用途：对软件增量（increment）的规格与计划做 AI 质量评估，输出维度评分、风险评级与正式质量门决策，用于实现前检查或发布前把关。
主要能力：采用 LLM-as-Judge 模式，通过链式推理评估 7 个维度——清晰度、可测试性、完整性、可行性、可维护性、边界情况、风险评估（新增）。风险评估使用 BMAD 的“概率×影响”评分（0-10），按安全、技术、实现、运营分类，并给出缓解措施。质量门决策分 PASS/CONCERNS/FAIL，阈值示例：风险分≥9.0、测试覆盖<60%、规格质量<50 或存在严重安全漏洞则 FAIL；风险分 6.0-8.9、覆盖<80%、规格质量<70 或存在高危漏洞则 CONCERNS。输出包含阻塞项、关注项与建议。
使用方式：这是技能而非智能体，不要通过 Task 工具将其作为 agent 启动。直接使用 CLI 或斜杠命令：specweave qa 0001 --pre；/sw:qa 0001；也支持 --gate 模式。自然语言如“assess quality of increment 0001”可触发。
适用场景：实现前预检、质量门检查、规格评审、风险识别与优先级排序。
限制：无法理解 HIPAA、PCI-DSS 等特定合规要求；无法结合真实代码库验证技术可行性；不能替代人工专家与安全审计；无历史数据时无法预测真实概率。资料未提供具体收费与价格信息。