pm-risk

pm-risk is a skill for Claude Code from konglong87/superPM. It costs 55 tokens per session (3,910 once invoked), scanned A, original, MIT.

A structured process for identifying, rating, responding to, and monitoring project risks before important delivery points or launch.

In plain words
What is it for?
Use it to create a risk plan, assess probability and impact, choose responses such as mitigation or avoidance, and set a review cadence.
Why use it?
It makes possible technical, schedule, requirement, resource, external, quality, and operational problems easier to discuss and manage.

Skill for Claude Code

Written for Claude Code: allowed-tools in frontmatter. Also seen: mentions subagents; names the AskUserQuestion tool.

Part of the super-pm plugin — 55 skills, 1 hook shipped together

Good fit Use it to create a risk plan, assess probability and impact, choose…

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/konglong87/superpm/pm-risk
Install

Getting it into your agent

One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.

Any agent
npx skills add konglong87/superPM --skill pm-risk
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/konglong87/superPM

Made for: Claude Code.

Or install super-pm, the plugin that ships this one along with the rest of its 55 skills, 1 hook.

Wrote this? Show the measurements

A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.

agentmods badge for pm-risk

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/konglong87/superpm/pm-risk.svg)](https://agentmods.dev/skills/konglong87/superpm/pm-risk)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/konglong87/superpm/pm-risk"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/konglong87/superpm/pm-risk.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>
Per session 55 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 3,910 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

What it costs to keep this loaded

Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00055 $0.03910
Opus 5 $0.00028 $0.01955
Sonnet 5 $0.00011 $0.00782
Haiku 4.5 $0.00006 $0.00391

Measured 7d ago against content hash 41a30c0c6f19, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-06, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

pm-risk scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 7d ago.

A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.

Nothing flagged

None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.

skills/04-risk-management/pm-risk/SKILL.md · 505 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 505 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Preamble

bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../../check-update.sh" 2>/dev/null || true
mkdir -p docs/04-风控管理

echo "⚠️ 风险管控工具已启动"

跨 Agent 交互规则

当流程要求与用户交互时:

  1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion,使用 AskUserQuestion(最佳体验)。
  2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion,必须用普通聊天消息提出同样问题。
  3. 一次只问一个问题。
  4. 提问后必须停止当前回合,等待用户回答(STOP and WAIT)。
  5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
  6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。

执行流程

步骤 1: 风险识别

使用 AskUserQuestion:

🔍 风险类型识别

请识别项目中可能存在的风险类型(可多选):

A) 技术风险(技术难度、新技术引入、架构设计) B) 进度风险(工期紧张、资源不足、依赖延期) C) 需求风险(需求变更、需求模糊、需求蔓延) D) 资源风险(人员变动、预算不足、设备资源) E) 外部风险(第三方服务、政策法规、市场变化) F) 质量风险(测试不充分、技术债务、性能问题) G) 运营风险(用户接受度、推广难度、客服压力) H) 全部识别(系统化排查)

步骤 2: 风险评估

使用 AskUserQuestion:

📊 风险评估维度

如何评估风险严重程度?

A) 概率 × 影响(标准方法) B) 矩阵评估(概率-影响矩阵) C) 定性评估(高/中/低)

步骤 3: 制定应对策略

使用 AskUserQuestion:

🛡️ 风险应对策略

针对已识别风险,优先采用哪种策略?

A) 规避(改变计划,消除风险) B) 缓解(降低概率或影响) C) 转移(外包、保险) D) 接受(预留应急资源) E) 根据风险类型灵活选择

步骤 4: 建立监控机制

使用 AskUserQuestion:

📈 风险监控频率

需要多频繁地监控风险?

A) 每日(高风险项目) B) 每周(标准监控) C) 每迭代(迭代评审时) D) 按需(发现预警信号时)

步骤 5: 生成风险管控方案

使用 Write 工具生成 docs/04-风控管理/风险管控方案.md


Subagent 并行加速(v2.0.0 新增)

利用 Agent 工具并行执行独立子任务,大幅缩短总执行时间。

可并行子任务

当步骤1-2的用户信息收集完成后,以下两个任务可以并行执行:

子任务 说明
风险登记表生成 基于已识别风险类型,自动生成完整风险识别清单
应对策略编排 根据风险类型和评估方法,输出应对措施和应急预案

触发方式

在步骤5生成文档前,使用 Agent 工具激活子任务并行执行。

V1 vs V2 对比

维度 V1.1.0(串行) V2.0.0(Subagent并行) 节省
风险登记 用户逐一确认风险项 Agent并行生成风险清单 约3轮交互
应对策略 依次询问每个风险的应对 Agent自动输出应对措施 约3轮交互
监控机制 逐个问询监控频率 Agent并行输出监控方案 约2轮交互
总交互轮次 约10-12轮 约5-6轮 减少50%+
耗时估算 10-14分钟 5-7分钟 节省约6分钟

