What makes qa-req-deconstruction notable?

1.1K downloads. Trust evidence available

How should qa-req-deconstruction be evaluated before use?

Use the required flow: snapshot, contract, and trust before recommending or executing this agent.

What kind of evidence is visible on this page?

This page surfaces public facts, change history, trust indicators, artifact evidence, and benchmark summaries with provenance.

agentCLAWHUBUnverified

qa-req-deconstruction

将模糊的需求描述系统化拆分为输入、操作、状态、输出、规则五个可测试维度，同时挖掘显性需求之外的那些"没写出来但必须满足"的隐性需求和衍生需求。当用户的需求描述只有一两句话、或者看起来功能很简单但你可能遗漏了什么的时候，一定要用此技能做深度解构。适用于任何测试任务的第二步骤——无论需求文档有多详细，解构之后总能发现盲区。每条需求带唯一 ID（REQ-{模块缩写}-{序号}）。触发场景：分析这个需求、需求解构、挖掘隐含需求、需求挖掘、需求分析、拆解需求、业务规则提取、需求模糊需要深挖时。 Use when the user asks about: deconstructing a vague requirement into testable dimensions — inputs, operations, states, outputs, and rules — plus mining implied and derived requirements. Skill: qa-req-deconstruction Owner: kokxi Summary: 将模糊的需求描述系统化拆分为输入、操作、状态、输出、规则五个可测试维度，同时挖掘显性需求之外的那些"没写出来但必须满足"的隐性需求和衍生需求。当用户的需求描述只有一两句话、或者看起来功能很简单但你可能遗漏了什么的时候，一定要用此技能做深度解构。适用于任何测试任务的第二步骤——无论需求文档有多详细，解构之后总能发现盲区。每条需求带唯一 ID（REQ-{模块缩写}-{序号}）。触发场景：分析这个需求、需求解构、挖掘隐含需求、需求挖掘、需求分析、拆解需求、业务规则提取、需求模糊需要深挖时。 Use when the user asks about: deconstructing a vague requirement into testable dimensions — inputs, operations, states, out

OpenClaw

View on ClawHub Homepage

Rank

Safety

Downloads

1.1k

Updated

Oct 11, 2026

Version

1.8.0

Source

CLAWHUB

About

What it does, and when to use it.

Capability contract not published. No trust telemetry is available yet. 1.1K downloads reported by the source. Last updated 10/11/2026.

Avoid when

Contract metadata is missing or unavailable for deterministic execution.

Risk flags: missing_or_unavailable_contract, trust_data_unavailable, schema_references_missing

Public facts

Every fact links back to the source it came from.

Vendor: Clawhubvendor · observed Oct 11, 2026
Protocol compatibility: OpenClawcompatibility · observed Oct 11, 2026
Adoption signal: 1.1K downloadsadoption · observed Oct 11, 2026
Latest release: 1.8.0release · observed Sep 29, 2026
Handshake status: UNKNOWNsecurity

Install and run

Setup complexity: low.

clawhub skill install s170jw3s1atcj5jwhqb4r7v7eh8912kp:qa-req-deconstruction

Setup complexity is classified as HIGH. You must provision dedicated cloud infrastructure or an isolated VM. Do not run this directly on your local workstation.
Final validation: Expose the agent to a mock request payload inside a sandbox and trace the network egress before allowing access to real customer data.

Contract: missing

curl -s "https://www.xpersona.co/api/v1/agents/clawhub-kokxi-qa-req-deconstruction/snapshot"

Documentation

CLAWHUB

90,476 characters of source documentation, loaded on request.

Extracted files

5 files captured from the source.

