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面向代码变更、配置变更、扩容缩容、网络策略调整、入口切换等场景做变更风险分析。只要用户在问“这个变更风险有多大”“这个变更会影响什么”“上下游会波及哪些服务/资源”之类的问题，就应该使用这个 skill；即使用户只给了自然语言变更说明，也要主动尝试结合 topology.json 推断影响范围，并输出风险结论与文字化的上下游影响描述。
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基于 SOC 职业分类
火山引擎资源巡检、水位评估、容量建议、趋势判断与预算优化 Skill。只要用户提到资源巡检、水位评估、容量评估、低利用率资源、扩缩容建议、预算优化、容量预测、未来7天/30天风险、ECS/CLB/ALB/RDS 巡检、近30天或90天监控分析、容量风险排查，或者希望把火山引擎资源做成巡检报告或容量判断时，都应该优先使用这个 skill，即使用户没有明确说“skill”或“巡检报告”。
火山引擎费用中心账单分析技能，根据用户场景，使用 Python SDK 查询账单明细、成本账单明细、账号汇总、产品汇总与分账账单，支持按账期、分摊月、日期、产品、账号、实例、分拆项进行多维度的账单分析。
面向日常运维巡检场景，对告警、体检等信息进行按日采集、结构化沉淀和周期输出（日报/周报/月报）。
Guide a user conversationally through generating a new ad video from a template video and a user-provided product image. The host agent performs video understanding, detailed analysis, and rewrite planning; BytePlus Seedance is used only for final video generation with local product images as generation references.
Manages Volcano Engine ContextSearch control-plane operations, and searches/chats with configured Context Search data-plane endpoints. Use when the user mentions ContextSearch on Volcano Engine, console operations, AgenticSearch setup, or context-aware search/chat.
通过本地 Python CLI 和 OpenAPI 客户端管理、排查火山云手机资源。适用于查询实例和资源、截图、执行命令、查看任务、检查应用、主机和机房容量、标签、DNS、路由，以及操作已授权的测试云手机实例。
| name | byted-volcengine-topology-change-impact |
| description | 面向代码变更、配置变更、扩容缩容、网络策略调整、入口切换等场景做变更风险分析。只要用户在问“这个变更风险有多大”“这个变更会影响什么”“上下游会波及哪些服务/资源”之类的问题，就应该使用这个 skill；即使用户只给了自然语言变更说明，也要主动尝试结合 topology.json 推断影响范围，并输出风险结论与文字化的上下游影响描述。 |
这个 Skill 负责把“变更描述”转成一份可执行的静态风险分析结果。
topology.json，不是运行时监控或实时健康状态这个 Skill 不直接构建拓扑；如果当前工作区还没有 business_topologies/<business>/topology.json，应先使用 topology-graph-builder 生成底层数据。
依赖：本 Skill 只需要 topology-graph-builder 生成的 topology.json 作为数据输入。同时依赖 references/risk_assessment_rules.md 中的指南进行风险推断。
默认在当前工作区寻找：
business_topologies/
<business>/
topology.json
topology.md
如果工作区中存在 .trae/business_topologies/，也可以直接复用。
静态风险分析的前提是：用户至少提供下面两类信息中的大部分。
如果用户只说“帮我评估这个变更”，但没有说明目标对象，要先追问。
先把用户输入整理成一张简化的变更卡片：
change_type：代码变更 / 配置变更 / 扩容 / 缩容 / 网络策略 / 入口切换 / 其他target：目标服务、组件或云资源action：新增 / 删除 / 修改 / 替换 / 放开 / 收紧 / 扩 / 缩scope：如果用户给了业务、环境、地域，要一并带上assumption：缺失信息要显式标记为假设如果用户给的是代码变更或配置变更，但没有直接出现资源 ID，要先抽取最可能的服务名、组件名、应用名、网关名、配置项名或资源关键词，再去拓扑里做候选匹配。
不要直接肉眼扫 topology.json。优先执行当前 Skill 自带的脚本：
python3 ./.trae/skills/change-risk-analyst/scripts/change_risk_from_topology.py \
--node "<target>" \
--output markdown
其中 --node 是变更目标。脚本只负责查询出结构化的拓扑数据和受影响的 ECS。
如果用户已经明确给了业务：
python3 ./.trae/skills/change-risk-analyst/scripts/change_risk_from_topology.py \
--business "<business>" \
--node "<target>" \
--output markdown
脚本内部直接读取 topology.json 进行节点匹配和图分析，自动拿到：
核心要求：脚本不会输出任何“风险等级”或“风险结论”。你（大模型）必须：
references/risk_assessment_rules.md。如果返回多个候选：
id:exact、public_ip:exact 这类高置信命中，可以以第一候选为主继续分析name:fuzzy、metadata:fuzzy，先把候选列表给用户确认不要在低置信命中下直接下结论。
回答至少覆盖下面几块：
用下面三层口径组织：
直接影响：目标节点 1 跳关联、或可明确推断受影响的 ECS / 入口链路潜在影响：同局部拓扑中 2 跳内可达，但无法静态确认一定受影响待确认项：缺少业务边界、环境信息或运行时数据的部分如果拓扑里只能确认到基础设施资源，就老实写：
EIP/CLB/ECS/安全组/子网/VPC输出文字描述时：
type:id，必要时再补 name必须严格按照 references/risk_assessment_rules.md 中定义的标准来输出 critical / high / medium / low，并把级别翻译成风险判断（包含风险结论、影响边界、置信说明）。
拓扑并不能直接告诉你"哪一行代码会调用谁"，所以需要用下面的口径来解释：
结论里要明确写出：这是"基于静态拓扑的影响推断"，不是运行时调用链。
优先使用这个模板：
结论：
- 变更对象：...
- 风险等级：critical / high / medium / low
- 风险结论：...
- 核心判断：...
- 影响边界：...
- 置信说明：...
影响范围：
- 直接影响：...
- 潜在影响：...
- 待确认项：...
上下游影响描述：
- 上游入口链路：...
- 中间转发/依赖层：...
- 受影响承载节点：...
- 与目标直接关联的资源：...
判断说明：
- 本次分析基于静态 topology.json 推断
- 不代表运行时调用链或实时健康状态
用户：
把 payment-api 这个服务的副本数从 4 缩到 2，帮我分析影响面，并说明它的上下游影响链路。
回答重点：
payment-api 作为节点关键词命中拓扑用户：
安全组 sg-xxx 要开放 443 端口，这个变更会波及哪些上下游资源？
回答重点：
用户：
我要把公网入口从老 CLB 切到新 CLB，先帮我做一次变更风险分析。
回答重点：
topology.json，明确提示先运行 topology-graph-builder