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"运行时影响面"分析（区别于 service-dependency-analyzer 的"拓扑影响面"）。基于实际 diff + 流量数据估计真实受影响的请求规模。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
校验业务代码与 IDL 契约同步、字段冻结状态是否被破坏。作为 8 维度 code review 的"契约一致"维度，可被 design-checker / code-review-preparer 调用，也可独立运行。
聚合 8 维度 review Agent 的产出，生成统一的 review 报告并写入 reviews/{ts}.md。
当 context/ 下新增/删除文件时，自动更新对应层级的 INDEX.md，避免"孤儿文件"。
按 templates/detail-design.md 模板撰写详细设计文档，包括数据模型、IDL 变更、接口设计、决策、错误处理、监控、灰度等。
运维操作中心（Operations Center）通用适配器——为团队的运营/运维操作（开关、灰度、限流、降级）提供统一调用约定。具体实现按团队接入。
DevOps CLI 通用适配器——把团队的部署/构建/发布命令包装成一致的高层接口。具体实现按团队接入。
| name | impact-analyzer |
| description | "运行时影响面"分析（区别于 service-dependency-analyzer 的"拓扑影响面"）。基于实际 diff + 流量数据估计真实受影响的请求规模。 |
原文 §8.3 服务治理类。运行时而非拓扑视角。
| Skill | 维度 | 输出 |
|---|---|---|
| service-dependency-analyzer | 静态依赖图 | 哪些服务理论上会受影响 |
| impact-analyzer（本 Skill） | 动态调用 + 流量 | 哪些请求路径实际会被打到 + 量级 |
从 diff 抽出被改的公共函数 / API endpoint。
grep 函数名dependencies.yaml depends_on 反查并扫调用方代码为每个调用点估计 QPS（来自监控数据或历史值），算出"受影响请求量级"。
=== Impact Analysis ===
被改动函数：couponcenter.GrantByTag
调用方影响：
┌─ 营销后台前端：~50 req/min （工具型流量，可接受短暂抖动）
├─ Marketing CronJob：~5 req/h （定时任务，对延迟不敏感）
└─ 第三方营销 API：~20 req/min （对外契约，必须保证向后兼容）
预计运行时影响：~70 req/min
建议灰度策略：先内部 → 再 CronJob → 最后第三方
release-coordinator 在阶段 5 前调用regression-risk-assessor 用于打分（如果实际影响面 > 1000 req/min，+2 分）