name	analyze-task
description	分析任务并输出需求分析文档。当需要在动手设计前厘清某个任务的需求、影响范围与风险时使用。

分析任务

行为边界 / 关键规则

本技能仅产出需求分析文档（analysis.md 或 analysis-r{N}.md）—— 不修改任何业务代码
严格基于 task.md 中已有的需求、上下文和来源信息展开分析
执行本技能后，你必须立即更新 task.md 中的任务状态

版本戳规则：创建或更新 task.md frontmatter 时，先读取 .agents/rules/version-stamp.md，并写入或刷新 agent_infra_version。

第 0 步：状态核对（执行前硬约束）

在加载 workflow / skill / rules 指令之后、做任何任务状态判断或用户可见结论之前，必须先执行状态核对。指令类文件读取不算对外动作或结论。

运行以下命令，并把原文粘贴到回复正文和本轮产物的 ## 状态核对 段：

git status -s
ls -la .agents/workspace/active/{task-id}/
tail .agents/workspace/active/{task-id}/task.md

状态核对完成前，禁止任何关于外部状态的断言（例如“代码没变”“测试已通过”“没有其他引用”），包括思考阶段。本门禁只提供结构下限；逐条证据配对和真实性仍需按报告模板与审查要求核对。

任务入参短号别名

如果 {task-id} 入参匹配 ^[#]?[0-9]+$（裸数字或带 # 前缀），先读取 .agents/rules/task-short-id.md 的「SKILL 入参解析」段执行解析；后续命令视 {task-id} 为解析后的全长 TASK-YYYYMMDD-HHMMSS 形式。

步骤开始：声明 started 事件

确认前置条件和轮次后、本轮第一个产出动作之前执行：

agent-infra-internal task-event {task-id} analyze.started --agent {agent}

执行步骤

1. 验证前置条件

检查必要文件：

.agents/workspace/active/{task-id}/task.md - 任务文件

注意：{task-id} 格式为 TASK-{yyyyMMdd-HHmmss}，例如 TASK-20260306-143022

如果缺少 task.md，提示用户先创建或导入任务。

2. 解析分析上下文

运行 agent-infra-internal task-artifact {task-id} inspect --family analysis。仅当结果为 ready 时继续；从 next.round / next.name 记录 {analysis-round} / {analysis-artifact}，从 inputs 读取修订上下文。不得自行扫描轮次或拼装文件名。随后执行 started 事件，并以事件返回的 artifactContext 复核同一身份。

3. 阅读任务上下文

仔细阅读 task.md 以理解：

任务标题、描述和需求列表
上下文信息（Issue、PR、分支、告警编号等）
当前已知的受影响文件和约束

如 task.md 包含以下来源字段，补充读取对应来源信息：

issue_number - Issue
codescan_alert_number - Code Scanning 告警
security_alert_number - Dependabot 告警

Round ≥ 2：响应上一轮审查（仅当存在审查产物时）：若任务目录存在 review-analysis.md / review-analysis-r{N}.md，读取最高轮次的审查报告；在本轮分析产物中新增 ## 对上一轮审查的响应 段，对每条发现先 Read/Grep 核实，再按 .agents/rules/review-handshake.md 的四态（accepted / adjusted / refuted / cannot-judge）处置——每态都要附相称证据，不默认顺从；并把处置回写 task.md ## 审查分歧账本 对应行（stage=analysis，round +1）。未决分歧写入 ## 未决问题。Round 1 无审查，跳过本段。

4. 入口需求充分性闸门

本步骤的发问受 .agents/rules/no-mid-flow-questions.md「例外 3：入口式需求充分性澄清」授权：仅在 analyze-task 入口、仅用于判断并补齐需求充分性，一次只问一个问题，绝不借此征求实现 / 技术选型偏好。

排在第 0 步状态核对与步骤 3 之后执行（提问属对外动作，须在状态核对硬闸门之后；判定与状态读写需先读到 task.md）。

4.1 读取跨轮状态：读取 task.md 的 ## Brainstorming 段（不存在则视为首次，question_count=0）。段格式：

## Brainstorming
- status: asking | done
- question_count: <int>
- pending_question: <文本，可空>
- answered:
  - Q: … / A: …

4.2 接收上一问的答案：若存在 pending_question：

用户当轮消息可解析出答案 → 把答案回写 ## 描述 / ## 需求，把该 Q/A 追加进 answered，清空 pending_question（question_count 不变）。
未携带答案 → 复述 pending_question，按下文场景 B 提问早退（不增加 question_count）。

