面向 Git Diff 的 AI 代码审查与代码风险审查质量门禁：发布就绪性评估、回归测试、安全测试、依赖影响分析、运行时风险分析、LLM……
RiskRadar AI.
功能概述
RiskRadar AI.是一项面向实际任务的技能，主要用于RiskRadar AI是软件团队的通用代码风险审查和发布质量门技能. 它将代码修改转化为可操作工程和QA证据:精确代码.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
RiskRadar AI
RiskRadar AI 是面向软件团队的通用型代码风险审查与发布质量门禁能力。它将代码变更转化为可落地的工程与 QA 证据：精确的代码位置、影响范围、严重程度、置信度、测试策略及发布建议。
适用于后端、前端、移动端、平台、数据、AI、LLM、Agent、RAG、API、基础设施以及集成密集型系统。
适用场景
当您需要以下能力时，请使用该能力：
- 在发布前审查 Pull Request 或 Git Diff。
- 识别功能、运行时、依赖、安全、性能、兼容性及回归类风险。
- 审查 AI 增强型工作流，例如 LLM 调用、Agent 行为、RAG 检索、Prompt 模板、工具调用（tool calling）及模型降级逻辑（fallback logic）。
- 构建具备明确验证步骤的发布质量门禁。
- 生成单元测试、集成测试、端到端测试（E2E）、对抗测试、韧性测试及监控测试建议。
核心工作流
- 界定变更范围：识别相关仓库、文件、Git Diff、受影响模块、用户路径、API、数据流向及运行时边界。
- 映射关键路径：追踪状态转换、外部依赖、持久化操作、网络调用、异步任务、权限控制及用户可见影响。
- 识别 AI 依赖项：在适用情况下检测 LLM 调用、Agent、RAG、Prompt 模板、模型路由（model routing）、工具调用（tool calls）、功能开关（feature flags）及降级行为（fallback behavior）。
- 分析风险：对功能、运行时、依赖、安全、性能、AI、隐私、韧性及回归类风险进行分类。
- 验证证据：将每一项发现均关联至对应代码、配置、数据流、日志、测试或产品行为。
- 设计测试：产出有针对性的单元测试、集成测试、端到端测试（E2E）、对抗测试、韧性测试及监控测试方案。
- 撰写报告：包含严重程度、置信度、精确代码位置、影响范围、验证步骤及发布建议。
参考指南
| 主题 | 参考文档 | 加载时机 |
|---|---|---|
| 代码风险审查 | references/code-risk-review-playbook.md |
始终用于风险分类、证据要求及报告表格规范 |
必需输出
生成一份 Markdown 格式报告，内容需包括：
- 执行摘要与发布建议。
- 风险表格，含严重程度、置信度、精确代码位置、影响范围、修复/测试建议。
- AI 工作流风险专项章节（当涉及 LLM、Agent、RAG、模型或工具调用逻辑时）。
- 分层测试策略：单元测试、集成测试、端到端测试（E2E）、对抗测试、韧性测试、监控测试。
- 证据检查清单与待澄清问题。
AI 工作流风险专项章节
## AI 工作流风险审查 | 风险 | 代码位置 | 用户/系统影响 | AI/模型/Agent 关联 | 所需证据 | 验证方式 | 优先级 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
质量标准
- 不得在缺乏代码或配置证据的前提下虚构风险。
- 每项高严重程度风险均须提供具体的复现路径或验证方法。
- 明确区分事实、假设与推断得出的风险。
- 优先输出可执行、可阻断发布的发现，而非泛泛而谈的建议。
- 若证据不足，须清晰说明缺失的具体内容。
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