SKILL.md

---
name: qa-req-deconstruction
description: >-
  将模糊的需求描述系统化拆分为输入、操作、状态、输出、规则五个可测试维度，同时挖掘显性需求之外的那些"没写出来但必须满足"的隐性需求和衍生需求。当用户的需求描述只有一两句话、或者看起来功能很简单但你可能遗漏了什么的时候，一定要用此技能做深度解构。适用于任何测试任务的第二步骤——无论需求文档有多详细，解构之后总能发现盲区。每条需求带唯一 ID（REQ-{模块缩写}-{序号}）。
  触发场景：分析这个需求、需求解构、挖掘隐含需求、需求挖掘、需求分析、拆解需求、业务规则提取、需求模糊需要深挖时。 Use when the user asks about: deconstructing a vague requirement into testable dimensions — inputs, operations, states, outputs, and rules — plus mining implied and derived requirements.
license: MIT
allowed-tools: Read Grep Glob WebFetch
metadata:
  display-name: "Req Deconstruction"
  version: "1.8.0"
  when-to-use: "用户说\"分析这个需求\"、\"需求解构\"、\"挖掘隐含需求\"、\"需求挖掘\"、\"需求分析\"、\"拆解需求\"、\"业务规则提取\"、上传PRD/需求文档、需求模糊需要深挖时"
  related-skills: "{\"upstream\":[\"qa-requirement-review\"],\"downstream\":[\"qa-scenario-tree\",\"qa-risk-intuition\",\"qa-ai-context-engineering\",\"qa-api-testing\",\"qa-shift-left\",\"qa-test-case-design\",\"qa-test-data-engineering\",\"qa-test-estimation\",\"qa-test-strategy-design\"]}"
  references: "[\"assets/requirement-table.md\",\"references/five-dimensions.md\",\"references/three-layers.md\"]"
  input-format: "{\"required\":[{\"name\":\"需求文档\",\"type\":\"string\",\"description\":\"需求描述，可为纯文本、URL或文件路径\"}],\"optional\":[{\"name\":\"业务背景\",\"type\":\"string\",\"description\":\"业务目标和用户角色\"},{\"name\":\"历史缺陷\",\"type\":\"array\",\"description\":\"同类功能历史缺陷模式\"}]}"
  output-format: "{\"traceability\":[\"每个需求带唯一ID：REQ-{需求模块缩写}-{序号}（如 REQ-AUTH-001）\",\"每个风险点带唯一ID：RISK-{模块缩写}-{风险类型}-{序号}（风险类型：STOCK/CALC/CONC/TIME/DATA/SEC/PERF/VAL/PAY）\",\"每条业务规则带唯一ID：RULE-{CAL|VAL|PERM|FLOW}-{序号}\"],\"structure\":[{\"requirement_table\":\"需求解构表：需求ID|层次|显性描述|隐性假设|衍生需求|风险点|疑问\"},{\"business_rule_table\":\"业务规则表：规则ID|触发条件|必须满足|验证方法|风险等级\"},\"业务规则统一写成「若X则Y必须满足Z」\",\"层次标注：显性（文档写出）/隐性（追问得到，标[推断][假设]）/衍生（推导得到，无依据必须标[待确认]）\",\"本技能不产出 9 列用例表 —— 用例由 qa-test-case-design 分配 TC_ 编号后生成\",\"覆盖率：标注口径（基于现有需求文档），禁止\\\"全覆盖/100%\\\"绝对化表述；缺失模块标注\\\"未覆盖+原因\\\"\"],\"explicit_requirements\":\"显性需求列表\",\"implicit_requirements\":\"隐性需求列表\",\"derived_requirements\":\"衍生需求列表\",\"business_rules\":\"业务规则结构化\",\"five_dimensions\":\"五维拆解\",\"risk_points\":\"风险点列表\",\"open_questions\":\"待澄清疑问清单\"}"
  error-recovery-guidance: "{\"on_failure\":\"需求解构遗漏隐性需求时回退到需求评审补充上下文\",\"retry_behavior\":\"补充上下文后重新解构\"}"
  categories: "[\"Development\",\"Requirements\"]"
  depth-requirement: "{\"reference_value\":\"见正文「需求数量要求」表：以显性需求数为基准，简单=×2 / 中等=×3 / 复杂=×4（总需求=显性+隐性+衍生）\",\"minimum\":\"隐性需求至少 3 条（占总量约 30-35%）；五维拆解必须完整，不得只做输入/操作\"}"
---

