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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
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 ./skills/byted-volcengine-topology-change-impact/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 ./skills/byted-volcengine-topology-change-impact/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まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Deploy, update, validate, and troubleshoot the AgentKit hybrid-cloud customer-service demo in this directory. Use when a user asks an AI coding agent to follow the README, deploy or update the demo, configure OpenAPI/Runtime/Knowledge/Memory/Sandbox/MCP/Skills/A2A, run customer-view validation, or record manual platform steps and failures.
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Generate deterministic SVG algorithmic artwork. Invoke when the user asks for geometric, generative, or algorithmic visual art.
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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。
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Launch and continue the Volcengine AI Research survey workflow for concept testing, audience design, questionnaire drafting, interview guide generation, execution confirmation, progress checks, and result queries. Use this skill when the user wants to create, revise, confirm, execute, or follow up on a real AI research survey task in ABCompass instead of doing generic brainstorming, copywriting, translation, summarization, or broad market discussion.
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Create and check long-running video material evaluation tasks. Use this skill when the user wants to submit videos for evaluation, check an existing video evaluation task list, or fetch the result of a previously created video evaluation task. This skill is not a general-purpose video upload skill because upload is allowed only as an internal step of task creation. Authentication uses an API key passed as an Authorization bearer token.
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火山引擎 AntiDDoSPro 高防域名只读巡检。用户要查域名健康、攻击、流量、CC/WAF/区域封禁、智能防护或 CCAI 状态时使用。
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