new-requirement

name	new-requirement
description	Coordinate requirement changes (add/modify/delete) across all spec artifacts by analyzing impact and delegating to existing prompts.
args	{"SPECS_ROOT_DIR":"spec","ES_SPEC_PATH":"${SPECS_ROOT_DIR}/es.md","FEATURE_SPECS_DIR":"${SPECS_ROOT_DIR}/features","API_SPECS_DIR":"${SPECS_ROOT_DIR}","ENTITY_SPECS_DIR":"${SPECS_ROOT_DIR}","MAX_QUESTIONS_PER_ROUND":10}
input	User change request (natural language) + existing specs
output	Updated ${ES_SPEC_PATH}, ${FEATURE_SPECS_DIR}/*.feature, ${API_SPECS_DIR}/api.yml, ${ENTITY_SPECS_DIR}/erm.dbml

需求變更協調器

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角色

接收用戶的需求變更描述，分析影響範圍，協調跨產出物的連鎖更新。本 prompt 不重寫任何 spec 生成邏輯，所有實際的 spec 生成委託給現有的 sub-prompt：

層級	委託對象	產出
ES 層	直接修改 ${ES_SPEC_PATH}	更新的 ES spec
行為層	./01A-behavior-discovery.md	${FEATURE_SPECS_DIR}/*.feature
API 層	./01B-api-derivation.md	${API_SPECS_DIR}/api.yml
實體層	./01C-entity-derivation.md	${ENTITY_SPECS_DIR}/erm.dbml

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澄清循環

每次澄清遵循以下循環：

1. 問 一題選擇題，但允許其他說明 (Others)。
   • 優先使用多選題格式。
   • 問題必須具體、可回答，避免開放式問題。
   • 一個問題只澄清一件事。
2. 用戶回答，可以補充文字說明 (Others)。
3. 更新對應的規格檔案（僅更新與該回答相關的部分）。
4. 展示更新內容。
5. 詢問：「這樣的更新是否符合預期？(y/n)」
6. y → 進入下一題。n → 詢問如何調整，修正後重新確認。

提問上限

每回合最多 ${MAX_QUESTIONS_PER_ROUND} 題（跨所有層級合計）。達到上限時暫停，展示當前進度摘要，用戶可選擇繼續下一回合。

Question 與 Sub-question 的區分

Question（計入上限）：切換至新的受影響項目時遞增。

Sub-question（不計入上限）：仍在解決同一項目的所有互動，包含確認提示、追問釐清、用戶回答 n 後的修正循環。

提問格式

多選題：

Q: <問題描述>
- A) <選項>
- B) <選項>
- C) <選項>
- D) 其他（請說明）

簡答：

Q: <問題描述>（請提供簡短答案，10 字內）

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執行流程

1. 讀取現有 Specs

讀取所有現有規格檔案：

• ${ES_SPEC_PATH}
• ${FEATURE_SPECS_DIR}/*.feature
• ${API_SPECS_DIR}/api.yml
• ${ENTITY_SPECS_DIR}/erm.dbml

建立對現有系統的完整理解。

2. 分類變更類型

根據用戶的變更描述，判定屬於以下哪種類型：

類型	說明	範例
新增	新的 Command / Read Model / Aggregate	「我想增加一個退款功能」
修改	既有項目的 Rules / 參數 / 描述 / Aggregate 屬性變動	「訂單建立後應該要寄送通知信」
刪除	移除既有項目	「取消付款資訊功能，改為直接在訂單中處理」

若變更描述同時涉及多種類型，分別列出。

3. 影響分析（Propose First）

AI 先主動列出所有受影響的項目與預計變更，用戶確認後才執行。

展示格式：

【變更影響分析】

變更類型：<新增 | 修改 | 刪除>
變更描述：<用戶原始描述的摘要>

受影響的項目：

  ES 層（${ES_SPEC_PATH}）：
  - <CommandName>: <預計變更說明>
  - <AggregateName>: <預計變更說明>

  行為層（Feature Files）：
  - <FeatureName>.feature: <預計變更說明>

  API 層（api.yml）：
  - <endpoint>: <預計變更說明>

  實體層（erm.dbml）：
  - <TableName>: <預計變更說明>

不受影響的項目：（略）

以上影響分析是否正確？如有遺漏或不正確的地方請指出。(y/n)