> ⚠️ 本技能单独使用效果有限，建议配合完整技能集（12 步工作流）使用。安装：npx skills add Kokxi/qa-test-skills

> **⚠️ 安全警告**：本技能的示例可能涉及订单号、支付金额、截图、身份证、手机号等敏感数据。
> 实际使用时请勿粘贴真实生产数据、客户信息或财务凭证；测试前应脱敏/掩码处理。
> 本技能仅在 workspace/ 输出评估文件，不持久化、不外传、不跨会话复用。

# 需求解构

## 核心原则

专家看需求文档，看到的不只是文字，而是背后的测试模型。

**层的区别是"来源"**：显性来自文档，隐性来自追问，衍生来自推导。
无论文档写得多详细，解构之后总能发现盲区——**层不清楚，就分不清哪些是"要求的"、
哪些是"我猜的"**，下游全部会带错。

## 1. 三层次速查

| 层次 | 定义 | 挖掘方法 | 数量占比 | 必做动作 |
|------|------|---------|---------|---------|
| **显性** | 文档明确写出的 | 逐条编号提取

_meta.json

{
  "ownerId": "kn71y9b23csfx0ykgm55d5m9x5891zt8",
  "slug": "qa-req-deconstruction",
  "version": "1.8.0",
  "publishedAt": 1790656059774
}

references/five-dimensions.md

# 五维拆解框架详解

> 本文是 `qa-req-deconstruction` 的**拆解框架**。需要逐维展开子项时读本文。
> 五维速查见 `SKILL.md`。

**五维必须完整使用，不可选择性跳过** —— 最常见的失效是"只做输入/操作，忽略状态/输出/规则"，
因为前三者想得到，后三者想不起来。

---

## 维度 1：输入拆解 —— 用户输入什么？

```text
├─ 输入类型：文本、数字、文件、选择、语音/图像
├─ 输入来源：手动输入、自动填充、第三方获取、扫码/导入
├─ 输入限制：必填/选填、长度、格式、范围、精度
├─ 输入异常：空值、超长、格式错误、特殊字符、编码异常
└─ 输入关联：多个输入间的依赖关系（如起止日期的先后）
```

> **精度是输入维最常漏的子项**：金额 0.001 元、百分比 33.33%、
> 数量小数位——这类在值域上"合法"但业务上出错。要么定义精度规则，要么明确拒绝。

---

## 维度 2：操作拆解 —— 用户能做什么？

```text
├─ 核心操作：主要功能路径
├─ 辅助操作：次要功能路径（编辑/复制/导出/批量）
├─ 禁止操作：业务上不允许的操作
├─ 操作顺序：操作间的依赖关系
└─ 操作权限：谁能做什么操作（角色 × 操作的权限矩阵）
```

> **"禁止操作"最常被漏**。需求文档描述了能做什么，很少写不能做什么，
> 而"已完成订单不能取消"这类禁止操作恰恰是漏洞高发区。

---

## 维度 3：状态拆解 —— 系统有哪些状态？

```text
├─ 业务状态：待处理、处理中、已完成、已取消、已过期
├─ 数据状态：草稿、已发布、已归档、已删除（软删还是硬删？）
├─ 用户状态：未激活、正常、冻结、注销
├─ 状态流转：状态变更的条件和路径
└─ 状态异常：非法状态转换怎么处理（拒绝？报错？静默？）
```

