Pdlc Relate

Feature 关系链管理

管理 PDLC feature 之间的关系链。维护反向索引 docs/.pdlc-state/_relations.json 和全局图 docs/.pdlc-state/_graph.md。

段一：执行子命令

从 $ARGUMENTS 解析子命令：

set [target-fid...]

为 feature ` 添加 ` 关系，指向一或多个目标。

1. 读 docs/.pdlc-state/.json；若无 relations 块（旧状态文件 / Phase 1 关系块可选），先初始化六类空块（extends/depends_on/supersedes/resolves/conflicts_with/relates_to），再在 relations. 数组追加目标（去重）
2. 若 ` 是对称类型（conflicts_with / relates_to）→ 同时在每个目标的 .json` 镜像写入
3. 写回后调用本命令 rebuild 流程刷新 _relations.json + _graph.md

query

显示 ` 的全部关系（出边 + 从 _relations.json` 读入边）。

impact ⭐ 杀手锏

分析改动 ` 的影响半径。读 _relations.json`：

• 🔴 直接影响（depth 1 入边）：直接 extends / depends_on 本 feature 的，必须协调
• 🟡 间接影响（depth ≥2 传递入边）：通过中间 feature 传递依赖的，应 review
• 🟢 历史（指向 terminal-state feature 的边 / resolves 的缺陷）：仅审计

输出树状结构 + 建议（先 review 哪些 PRD / 是否该新建 supersedes feature 而非就地改）。

orphans

列出 _relations.json 中 inbound + outbound 均为空的 feature（可能是孤立 / 死代码候选）。

rebuild

扫描所有 docs/.pdlc-state/.json 的 relations 块 + 文档追溯头的 关系: 行，重建：

• _relations.json：nodes（id→name/stage/terminal）+ edges（flat 有向列表）+ index（每节点预计算 inbound/outbound）
• _graph.md：mermaid 图，边样式按类型区分（supersedes 虚线 / conflicts_with 粗线 / 其余实线），顶部加 ``

validate

按 relations.md 的校验规则检查：悬空引用 / 自引用 / extends·depends_on 成环 / 矛盾对 / 对称一致性。报告问题清单。

段二：自检（强制）

关系链自检清单

• [ ] _relations.json 是合法 JSON（jq . 通过）
• [ ] 所有 edge 的 from/to ID 在 nodes 中存在（无悬空）
• [ ] 对称类型（conflictswith / relatesto）两端互含
• [ ] extends / depends_on 无环
• [ ] _graph.md 含 AUTO-GENERATED 头且 mermaid 语法成对闭合
• [ ] set 操作的目标 ID 格式合法（F/B 开头）

段三：修复（单次，不递归）

• 可自动修复（对称缺失补镜像 / index 不一致 → 重跑 rebuild）→ 直接修
• 无法自动修复（真实的循环依赖 / 用户意图矛盾）→ 记录到报告，提示人工介入

段四：交接

> 状态机豁免：本命令非 feature-scoped（不推进单个 feature 的阶段），不更新 .json 的 history，只维护关系索引文件。同 /pdlc-changelog。

本命令的 handoff 输出：

✅ 关系操作完成： 
📦 已更新：docs/.pdlc-state/_relations.json + _graph.md
👉 下一步：/pdlc-relate impact  查影响 | /pdlc-status 看全景

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关系操作: $ARGUMENTS

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: kanfu-panda
• Source: kanfu-panda/pdlc-skills
• License: MIT
• Homepage: https://kanfu-panda.github.io/pdlc/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.