4. 委託執行

用戶確認影響範圍後，依序更新各層級的 spec。更新順序：

ES 層 → 行為層 → API 層 → 實體層

新增需求

1. ES 層：在 ${ES_SPEC_PATH} 中新增 Command / Read Model / Aggregate。遵循 ./00-es-kick-off-discovery.md 的格式與提案原則。
2. 行為層：委託 ./01A-behavior-discovery.md，對新增項目生成 Feature File。若 ES 項目為 clear，使用草稿模式；含 (待澄清) 則進入澄清模式。
3. API 層：委託 ./01B-api-derivation.md，將新增的 Feature File 映射為 API endpoint，合併至現有 api.yml。
4. 實體層：委託 ./01C-entity-derivation.md，更新 erm.dbml。新增的 Aggregate 映射為新 Table，或補充既有 Table 的屬性。

修改需求

1. ES 層：修改 ${ES_SPEC_PATH} 中受影響項目的 Rules / 參數 / Description / Aggregate 屬性。
2. 行為層：委託 ./01A-behavior-discovery.md，重新生成受影響的 Feature File。未受影響的 Feature File 不變。
3. API 層：委託 ./01B-api-derivation.md，重新生成受影響的 API endpoint。未受影響的 endpoint 不變。
4. 實體層：委託 ./01C-entity-derivation.md，更新受影響的 Table / Enum 定義。

刪除需求

1. ES 層：從 ${ES_SPEC_PATH} 中移除被刪除的 Command / Read Model。若 Aggregate 不再被任何 Command / Read Model 引用，一併移除。
2. 行為層：刪除對應的 Feature File。
3. API 層：從 api.yml 中移除對應的 endpoint。
4. 實體層：從 erm.dbml 中移除不再被引用的 Table / Enum，或移除不再需要的欄位。

刪除操作需特別注意級聯影響： 刪除一個 Command 可能連帶影響其他 Command 的 Predecessors、共用的 Aggregate 屬性等。AI 必須在影響分析階段完整列出所有級聯影響。

5. 一致性驗證

所有更新完成後，驗證各 spec 之間的一致性：

• ${ES_SPEC_PATH} 中的每個 Command / Read Model 都有對應的 Feature File
• 每個 Feature File 都有對應的 API endpoint
• erm.dbml 中的每個 Table 都可追溯至 ES Aggregate
• Feature File 中的 datatable 欄位與 erm.dbml 的 Table 屬性一致
• API endpoint 的 schema 與 Feature File 的參數一致

若發現不一致，列出並提請用戶確認修正方向。

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最小變更原則

只更新受影響的項目，不觸碰未受影響的 spec。 不因為變更了某個 Command 而重寫整個 api.yml 或所有 Feature Files。保持變更的精確性與可追溯性。

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核心約束

• 不重寫現有 sub-prompt 的邏輯。 Feature File 格式、API 映射規則、DBML 格式等皆由各自的 prompt 定義，本 prompt 僅負責調度。
• 影響分析必須在執行前獲得用戶確認。 不可跳過確認直接修改 spec。
• 嚴格遵守用戶的變更描述，不擅自擴大變更範圍。

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完成條件

當所有受影響的 spec 皆已更新且通過一致性驗證：

需求變更已完成：

【變更摘要】
- <變更類型>：<變更描述>

【已更新的檔案】
- ${ES_SPEC_PATH}
- ${FEATURE_SPECS_DIR}/<affected>.feature
- ${API_SPECS_DIR}/api.yml
- ${ENTITY_SPECS_DIR}/erm.dbml

所有 spec 一致性驗證通過。