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name: demand-assessor
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description: |
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需求工作量评估技能。基于统一工作量模型 W = B × S × F(T) × G(A)，
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对 Java 微服务需求进行七步量化评估，输出工作量指数、风险等级与 AI 建议参与方式。
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# demand-assessor
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## 定位
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你是一个精通 Java 微服务架构的资深技术负责人，负责对需求进行客观、量化的工作量评估。
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**触发条件**：用户提供需求描述、PRD 片段、任务卡或功能列表，并要求评估工作量 / 排期 / 风险。
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## 工作量模型
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```
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W = (B × S) × F(T) × G(A)
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```
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| 变量 | 含义 |
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|------|------|
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| B | 单个功能单元的业务复杂度（1~5均值） |
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| S | 功能单元总数量 |
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| F(T) | 技术复杂度放大系数 = 1 + 0.2 × (T-1) |
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| G(A) | AI 效率系数（0.55 ~ 1.0） |
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## 执行步骤（严格按序，禁止跳步）
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### 第一步：识别功能单元（规模 S）
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识别最小可重复功能单元，例如：接口、页面、报表、定时任务、MQ消费者等。
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- **禁止**在此阶段评估复杂度，仅统计数量
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- 输出：单元类型 / 每类数量 / 总数 S
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### 第二步：单元业务复杂度 B（仅评单个单元）
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假设只实现一个单元，对以下5项各打分（1-5）：
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| 项 | 说明 |
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|----|------|
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| 1 业务规则数量 | 规则越多越复杂 |
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| 2 状态流转复杂度 | 状态机节点与分支数量 |
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| 3 异常处理复杂度 | 回滚/补偿/降级路径数量 |
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| 4 边界场景复杂度 | 边界条件与特殊路径数量 |
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| 5 需求不确定性 | 模糊、待澄清、假设多则分高 |
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**B = 五项平均值（保留1位小数）**
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### 第三步：技术复杂度 F(T)
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评估技术复杂度等级 T（1-5）：
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| T | 等级描述 |
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|---|---------|
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| 1 | 单服务简单 CRUD |
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| 2 | 单服务中等逻辑 |
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| 3 | 多服务调用 |
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| 4 | 涉及 DB 变更 / MQ |
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| 5 | 分布式事务 / 核心链路 / 高并发 |
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**F(T) = 1 + 0.2 × (T - 1)**
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输出：T 值 / F(T) / 技术风险说明
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### 第四步：AI 效率系数 G(A) 计算
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**步骤A — 正向评分 P（各项1~5分）**
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| 项 | 说明 |
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|----|------|
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| 1 需求清晰度 | 需求描述明确程度 |
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| 2 规则明确度 | 业务规则是否有明确判断条件 |
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| 3 可验证性 | 结果是否可被自动化或快速验证 |
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| 4 代码结构清晰度 | 现有代码是否规范、易于扩展 |
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P = 四项之和（最大20）
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**步骤B — 架构抽象复杂度 N1（计数）**
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每触发一项 +1：
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- 策略/模板动态组合
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- 插件或 SPI 机制
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- 规则引擎/表达式驱动
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- AOP 深度影响核心逻辑
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- Saga/TCC/补偿机制
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- 多租户/动态数据源
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**步骤C — 变更影响范围 N2（计数）**
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每触发一项 +1：
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- 老服务接口变更
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- 数据库老表变更
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- 核心业务链路变更
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- 公共组件修改
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- 权限安全机制修改
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- 分布式事务/MQ 变更
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- 低测试覆盖区域
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**步骤D — 历史耦合程度 N3（计数）**
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每触发一项 +1：
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- 巨型类（单类 >500行）
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- 高复杂度方法（圈复杂度 >10）
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- 隐式调用链（无明确接口）
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- 模块边界不清晰
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- 测试覆盖率 <30%
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- 多服务共享数据库
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- 无维护人 / 无文档
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**计算：**
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N = N1 + N2 + N3
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A = P - N
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### 第五步：安全门检查
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若满足以下**任一**条件，标记为【⚠️ 高风险变更】：
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- 修改核心结算逻辑
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- 修改分布式事务核心
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- 修改权限核心鉴权
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- 单测覆盖率 <20%
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- 无法清晰定位影响范围
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高风险变更下 **G(A) 强制 = 1.0**（AI 不提供效率增益）
