# Feature Risk Assessment

> 对单个功能或产品领域进行更深入的风险评估，当上线审查发现某个议题需要 超出单行条目的深度分析时使用。结构化分析：可能出什么问题、可能性多大、 后果多严重、如何缓解。当用户说"深入分析这个风险""[功能]风险评估" "可能出什么问题"或上线审查标记了全新议题时使用。

- Skill: `zhou210712/feature-risk-assessment` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add zhou210712/feature-risk-assessment`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/zhou210712/feature-risk-assessment/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: zhou210712 (https://skillmd.com/u/zhou210712)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/zhou210712/feature-risk-assessment

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# 功能风险评估

## 事项上下文

**事项上下文。** 检查实务级 CLAUDE.md 中的 `## 事项工作空间`。如果 `Enabled` 为 `✗`（企业法务用户的默认值），跳过本段其余内容——技能使用实务级上下文，事项机制不可见。如果已启用且无活跃事项，询问："这是哪个事项？运行 `/product-legal:matter-workspace switch <事项简称>` 或说 `实务级`。"加载活跃事项的 `matter.md` 获取事项特定上下文和覆盖规则。输出写入事项文件夹 `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/product-legal/matters/<事项简称>/`。除非 `跨事项上下文` 为 `开`，否则绝不读取其他事项的文件。

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## 目的

上线审查是广度。这是深度。当单个议题需要超出表格行的分析——一个新型AI功能、一个儿童产品、一个监管机构正在积极关注的事项——本技能产出一份独立的评估。

不是每次上线都需要。大多数不需要。这是给那10%的，其中"做完个人信息保护影响评估，上线"的审查深度不够。

## 何时运行

- 上线审查发现一个**不在校准表**中的模式（全新）
- 上线审查发现**"通常阻断"**类别中的某项
- 法务负责人或领导层问"这里有什么风险"且需要的不是一句话
- 功能处于**监管积极关注**的领域（AI、儿童、生物特征、健康、金融）
- 法律团队外部有人担心，结构化的回答会有所帮助

如果以上都不满足，上线审查就足够了。不要为自身目的生成文书工作。

## 结构

### 1. 我们评估什么

一段话。功能做什么、新在哪里、为什么被升级到完整评估。

### 2. 风险

对每个独立风险（目标是2-5个，不是15个）：

```markdown
### 风险[N]：[简短名称]

**场景：**[需要发生什么才会导致出问题。要具体——不是"数据泄露"
而是"推荐算法因X将用户的敏感类别兴趣展示给了不该看到的人。"]

**谁受伤害：**[用户？公司？第三方？要具体。]

**可能性多大：**[低/中/高——附理由。"低——需要X和Y同时失效。"
不只是感觉评分。]

**如果发生有多严重：**[低/中/高——附理由。"高——
行政处罚+集团诉讼暴露+媒体报道"vs."低——一条愤怒的微博，无实际损害。"]

**现有缓解措施：**[已经降低可能性或影响的措施]

**缺口：**[还缺什么，如果有]

**剩余风险：**[在现有缓解措施之后——这是可接受还是需要更多？]
```

### 3. 监管环境（如相关）

仅当有监管机构对此领域有积极关注时才包含。如有：

- 哪个监管机构，他们最近说了什么/做了什么
- 此功能在他们看来如何
- 我们是希望他们从我们这里听到还是从一篇头条新闻中听到

在中国法语境下，关注市场监管总局、国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部门及其他行业监管机构最近的执法动态和指引。

### 4. 先例（如有）

其他公司做过类似的事吗？发生了什么？

- 如果没出什么问题 → 有用，但不具有决定性
- 如果出了问题 → 他们的情况有什么不同，这里是否适用

不要高估先例。监管机构会变换优先级；一家公司侥幸过关不意味着下一家也会。

### 5. 选项

呈现2-3条现实路径：

```markdown
| 选项 | 描述 | 风险降低 | 成本 |
|---|---|---|---|
| A：按设计上线 | [当前计划] | 无 | 无 |
| B：上线并增加[缓解措施] | [改动] | [多少] | [开发工作量、时间、用户体验] |
| C：不上线[组件] | [砍范围] | [多少] | [产品影响] |
```