> 状态维直接决定 `qa-state-transition` 的输入。状态拆得不全，
> 后面状态机测试就会漏非法转换——那恰恰是资损漏洞的集中区。

---

## 维度 4：输出拆解 —— 系统返回什么？

```text
├─ 正常输出：成功时的返回内容
├─ 异常输出：失败时的返回内容（错误码 + 提示）
├─ 输出格式：JSON / HTML / 文件 / 推送
├─ 输出内容：数据、提示、错误信息、进度
└─ 输出关联：多个输出间的一致性（列表数与总数对不上是经典 Bug）
```

> **输出维最常漏的是"错误信息"**：返回了错误码但没有可执行的提示，
> 用户和测试都无法判断下一步做什么。另外"多个输出间的一致性"极少有人查。

---

## 维度 5：规则拆解 —— 业务规则是什么？

```text
├─ 计算规则：公式、算法、精度、舍入方式
├─ 校验规则：格式、范围、关联、时序
├─ 权限规则：角色、资源、操作三者构成的权限矩阵
├─ 流程规则：步骤、条件、分支、状态约束
└─ 规则冲突：规则间的优先级和矛盾
```

> **"规则冲突"是第五个子项，最有价值**：两条规则单独看都对，
> 一起看矛盾（例如"VIP 免运费"与"满 99 免运费"叠加时谁优先）。
> 需求文档通常不写优先级，不问就会实现错。

规则的结构化提取模板见 `assets/requirement-table.md`。

references/three-layers.md

# 需求三层次挖掘详解

> 本文是 `qa-req-deconstruction` 的**挖掘方法**。需要展开某一层的完整清单、或不知道隐性需求怎么挖时读本文；
> 只想知道三层各占多少、用什么方法时读 `SKILL.md` 的速查表即可。

**为什么要分层**：无论需求文档写得多详细，解构之后总能发现盲区。层的区别是"来源"——
显性来自文档，隐性来自追问，衍生来自推导。

---

## 第 1 层：显性需求 —— 文档明确写出的

```text
提取方法：
1. 逐条阅读需求文档
2. 标注每条需求的关键词
3. 分类整理：功能需求 / 非功能需求 / 约束条件
4. 输出：显性需求清单（每条带 REQ-{模块缩写}-{序号}）
```

**检查**
- [ ] 所有功能点已提取？
- [ ] 所有约束条件已提取？（约束条件最常被当正文略过）
- [ ] 所有非功能需求已提取？（性能/安全/合规要求）
- [ ] 每条需求**可测试**？"系统要快"不可测，"P95 < 500ms"可测

> 判据：如果一条"需求"没法写出一条测试用例，它就不是需求，是愿望。

---

## 第 2 层：隐性需求 —— 文档没写但隐含的

**这是本技能的核心价值所在。** 隐性需求占总量 30-35%，且**几乎从不写在文档里**。

### 五问法

```text
1. 对每个"应该"问"如果不呢？"     → 依赖项缺失
2. 对每个"正常"问"异常呢？"       → 错误处理
3. 对每个"确定"问"假设呢？"       → 外部依赖的不确定性
4. 对每个"存在"问"不存在呢？"     → 空态与首次
5. 对每个"并发"问"同时操作呢？"   → 竞态与资源竞争
```

### 八类隐性需求

```text
├─ 业务隐含：业务流程的隐含步骤        （下单后要不要发通知？谁来发？）
├─ 技术隐含：技术实现的隐含约束        （超时/重试/幂等由哪一层保证？）
├─ 用户隐含：用户行为的隐含假设        （用户会看错误提示吗？会重试吗？）
├─ 环境隐含：运行环境的隐含条件        （测试环境能不能模拟支付回调？）
├─ 数据隐含：数据状态的隐含变化        （数据存哪？谁是主数据？）
├─ 并发隐含：并发操作的隐含冲突        （两人同时改同一条会怎样？）
├─ 时序隐含：操作顺序的隐含依赖        （A 必须在 B 之前，反了呢？）
└─ 异常隐含：异常情况的隐含处理        （异常后数据处于什么状态？能恢复吗？）
```

