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# Round 3 — 工作量评估(demand-assessor 七步,禁止跳步)
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输入:01_input/requirements.md + 02_acceptance/acceptance.md v2(MVP:全生命周期数据模型落地)
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需求工作量评估结果
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【功能单元】(第一步:仅统计数量,不评复杂度)
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- 新表数据模型单元(DDL+实体+Mapper+Service):zt_ai_code_review ×1、zt_ai_work_log ×1
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- 老表字段扩展单元:zt_story_extend +AI参与率 ×1、任务侧 +AI工作量指数 ×1
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总数 S = 4
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【业务复杂度】(第二步:仅评单个单元,以 zt_ai_work_log 为典型)
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| 项 | 分 | 依据 |
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|---|---|---|
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| 1 业务规则数量 | 2 | 8 类日志枚举 + 字段映射,规则少 |
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| 2 状态流转复杂度 | 1 | 存储型表,无状态机 |
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| 3 异常处理复杂度 | 1 | 无回滚/补偿/降级路径 |
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| 4 边界场景复杂度 | 2 | 枚举校验、时间/关联边界 |
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| 5 需求不确定性 | 2 | 8 类日志已列明,但各类内容结构未细化 |
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B = (2+1+1+2+2)/5 = 1.6
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【技术复杂度】(第三步)
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T = 4(涉及 DB 变更:2 新表 + 2 老表加列)→ F(T) = 1 + 0.2×(4-1) = 1.6
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风险说明:无迁移工具、手工 DDL,需可重入与备份;实体无注解驼峰映射须与库表严格一致;有 zt_story_expand 同模式先例可参照。
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【AI效率系数】(第四步)
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P = 17(需求清晰度4 / 规则明确度4 / 可验证性5 / 代码结构清晰度4)
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N1 = 0(dynamic-datasource 依赖存在但本变更不涉及多数据源切换)
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N2 = 2(数据库老表变更 +1;低测试覆盖区域 +1)
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N3 = 1(测试覆盖率 <30% +1:src/test 仅 1 个空壳 context-load 测试)
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A = P - N = 14
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【安全门】(第五步)
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- 核心结算/分布式事务/权限鉴权/影响范围不清:均否
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- 单测覆盖率 <20%:**是**(全项目仅 ZentaoApplicationTests 1 个空壳测试)→ ⚠️ 高风险变更标记,G(A) 强制 = 1.0
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【G(A)】(第六步)
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A=14 映射值 0.55,被安全门覆盖 → G(A) = 1.00
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是否高风险变更:是(触发项:单测覆盖率 <20%)
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【最终工作量】(第七步)
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W = B × S × F(T) × G(A) = 1.6 × 4 × 1.6 × 1.00 = **10.2**
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【综合风险等级】中(安全门由测试欠账触发,非业务核心性;变更本身机械、同构、可控)
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【是否建议拆分】否(4 个单元同构且量小,一次交付;拆分只增管理成本)
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【AI建议参与方式】
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规则档位 G(A)=1.0 →「人类主导」。偏离建议并留痕:本变更高度机械(DDL+代码生成),实际风险点是项目无测试网导致回归不可验证 → 建议「AI 主导实现 + 人类把控 DDL 评审与字段映射核对 + AC-4 单测强制补齐作为安全网」(等效 0.75 档执行),由人类在 DDL 落库前逐项确认。
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## 提交禅道(待办)
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- story-id:输入文档无需求ID → 需用户手动提供
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- status / 人员信息:待用户确认
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- 提交命令:`python .claude/skills/demand-assessor/submit_assessment.py --story-id <ID> --number-units 4 --b 1.6 --ft 1.6 --ga 1.0 --status <状态> --w 10.2 [--product-person ..] [--develop-person ..] [--test-person ..]`
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