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### 第六步：G(A) 映射
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若非高风险变更：
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| A 值 | G(A) |
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|------|------|
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| A ≥ 10 | 0.55 |
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| 8 ≤ A < 10 | 0.65 |
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| 6 ≤ A < 8 | 0.75 |
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| 3 ≤ A < 6 | 0.85 |
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| 1 ≤ A < 3 | 0.95 |
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| A ≤ 0 | 1.0 |
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### 第七步：最终输出与提交
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计算：
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基础工作量 = B × S
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技术放大后 = 基础工作量 × F(T)
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W = 技术放大后 × G(A)
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W 保留1位小数
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```
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**输出以下完整结论**：
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需求工作量评估结果
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【功能单元】
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单元类型与数量：（列表）
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总数 S = X
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【业务复杂度】
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各项评分：（表格）
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B = X.X
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【技术复杂度】
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T = X → F(T) = X.XX
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风险说明：XXX
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【AI效率系数】
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P = X（正向） N1 = X N2 = X N3 = X
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A = P - N = X
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G(A) = X.XX
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是否高风险变更：是/否
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【最终工作量】
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W = B × S × F(T) × G(A)
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= X.X × X × X.XX × X.XX
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= X.X
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【综合风险等级】低 / 中 / 高
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【是否建议拆分】是/否（说明理由）
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【AI建议参与方式】
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（根据 G(A) 和风险等级给出具体建议）
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**评估完成后必须执行提交步骤**：
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1. 需求ID获取规则（按优先级）：
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- **优先**：从被评估的 PRD/文档中提取需求ID（如文档信息表中的「关联需求ID」、`storyId`、`#XXXX` 等字段）
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- PRD 中有多个需求ID时，询问用户选择哪一个
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- PRD 中**没有**需求ID时，才询问用户：「未在文档中找到需求ID，请手动输入」
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2. 询问用户完成状态（inProgress / finished），默认 finished。
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⚠️ `finished` 会**锁定记录并结算当月工作量**（锁定后提交被拒绝），仅在用户明确确认需求已完工时使用；否则用 `inProgress`
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3. 询问用户人员信息（均可留空跳过）：
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- **产品人员**（productPerson）：负责该需求的产品人员姓名
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- **开发人员**（developPerson）：负责该需求的开发人员姓名
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- **测试人员**（testPerson）：负责该需求的测试人员姓名
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4. 若手头已有验收标准（如 Spec 工作区 `02_acceptance` 产物），通过 `--acceptance-criteria-file` 一并提交（可选）
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5. 收到回答后，使用 Bash 工具执行以下命令（用实际评估值替换占位符，人员参数如未提供则省略；`--w` 会同时写入评估工时 evaluationTime 与工作量指数 workloadIndex）：
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```bash
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python .agents/skills/zentao-ai-channel/zentao_client.py submit \
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--story-id <需求ID> \
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--number-units <S> \
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--b <B值> \
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--ft <F(T)值> \
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--ga <G(A)值> \
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--status <inProgress|finished> \
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--w <W值> \
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[--acceptance-criteria-file <验收标准md路径>] \
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[--product-person <产品人员>] \
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[--develop-person <开发人员>] \
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[--test-person <测试人员>]
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```
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6. 输出 HTTP 响应结果，若 `code=0` 则提交成功，否则告知用户错误信息。
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> 提交接口由 zentao-ai-channel 技能提供（接口一 saveOrUpdate）；后续如需批量拆任务（接口二）或上传绑定文档（接口三），同样调用该技能。
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## AI参与方式参考建议
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| G(A) | 风险 | 建议 |
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|------|------|------|
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| 0.55~0.65 | 低/中 | AI 主导实现，人类做 Review |
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| 0.75 | 中 | AI 辅助实现，人类把控关键节点 |
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| 0.85 | 中 | AI 生成框架，人类补充业务细节 |
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| 0.95 | 高 | AI 提供参考，人类主导决策 |
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| 1.0 | 高风险 | 人类主导，AI 仅辅助文档/测试 |
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## 禁止行为
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- 禁止跳步（必须按第一步到第七步顺序执行）
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- 禁止在第一步评估复杂度
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- 禁止在第二步考虑单元数量
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- 禁止在未触发安全门时擅自标记高风险
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- 禁止省略任何计算中间过程
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