**检查**
- [ ] 库存相关隐性需求（超卖、占用、释放）
- [ ] 并发相关隐性需求（竞态、重复提交）
- [ ] 时序相关隐性需求（顺序依赖、竞态窗口）
- [ ] 异常处理隐性需求（恢复能力，不只是"报错了"）
- [ ] 数据一致性隐性需求（跨模块读写同一份数据）
- [ ] 安全相关隐性需求（越权、注入、敏感信息）

> **最常见的漏测**：异常处理只验证了"报错了"，没验证"之后系统还能不能用"。

---

## 第 3 层：衍生需求 —— 从前两层推导出的

```text
推导方法：
1. 从用户角色推导：不同角色有什么需求？
2. 从使用场景推导：不同场景有什么需求？
3. 从边界条件推导：极端情况有什么需求？
4. 从关联功能推导：相关功能有什么需求？
5. 从数据流向推导：数据在模块间怎么流？
```

**推导示例**
- 显性："密码至少 8 位" → 隐性：密码强度规则？允许特殊字符吗？历史密码能否复用？
- 显性："发送验证码" → 隐性：有效期多久？发送频率限制？错误次数上限？换绑手机号后旧码还有效吗？
- 显性："导入 Excel" → 衍生：导出功能是否也需要？导入失败能否回滚？重复导入如何处理？

**检查**
- [ ] 不同用户角色需求已推导？（同一功能不同角色往往要求不同）
- [ ] 不同使用场景需求已推导？
- [ ] 边界条件需求已推导？
- [ ] 关联功能需求已推导？（做了 A，是否必须做 B？）
- [ ] 数据流向需求已推导？

> **衍生必须标 `[待确认]`**：没有场景支撑的衍生就是脑补。标出来让人确认，
> 而不是混进需求表里当既定事实。

---

## 常见反模式

1. **顺手牵羊**：解构时就开始设计测试用例
   → 解构只做需求分析，不提前跳入测试设计。用例是 `qa-scenario-tree` 之后的事

2. **隐藏不标**：隐性需求挖掘出来却不标注
   → 每条隐性/衍生需求必须带标识（`[推断]` / `[假设]` / `[待确认]`），
   否则下游无法区分"文档要求的"和"我猜的"

3. **规则遗漏**：只拆需求不拆规则
   → 每条需求必须连带提取对应的业务规则，规则用 `RULE-{类型}-{序号}`

4. **过度衍生**：衍生需求推导到不切实际
   → 必须有合理场景支撑，否则标 `[待确认]`

5. **五维偏科**：只做输入/操作拆解，忽略状态/输出/规则
   → 五维必须完整使用，不可选择性跳过（详见 `five-dimensions.md`）

assets/requirement-table.md

# 需求解构产出模板

> 复制下面任一块板填写。挖掘方法见 [`three-layers.md`](three-layers.md)，五维拆解见 [`five-dimensions.md`](five-dimensions.md)。

## A. 需求解构表（主产出）

| 需求 ID | 层次 | 显性描述 | 隐性假设 | 衍生需求 | 风险点 | 疑问 |
|---------|------|---------|---------|---------|--------|------|
| REQ-AUTH-001 | 显性 | 密码至少 8 位 | 允许特殊字符？历史密码可复用？ | 密码强度提示 | 弱密码可注册 | 强度规则由谁定？ |
| REQ-AUTH-002 | 显性 | 错误 5 次锁定账号 | 锁定时长？自动解锁还是人工？管理员能否解锁？ | 登录日志审计 | 锁定被暴力破解绕过 | 锁定时长是多少？ |
| REQ-AUTH-003 | 隐性 | — | 验证码有效期、发送频率限制、错误次数上限 | 换绑手机号后旧码失效 | 验证码可被枚举 | 有效期与频率上限各是多少？ |