4.3 充分性判定（客观清单，命中任一缺口即判为不足）：

描述/需求为空，或仅一句话且无可验证的验收标准；
缺少目标或受影响范围（不知道要改什么 / 影响谁）；
需求条目自相矛盾，或关键名词未定义而无法分析。

4.4 分流：

场景 A（充分 / 已收敛）——满足任一退出条件：充分性清单全部通过 / 用户显式「直接分析 / skip」/ question_count 达上限（≤5）。置 ## Brainstorming 的 status: done，继续步骤 5 起的正常流程；未补齐的缺口写入分析产物 ## 假设 / ## 未决问题。
场景 B（不足，提问早退）——在本步骤内闭环并提前 STOP：
1. 确定本轮要问的问题（与 4.2 保持一致）：
  - 若已存在 pending_question（上一问尚未得到答案）→ 复述该 pending_question，不修改它、不增加 question_count；
  - 否则（无待答问题）→ 选最高价值的一个问题（验收标准 > 范围 > 歧义），写入 ## Brainstorming：status: asking、pending_question: <问题>、question_count += 1。
2. 若 start_date 为空，写入当日日期（date +%F）；随后执行 agent-infra-internal task-event {task-id} analyze.awaiting-input --agent {agent} --question {question_count}，由核心统一更新基础 frontmatter 和 Activity Log。
3. Issue 同步（存在 issue_number 时，任一失败跳过）：先读 .agents/rules/issue-sync.md 完成 upstream / 权限检测；仅按 task.md 评论同步规则更新 task 评论；status label 维持 pending-design-work；不发布分析产物评论。
4. 校验（替代步骤 8 的 artifact gate）：node .agents/scripts/validate-artifact.js check task-meta .agents/workspace/active/{task-id} --skill analyze-task --format text（早退已置 current_step: requirement-analysis 且已写入 start_date，预期通过）；并保留 rg -n 'Analyze Task $Brainstorming$' .agents/workspace/active/{task-id}/task.md 与 task 评论同步证据。不跑 artifact gate，也不跑 check activity-log / check platform-sync（二者绑定分析产物路径）。
5. 用户输出：只展示当前单个问题 + 如何回答/继续（再次触发 analyze-task {task-ref} 并附答案），并按 .agents/rules/next-step-output.md 在末行追加 Completed at。
6. STOP，等待回答。下一次触发回到本步骤。

5. 执行需求分析

开始分析前：若 frontmatter 的 start_date 为空，立即写入当日日期（命令 date +%F，格式 YYYY-MM-DD）；已有值则保留。写入前先读取 .agents/rules/version-stamp.md，并同步刷新 updated_at / agent_infra_version。

遵循 .agents/workflows/feature-development.yaml 中的 analysis 步骤：

必要任务（仅分析，不编写业务代码）：

理解任务需求和目标
搜索相关代码文件（只读）
分析代码结构和影响范围
识别潜在技术风险和依赖
评估工作量和复杂度

6. 输出分析文档

步骤 6–9 属**场景 A（正常产出）**路径。**场景 B（提问早退）**已在步骤 4 内完成状态更新、task 评论同步与校验并 STOP，不进入这些步骤。

创建 .agents/workspace/active/{task-id}/{analysis-artifact}。

输出模板

# 需求分析报告

- **分析轮次**：Round {analysis-round}
- **产物文件**：`{analysis-artifact}`

## 状态核对

> 粘贴第 0 步状态核对命令原文；每条命令以 `$ ` 开头。

## 需求来源

**来源类型**：{用户描述 / Issue / Code Scanning / Dependabot / 其他}
**来源摘要**：
> {任务来源或关键上下文}

## 需求理解
{用自己的话重述需求以确认理解}

## 相关文件
- `{file-path}:{line-number}` - {描述}

## 影响评估
**直接影响**：
- {受影响的模块和文件}

**间接影响**：
- {可能受影响的其他部分}

## 技术风险
- {风险描述和缓解思路}

## 依赖关系
- {需要的依赖和与其他模块的协调}

## 假设

> 如本次分析依赖某些假设，列在此处；没有则可省略本段。

- {本轮分析所依赖的假设}

## 未决问题

> 如有需要人工裁定的未决问题，列在此处；没有则可省略本段。
> 普通未决问题列在本段；属关键设计决策的（按 `.agents/rules/no-mid-flow-questions.md` 判据），详情块改写入下方 `## 人工裁决待办` 的 `### HD-N`，本段仅保留一行指针。

- {未决问题}

## 人工裁决待办

> 仅当本轮升级了 `[needs-human-decision]` 关键设计决策时写本段；没有则省略。
> 每项按 `.agents/rules/human-decision-context.md` 写一个自足的 `### HD-N` 块（`HD-N` 全局唯一，见 `.agents/rules/review-handshake.md`），并在 task.md `## 审查分歧账本` upsert 对应 `HD-` 行（evidence 指向 `{analysis-artifact}#HD-N`）。

