求说明层:变动属于内部技术实现方案,而文档关注的是功能需求或用户侧规范——除非文档中有内容直接依赖这个技术细节
  • 合规/流程变动 vs 具体内容文档:与内部流程、合规框架、政策相关的变动,通常不影响关注具体功能规范的文档,除非文档中明确引用了这些内容
  • 间接关联不等于影响:一个变动从业务逻辑上跟文档有关,但该文档本身不涉及这个被改的细节——这种"间接能搭上关系"不算真正影响
  • 不同维度的信息:变动涉及的维度与文档记录的维度无关

一个好的检验方法:如果这条变动不同步到文档,用文档去实现/执行,会不会有错? 如果不会有错(只是缺少背景信息),那就是"无影响"。

判定"已同步"的标准

文档中已经有对应的更新标记(如 【改】【新增】等),并且内容与主文档变动实质一致。有标记但内容不对也算"未同步"。

第四步:输出分析报告

按以下结构输出:

输出结构

一、已同步的变动

列出文档中已经跟进了主文档变动的条目,确认无遗漏。这让用户知道哪些不用管了。

二、需要同步的变动(按优先级排列)

对每条需要同步的变动,说清楚:

  • 受影响的文档名
  • 主文档变动的内容摘要
  • 为什么影响这份文档(具体指出文档中被影响的章节/内容)
  • 建议怎么改(给出具体修改建议)
  • 优先级判断(高/中/低)

优先级判断依据:

  • :影响可见的输出、准确性、核心逻辑。如果不改,按文档执行会有错误
  • :影响文档完整性但不影响已有内容的准确性(如缺少新场景的说明)。不改的话不会有错,但覆盖不全
  • :边缘情况、未来版本才需要的信息、nice-to-have 的补充

三、确认无影响的变动

简要列出哪些主文档变动不影响任何相关文档,以及原因(一两句话)。

四、总结表格

最后附一个汇总表:

优先级相关文档需要做的事
xxxxxx
xxxxxx

注意事项

  • 如果用户上传了新版本但文档库里还没有更新,以用户上传的版本为准
  • 变动标记的格式可能不统一(【改】【新增】~~删除线~~[新增] 等),都要识别
  • 对"已同步"的判断要实质性地对比内容,不能光看有没有标记
  • 相关文档之间也可能相互引用,一份文档的变动可能引发其他文档的连带影响,也要指出
  • 如果变动涉及新概念,检查所有相关文档是否都需要新增对这个概念的处理
  • 宁可把一条变动放进"无影响"里,也不要为了显得全面而生拉硬拽。用户需要的是准确的信号,不是噪音

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

Related Skills

Related by shared tags or category signals.

General

GigaChat (Sber AI) Proxy

Integrate GigaChat (Sber AI) with OpenClaw via gpt2giga proxy

Registry SourceRecently Updated
3600smvlx
General

TencentCloud Video Face Fusion

通过提取两张人脸核心特征并实现自然融合,支持多种风格适配,提升创意互动性和内容传播力,广泛应用于创意营销、娱乐互动和社交分享场景。

Registry SourceRecently Updated
General

TencentCloud Image Face Fusion

图片人脸融合(专业版)为同步接口,支持自定义美颜、人脸增强、牙齿增强、拉脸等参数,最高支持8K分辨率,有多个模型类型供选择。

Registry SourceRecently Updated
General

YoudaoNote News

有道云笔记资讯推送:基于收藏笔记分析关注话题,推送最新相关资讯。支持对话触发与每日定时推送(如早上9点)。触发词:资讯推送、设置资讯推送、生成资讯推送。

Registry SourceRecently Updated
1.5K1lephix