输出文件

风险管控方案 → docs/04-风控管理/风险管控方案.md


输出文档模板

# 风险管控方案

## 一、风险管理概况

- **风险类型**: [从步骤1提取]
- **评估方法**: [从步骤2提取]
- **应对策略**: [从步骤3提取]
- **监控频率**: [从步骤4提取]
- **生成时间**: [当前时间]

---

## 二、风险识别清单

### 2.1 技术风险

| 风险ID | 风险描述 | 触发条件 | 早期预警信号 |
|--------|---------|---------|-------------|
| TR-001 | 技术选型不当,性能不达标 | 高并发场景 | 压测数据异常 |
| TR-002 | 第三方API不稳定 | 调用失败率上升 | 错误日志增加 |
| TR-003 | 新技术学习成本高 | 开发进度延迟 | 团队反馈困难 |

### 2.2 进度风险

| 风险ID | 风险描述 | 触发条件 | 早期预警信号 |
|--------|---------|---------|-------------|
| SC-001 | 核心人员离职 | 关键人员请假 | 团队士气低落 |
| SC-002 | 需求变更导致延期 | 变更频率增加 | 工时预估不足 |
| SC-003 | 依赖方延期交付 | 联调时间紧张 | 对方进度滞后 |

### 2.3 需求风险

| 风险ID | 风险描述 | 触发条件 | 早期预警信号 |
|--------|---------|---------|-------------|
| RQ-001 | 需求理解偏差 | 评审分歧 | 频繁澄清 |
| RQ-002 | 需求蔓延 | 功能不断增加 | 超出MVP范围 |
| RQ-003 | 伪需求 | 用户反馈冷淡 | 数据表现差 |

### 2.4 外部风险

| 风险ID | 风险描述 | 触发条件 | 早期预警信号 |
|--------|---------|---------|-------------|
| EX-001 | 政策法规变化 | 行业监管加强 | 行业新闻 |
| EX-002 | 竞品提前发布 | 市场动向 | 竞品动态 |
| EX-003 | 第三方服务中断 | 服务不可用 | 服务状态异常 |

---

## 三、风险评估矩阵

### 3.1 评估标准

**概率等级**:
- 高(3分): 发生概率 > 50%
- 中(2分): 发生概率 20%-50%
- 低(1分): 发生概率 < 20%

**影响等级**:
- 高(3分): 导致项目失败或重大损失
- 中(2分): 影响进度或质量,但可控
- 低(1分): 轻微影响,可快速恢复

**风险分数 = 概率 × 影响**

### 3.2 风险矩阵

| 风险ID | 风险描述 | 概率 | 影响 | 风险分数 | 优先级 |
|--------|---------|------|------|---------|--------|
| TR-001 | 技术选型不当 | 中(2) | 高(3) | 6 | 高 |
| SC-001 | 核心人员离职 | 低(1) | 高(3) | 3 | 中 |
| RQ-002 | 需求蔓延 | 高(3) | 中(2) | 6 | 高 |

### 3.3 优先级划分

**高优先级(风险分数 ≥ 6)**:
- 立即制定应对方案
- 每周监控状态
- 分配专人负责

**中优先级(风险分数 3-5)**:
- 制定应对预案
- 每迭代监控
- 明确责任人

**低优先级(风险分数 ≤ 2)**:
- 记录在案
- 按需监控
- 接受风险

---

## 四、风险应对计划

### 4.1 规避策略

**风险**: TR-001 技术选型不当
- **应对**: 提前进行技术验证(POC)
- **责任人**: 技术负责人
- **时间节点**: 开发前2周

**风险**: RQ-002 需求蔓延
- **应对**: 明确MVP范围,冻结需求
- **责任人**: 产品负责人
- **时间节点**: 需求评审会后

### 4.2 缓解策略

**风险**: SC-001 核心人员离职
- **应对**:
  - 知识文档化,降低依赖
  - 培养备份人员
  - 提高团队稳定性(激励措施)
- **责任人**: 项目经理
- **时间节点**: 项目全程

**风险**: TR-002 第三方API不稳定
- **应对**:
  - 设计降级方案
  - 增加重试机制
  - 准备备用服务商
- **责任人**: 研发负责人
- **时间节点**: 开发阶段

### 4.3 转移策略

**风险**: EX-003 第三方服务中断
- **应对**: 签订SLA协议,要求赔偿
- **责任人**: 采购负责人
- **时间节点**: 合同签订前

### 4.4 接受策略

**风险**: EX-001 政策法规变化
- **应对**:
  - 预留合规调整时间
  - 建立政策监控机制
  - 准备应急预案
- **责任人**: 法务负责人
- **时间节点**: 项目全程

---

## 五、风险监控机制

### 5.1 监控频率

**监控周期**: [从步骤4提取]

### 5.2 风险看板

建立风险看板,实时更新:

| 风险ID | 状态 | 当前等级 | 最新动态 | 下次检查 |
|--------|------|---------|---------|---------|
| TR-001 | 🟡 监控中 | 高 | POC进行中 | 3天后 |
| SC-001 | 🟢 可控 | 中 | 团队稳定 | 1周后 |
| RQ-002 | 🔴 触发 | 高 | 新增3个需求 | 立即处理 |