## 工作量和复杂度评估
- 复杂度：{高/中/低}
- 风险等级：{高/中/低}

7. 更新任务状态

更新 .agents/workspace/active/{task-id}/task.md：

仅更新优先级、Brainstorming、审查响应等本技能拥有的业务内容；产物链接、阶段与完成日志由 completed 事件统一登记
在追加工作流 Activity Log 条目之前，基于分析结果（业务影响、风险、依赖、阻塞条件）重估 priority。若重估值与 task.md 当前值不一致：
- 用新值覆盖 frontmatter 的 priority 字段
- 在本轮分析产物 {analysis-artifact} 中追加 ## 优先级重估 段，记录一条：priority {old} → {new} (rationale: {基于本轮分析的简短依据}) 若重估值与当前值一致，跳过：不写入 ## 优先级重估 段。后续 Flow A 同步会读取可能更新过的 frontmatter，并自动把新值同步到 Issue。
完成业务内容更新后执行 agent-infra-internal task-event {task-id} analyze.completed --agent {agent} --artifact {analysis-artifact}，由核心原子登记链接、阶段、代理、时间、版本和 Activity Log。

如果 task.md 中存在有效的 issue_number，执行以下同步操作（任一失败则跳过并继续）：

执行前先读取 .agents/rules/issue-sync.md，完成 upstream 仓库检测和权限检测
按 issue-sync.md 设置 status: pending-design-work
创建或更新 .agents/rules/issue-sync.md 中定义的 task 评论标记（按 issue-sync.md 的 task.md 评论同步规则）
发布 {analysis-artifact} 评论
读取 .agents/rules/issue-fields.md，按流程 A 把 task.md 中所有非空的 Issue 字段（priority/effort/start_date/target_date）同步到 Issue（幂等；has_push=false 或取数/写入失败时跳过，不阻断）

8. 完成校验

本步骤的 artifact gate 仅用于场景 A；场景 B 的校验见步骤 4（check task-meta + 显式证据），不在此跑 artifact gate。

运行完成校验，确认任务产物和同步状态符合规范：

node .agents/scripts/validate-artifact.js gate analyze-task .agents/workspace/active/{task-id} {analysis-artifact} --format text

处理结果：

退出码 0（全部通过）-> 继续到「告知用户」步骤
退出码 1（校验失败）-> 根据输出修复问题后重新运行校验
退出码 2（网络中断）-> 停止执行并告知用户需要人工介入

将校验输出保留在回复中作为当次验证输出。没有当次校验输出，不得声明完成。

9. 告知用户

本步骤为场景 A 正常完成输出；场景 B 的单问输出见步骤 4。

仅在校验通过后执行本步骤。

重要：以下「下一步」中列出的所有 TUI 命令格式必须完整输出，不要只展示当前 AI 代理对应的格式。如果 .agents/.airc.json 中配置了自定义 TUI（customTUIs），读取每个工具的 name 和 invoke，按同样格式补充对应命令行（${skillName} 替换为技能名，${projectName} 替换为项目名）。渲染最终输出前，先读取 .agents/rules/next-step-output.md 并落实其两类规则：(1) 「下一步」命令把 {task-ref} 渲染为短号 #NN（未分配/已释放时回退完整 TASK-id）；(2) 在面向用户输出的绝对最后一行追加 Completed at 收尾行（成功、错误、早退等任何面向用户输出都适用，不限于校验通过的成功态）。

输出格式：

任务 {task-id} 分析完成。

摘要：
- 分析轮次：Round {analysis-round}
- 相关文件：{数量}
- 风险等级：{评估}

产出文件：
- 分析报告：.agents/workspace/active/{task-id}/{analysis-artifact}

下一步 - 审查需求分析：
  - Claude Code / OpenCode：/review-analysis {task-ref}
  - Gemini CLI：/agent-infra:review-analysis {task-ref}
  - Codex CLI：$review-analysis {task-ref}

完成检查清单

阅读并理解了任务文件和来源信息
创建了分析文档 .agents/workspace/active/{task-id}/{analysis-artifact}
更新了 task.md 中的 current_step 为 requirement-analysis
更新了 task.md 中的 updated_at 为当前时间
更新了 task.md 中的 assigned_to
追加了 Activity Log 条目到 task.md
在工作流进度中标记了 requirement-analysis 为已完成
告知了用户下一步（必须展示所有 TUI 的命令格式，含自定义 TUI，不要筛选）
没有修改任何业务代码

停止

完成检查清单后，立即停止。等待用户审查分析结果并手动调用 plan-task 技能。

注意事项

前置条件：必须已存在任务文件 task.md
多轮分析：需求变化或已有分析需要修订时，使用 analysis-r{N}.md
职责单一：本技能只负责分析，不设计方案、不实现代码

错误处理

任务未找到：提示 "Task {task-id} not found, please check the task ID"