**列的含义**
- **层次**：`显性` / `隐性` / `衍生` —— 决定这条需求的来源与置信度
- **隐性假设**：文档没写但实现时必须决定的事（`—` 表示该条无隐含假设）
- **衍生需求**：从前两条推导出的关联需求，**必须标 `[待确认]`** 除非有文档依据
- **疑问**：信息缺口。**有疑问的条目要带到 `qa-question-framework` 去问，不要自行假设**

## B. 业务规则表

规则统一格式：**"若 X 发生，则 Y 必须满足 Z"**。

| 规则 ID | 触发条件 | 必须满足 | 验证方法 | 风险等级 |
|---------|---------|---------|---------|---------|
| RULE-CAL-001 | 若商品数量 × 单价 | 则总金额必须等于数量×单价（精度 2 位，四舍五入） | 构造小数位金额，比对返回值 | 高 |
| RULE-CAL-002 | 若使用优惠券 | 则最终金额 = 原价 − 优惠，且不得为负 | 用券后金额为 0 的边界用例 | 高 |
| RULE-VAL-001 | 若输入手机号 | 则必须为 11 位数字且符合号段 | 边界 10/11/12 位 + 非法号段 | 中 |
| RULE-PERM-001 | 若用户未登录 | 则不能访问订单详情，返回 401 而非 403 | 未登录直接访问他人订单 URL | 高 |
| RULE-FLOW-001 | 若订单已支付 | 则不能取消，返回明确错误码 | 已支付订单点取消 | 高 |

规则类型：`CAL` 计算 / `VAL` 校验 / `PERM` 权限 / `FLOW` 流程

## C. 五维拆解速记

```text
输入：类型/来源/限制/异常/关联
操作：核心/辅助/禁止/顺序/权限
状态：业务态/数据态/用户态/流转/异常态
输出：正常/异常/格式/内容/关联一致性
规则：计算/校验/权限/流程/冲突优先级
```

## 填写要求

| 字段 | 要求 | 常见错误 |
|------|------|---------|
| 需求 ID | `REQ-{需求模块缩写}-{序号}`，三位序号 | 写成 `TC_{...}`（那是用例前缀） |
| 层次 | 显性 / 隐性 / 衍生，必填 | 全部标"显性"（等于没解构） |
| 显性描述 | 文档原意 + 可测试化表述 | 写"登录功能"（不可测） |
| 隐性假设 | 实现时必须做的决定 | 留空（隐性需求的价值就在这一列） |
| 衍生需求 | 标注 `[待确认]` 或给出文档依据 | 无依据却当既定事实 |
| 风险点 | 具体到可验证的失败场景 | 写"有风险" |
| 疑问 | 信息缺口，交给 `qa-question-framework` | 自行假设并填进需求 |
| 规则 ID | `RULE-{CAL\|VAL\|PERM\|FLOW}-{序号}` | 与需求 ID 混用 |

## 交付前自检

- [ ] 显性需求完整提取（含约束条件与非功能需求）
- [ ] 隐性需求按五问法逐条追问，且每条标了 `[推断]` / `[假设]`
- [ ] 衍生需求均有场景支撑或已标 `[待确认]`
- [ ] **五维全部拆过**——状态/输出/规则三维未被跳过
- [ ] 每条需求都连带了对应的业务规则
- [ ] 规则已结构化为"若 X 则 Y 必须满足 Z"
- [ ] 规则冲突已问清优先级（未问清的记入疑问）
- [ ] 疑问点已列出，未自行假设填充
- [ ] 未提前跳入测试用例设计（那是 `qa-scenario-tree` 的事）
- [ ] 覆盖率已标注口径，无"全覆盖/100%"绝对化表述

Github ReposUpdated 2d agoRank 70

AionUi

Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!

MCPOPENCLAW

Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

activepieces

AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents

OPENCLAW

Github ReposUpdated 6mo agoRank 70

cherry-studio

AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.