### 6. 建议

选一个。解释理由。承认您正在做何种权衡。

```markdown
**建议：选项[X]**

[理由。剩余什么风险。为什么可接受。谁接受。]

**如果答案是"非我能定"：**[谁决定，他们需要知道什么]
```

## 校准检查

定稿前，对照 `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/product-legal/CLAUDE.md` → 风险校准检查：

- 这份风险评估是针对*这家公司*校准的，还是泛泛的？
- 对处于承诺整改协议下的公司可能是"高"风险，对不在该情况下的公司可能是"中"
- 评估应反映实务画像中记载的实际监管环境、诉讼历史和风险偏好

## 交接

- **转AI治理：** 如果深度评估由AI功能触发——这很常见——同时或紧接着运行 `/ai-governance-legal:aia-generation [功能]`。功能风险评估搭建决策框架；算法安全评估以AI治理所需的格式具体记录AI系统。两者不重复：FRA是产品法务决策文件；算法安全评估是治理记录。
- **转个人信息保护：** 如果功能涉及新的数据采集或处理，运行 `/privacy-legal:pia-generation [功能]`。FRA的风险节可能与个人信息保护影响评估重叠——标记该重叠以避免重复工作，但两份文件都需要存在。
- **转AI治理供应商审查：** 如果功能使用新的AI供应商，运行 `/ai-governance-legal:vendor-ai-review [供应商协议]`，如在上线审查时尚未完成。

## 输出格式

独立文件，2-4页。冠以 `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/product-legal/CLAUDE.md` `## 输出规范` 中的工作成果页眉（因用户角色而异——参见 `## 使用者`）。

不是PPT演示稿，不是备忘录——是一份供阅读后决策的决策文件。

保存到 `~/.claude/plugins/config/claude-for-legal/product-legal/CLAUDE.md` → 上线审查流程规定的审查文件存放位置。如果文件将被分享给保密范围外的任何人（例如发布到广泛共享的工单上），仅为该对外版本去除工作成果页眉，在事项文件中保留保密原始版本。

## 引用检查

如果评估引用了案例、法律、法规或执法行动——尤其是在监管环境或先例节中——这些引用由AI模型生成且未经原始来源验证。在决策文件交给决策者之前，对照法律研究工具（北大法宝、威科先行、法信或您的律所研究平台）核实每个引用的准确性、有效性和当前的执法态势。建立在虚构执法行动上的风险评估比没有评估更糟糕。

> **禁止静默补充。** 如果对已配置的法律研究工具的检索查询返回的结果很少或无结果，报告检索到的情况并停止。不要未经询问从联网搜索或模型知识中填补。说："[工具]搜索返回[N]条结果。关于[制度/先例]的覆盖似乎有限。选项：(1) 扩大检索查询，(2) 尝试不同的研究工具，(3) 搜索网络——结果将标记 `[联网检索 — 需复核]`，依赖前应比照发布机关核实，或 (4) 标记为未核实并停止。您选哪个？"由律师决定是否接受较低置信度的来源。
>
> **来源归属。** 将监管环境和先例节中的每个引用标记其来源：`[北大法宝]`、`[威科先行]`、`[监管机构网站]`，或对于从法律研究对接获取的引用使用MCP工具名称；`[联网检索 — 需复核]` 用于联网搜索引用；`[模型知识 — 需验证]` 用于训练数据中回忆的引用；`[用户提供]` 用于功能团队提供的引用。标记 `需验证` 的引用具有较高的编造风险，应首先检查。绝不剥离或折叠标签——决策者需要看到哪些引用需要首先核实。

## 以下一步决策树收尾

以 CLAUDE.md `## 输出规范` 中的下一步决策树收尾。将选项定制为本技能刚刚产出的内容——五个默认分支（起草X、上报、补充事实、监控等待、其他）是起点，不是锁死。决策树是输出；律师做选择。

## 本技能不做什么

- 它不评估每个功能。大多数功能只需上线审查。
- 它不做决策。它搭建决策框架。有权的人选选项。
- 它不做定量风险建模。如果公司有带数字的正式风险框架，使用该框架——这是定性评估。