基于 OpenClaw+DeepSeek 实现需求评审的技能开发与实践

• 实现流程包括采购 API key、搭建 OpenClaw 环境、配置接口、编制 checklist、撰写开发需求、自动生成 Skills 代码、调试优化及稳定迭代。
• 融合 checklist 的 Skills 开发需求包含总体目标、评审模式识别规则、语义匹配要求、真实接口集成、通用检查项（名词、动词、形容词/副词、代词、术语一致性）及需求元素专属检查项（如项目目标、业务概述、系统概述、非功能需求等）。
• 变更需求需额外检查变更前后内容及变更类型。
• 综合质量评分满分 100 分，输出格式为 Excel 两工作表。
• AI 编码存在八大常见错误（魔法数字、硬编码、漏修改、回退问题、版本混淆、无需求版本记录、过度依赖调试、低级逻辑错误），建议采用 TDD 模式、一次成型设计、人工评审。

一、需求评审 Skills 的开发与落地流程：列出从采购 DeepSeek API key 到稳定迭代的完整步骤，强调 checklist 编制与开发需求撰写是核心环节。

二、融合 checklist 的 Skills 开发核心需求：详细说明 9 条需求，涵盖总体目标、评审模式（局部/完备）、语义匹配、通用检查项、需求元素专属检查项、变更附加检查、综合质量评分及输出格式。

三、Skills 开发调试中的 AI 编码常见问题：列举八类常见错误（魔法数字、硬编码、漏修改、回退、版本混淆、无版本记录、过度依赖调试、低级错误），并提出 TDD 模式、一次成型设计、人工评审等对策。

四、需求评审实践效果：DeepSeek 智能化评审的优势：以个人名片管理系统需求文档为例，DeepSeek 识别出 17 类问题，覆盖项目目标、系统概述、功能设计、数据对象、环境需求、术语规范等多维度，评审过程更细致全面。最终决策权仍在作者。