### 5.3 预警机制

**预警信号**:
- 风险等级上升(黄色 → 红色)
- 触发条件已满足
- 早期预警信号出现

**预警响应**:
- 立即通知相关责任人
- 召开风险应对会议
- 启动应急预案

---

## 六、应急预案

### 6.1 技术风险应急预案

**场景**: 技术方案失败,无法按期交付

**应急措施**:
1. 立即评估影响范围
2. 召开紧急技术评审会
3. 制定替代方案
4. 调整项目计划
5. 通知stakeholder

**决策者**: 技术负责人 + 项目经理

### 6.2 进度风险应急预案

**场景**: 核心人员突然离职

**应急措施**:
1. 知识交接(文档、代码注释)
2. 调配备份人员
3. 重新评估进度
4. 必要时削减范围
5. 通知相关部门

**决策者**: 项目经理 + 部门负责人

### 6.3 需求风险应急预案

**场景**: 重大需求变更

**应急措施**:
1. 变更影响评估
2. 成本收益分析
3. 变更评审会
4. 调整迭代计划
5. 更新文档

**决策者**: 产品负责人 + 项目经理

---

## 七、风险沟通机制

### 7.1 风险报告

**周报内容**:
- 本周新增风险
- 风险状态变化
- 应对措施进展
- 下周重点关注

**迭代报告内容**:
- 迭代风险回顾
- 风险应对效果评估
- 经验教训总结

### 7.2 升级机制

**升级路径**:

项目经理 → 部门负责人 → 指导委员会


**升级条件**:
- 风险等级上升为红色
- 跨部门协调失败
- 需要重大决策

---

## 八、风险管理工具

### 8.1 风险登记表

使用Excel或在线文档记录所有风险:
- 风险ID
- 风险描述
- 概率、影响、风险分数
- 应对策略
- 责任人
- 状态

### 8.2 风险看板

可视化展示风险状态:
- 待处理(红色)
- 处理中(黄色)
- 已解决(绿色)
- 已关闭(灰色)

### 8.3 自动化监控

使用工具自动收集预警信号:
- Jira: 任务延期预警
- Grafana: 性能指标监控
- Sentry: 错误日志监控

---

## 九、风险管理最佳实践

### 9.1 全员参与

- 所有人都有责任识别风险
- 鼓励透明报告问题
- 不追责,注重解决

### 9.2 持续更新

- 定期重新评估风险
- 新风险及时登记
- 已解决风险及时关闭

### 9.3 量化管理

- 尽可能量化风险影响
- 数据驱动决策
- 定期回顾准确率

---

## 十、下一步建议

建议执行:
1. /pm-release(制定上线方案)
2. /pm-change(建立变更管理机制)
3. /pm-agile(优化敏捷管理流程)

---

## 输出质量对比

**✅ Good 示例**:
  • 有数据引用:「根据 Q4 数据,留存率从 35% 降至 28%」
  • 有验证来源:「数据来源:Google Analytics, 2025-12-01」
  • 有明确建议:「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」

**❌ Bad 示例**:
  • 模糊结论:「数据表明留存率有所下降」
  • 无来源:「根据经验,这个功能很重要」
  • 没有行动建议:「留存是个问题」

---

## 常见误区 / Red Flags — STOP

出现以下情况立即停止并回溯:

| 误区 | 正确做法 |
|------|---------|
| 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |
| 未运行检查就声称已完成 | 先验证,再陈述 |
| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外,时间紧更要严格 |
| "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |

---

## 产出质量检查 / Verification Checklist

- [ ] 前置依赖已满足(输入文档/数据已收集)
- [ ] 核心步骤已全部执行
- [ ] 输出文档已生成到 `docs/` 目录
- [ ] 每个判断都有数据/证据支撑
- [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill

> ⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。

---

**项目状态**: 风险管控方案已制定
**生成时间**: [时间戳]
**生成工具**: super-pm

Read the full file on GitHub · 505 lines

Changes

What this file has done since we first saw it

Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.

  1. 7d ago First seen · 505 lines · 55 tokens per session scan A 41a30c0c6f19

Subscribe to this mod's changes

pm-risk is a skill published in the GitHub repository konglong87/superPM (61 stars, last pushed 3d ago), licensed MIT. It adds 55 tokens to every session and 3,910 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.