AI 时代需求工期评估助手。当用户需要评估一个需求的开发工期时使用此 skill，支持从 TAPD 拉取需求详情或直接接受用户输入的需求描述。结合项目代码结构、历史文档沉淀，分析需求复杂度，输出一份考虑了 AI 编程辅助（Copilot/Cursor/Claude 等）后的精准人日排期报告。适用场景：需求评审前的工期预估、迭代计划制定、项目排期、工作量对齐等。触发关键词：评估工期、排期、人日、需求复杂度分析、工作量评估。
需求工期评估助手
功能概述
需求工期评估助手是一项面向实际任务的技能，主要用于按以下步骤执行评估，每步完成后再进入下一步：；Step 1：获取需求信息；
核心要点
- 优先从 TAPD 拉取 （如果用户提供了需求 ID 或链接）：；
- 使用 stories_get 工具获取需求详情（title、description、priority、iteration）；
- 使用 bugs_get 获取关联缺陷数量（反映历史复杂度）；
使用与执行
如果需求描述不完整，追问用户补充；用户直接输入。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。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。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；
结果检查与注意事项
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。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。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
需求工期评估助手
工作流程
按以下步骤执行评估，每步完成后再进入下一步：
Step 1：获取需求信息
优先从 TAPD 拉取（如果用户提供了需求 ID 或链接）：
- 使用
stories_get工具获取需求详情（title、description、priority、iteration） - 使用
bugs_get获取关联缺陷数量（反映历史复杂度） - 如果需求描述不完整，追问用户补充
用户直接输入：
- 引导用户描述：功能目标、涉及模块、输入输出、特殊约束
Step 2：扫描项目代码结构
读取以下内容，理解项目现状：
- 模块结构：扫描
src/main/java目录，识别 controller/service/mapper/domain 层 - 相关代码：用
codebase_search搜索与需求相关的现有实现 - 历史文档：搜索
docs/目录下相关技术方案或设计文档 - 数据库变更：查看
sql/目录，了解相关表结构
重点关注：需求涉及的模块是否已有基础代码？是新建还是改造？
Step 3：复杂度评估
参考 complexity-model.md 进行多维度打分，输出：
- 技术复杂度（1-5分）：涉及技术难点、新技术引入、算法复杂度
- 业务复杂度（1-5分）：业务规则数量、边界条件、跨系统交互
- 代码改动量（1-5分）：新增/修改文件数量、数据库变更
- 测试复杂度（1-5分）：测试场景数量、集成测试难度
综合得出：低/中/高/极高 四档复杂度等级。
Step 4：AI 提效因子计算
参考 ai-efficiency-factors.md，根据需求类型确定 AI 提效系数：
- 计算 传统人日（无 AI 辅助的基准工时）
- 应用 AI 提效系数（0.2 ~ 0.7，即节省 30%~80% 工时）
- 得出 AI 辅助后人日
Step 5：输出排期报告
按以下格式输出完整报告：
📋 需求工期评估报告
需求概述
| 字段 | 内容 |
|---|---|
| 需求名称 | xxx |
| 需求来源 | TAPD #ID / 用户输入 |
| 评估时间 | YYYY-MM-DD |
| 评估人 | AI 辅助评估 |
复杂度分析
| 维度 | 得分(1-5) | 说明 |
|---|---|---|
| 技术复杂度 | x | 具体说明 |
| 业务复杂度 | x | 具体说明 |
| 代码改动量 | x | 具体说明 |
| 测试复杂度 | x | 具体说明 |
| 综合等级 | 低/中/高/极高 |
任务拆解
列出具体子任务，每个子任务给出：
- 任务描述
- 传统人日
- AI 辅助后人日
- AI 主要帮助点（代码生成/单测/文档/调试等）
| 子任务 | 传统人日 | AI辅助人日 | AI帮助点 |
|---|---|---|---|
| 数据库设计 & Migration | x天 | x天 | 表结构生成、SQL脚本 |
| 后端接口开发 | x天 | x天 | CRUD代码生成、参数校验 |
| 业务逻辑实现 | x天 | x天 | 逻辑框架、边界处理 |
| 单元测试 | x天 | x天 | 测试用例生成 |
| 联调自测 | x天 | x天 | 问题定位辅助 |
| 文档更新 | x天 | x天 | 文档生成 |
工期汇总
| 人日 | |
|---|---|
| 传统开发（无AI） | x 天 |
| AI 辅助开发 | x 天 |
| 节省工时 | x 天（节省 xx%） |
风险提示
列出可能导致工期延误的风险点，以及建议的缓解措施。
前提假设
列出本次评估的假设条件（如：需求不变更、依赖服务正常、开发者熟悉 AI 工具等）。
注意事项
- 不要低估 AI 的能力：对于 CRUD、单测、文档类任务，AI 可节省 60-80% 工时
- 不要高估 AI 的能力：复杂业务逻辑、架构设计、需求澄清仍需人工主导
- 工期 = 净编码时间 + 沟通协作时间：AI 主要压缩编码时间，沟通时间压缩有限
- 给出区间而非精确值：建议给出乐观/标准/保守三档估算
- 如果需求信息不足，主动追问，不要基于假设给出不准确的评估
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