swing-mortem 是一个基于 Gary Klein 事前验尸（pre-mortem）技术的预期性失败分析技能。它的核心思路是对抗乐观偏差：不追问“这个方案会成功吗”（这会触发乐观偏差），而是强行追问“现在是 6 个月后，这件事已经彻底失败了，到底哪里出了问题”。
与 swing-review 的关键区别：swing-review 审视当前状态，问“现在哪里有问题”；swing-mortem 审视未来，问“以后会出什么问题”。对抗性评审找出的是已经存在的缺陷，而事前验尸预测的是尚未出现的缺陷。
一、用途 用于对计划、决策、架构或发布进行前瞻性的失败分析，在风险真正发生之前提前识别它们。适用于迁移、架构变更、上线等需要提前排雷的对象。
二、绝对规则
- 绝不产出泛泛的风险。每个失败情景都必须点名具体技术、数量、时间线或条件。“数据库可能无法扩展”是禁止的；“PostgreSQL 连接池在并发用户超过 2,000 时因长时间分析查询持有连接 30 秒以上而耗尽”才是可接受的。
- 恰好 5 个情景，横跨 5 个类别：技术、组织、外部、时间、假设各一个。不得跳过任何类别，任何类别也不得超过一个情景。
- 领先指标必须可观察且可度量。“留意问题”是禁止的。每个指标必须说明测量什么、什么阈值意味着危险、在哪里观察。
- 熔断机制必须包含具体触发条件。“如果出问题”是禁止的。每个触发器必须是有具体阈值的可度量条件。
- swing-mortem 摘要是强制性的，它是分析的 BLUF（先给结论）。必须出现在结尾，并用一段话综合最高风险、其领先指标及其逃生方案。
- 假定彻底失败。不是部分失败，也不是“表现不佳”，前提是完全失败。这种极端框架正是逼出创造性风险识别的关键，不要弱化它。
- 具体优先于覆盖。每个类别一个深入分析、可信的失败情景，胜过五个浅显的情景。深度胜于广度。
三、使用方式（流程） 按顺序执行以下 6 个阶段，不要跳过。
阶段 1：设定失败框架 在分析前先建立时间与情境框架，包含：对象（正在分析的什么——计划、决策、架构、发布）、时间线（何时发现失败，默认 6 个月，可按情境调整）、失败陈述（“现在是 [时间线] 之后。[对象] 已彻底失败。不是部分表现不佳——而是完全失败。团队正在进行复盘。到底哪里出了问题？”）。如果对象含糊或过于宽泛，先提一个澄清问题再继续。“分析我们的项目”太模糊；“分析我们把用户服务从 MongoDB 迁移到 PostgreSQL”才可执行。生成情景前先收集上下文：若存在代码/架构，阅读相关文件让情景扎根现实；若存在项目计划，检查时间线与依赖；若已有决策文档，回顾其理由与约束。当存在具体产物时，不要仅凭想象生成情景。
阶段 2：生成失败情景 生成恰好 5 个失败情景，每类一个，每个都必须是具体、可信的叙事，而不是泛泛的风险标签。五类分别是：技术（技术未按预期工作——点名具体技术、具体失败模式、具体失败条件）、组织（团队、流程或沟通崩溃——点名具体团队动态、交接点或流程缺口）、外部（市场变化、竞争对手行动、监管变化或依赖中断——点名具体外部力量及其具体影响）、时间（时间线错误——点明什么拖长了或错过了什么窗口，长了多少，以及具体的连锁后果）、假设（核心假设被证明为假——点名具体假设、当时为何看似合理、现实最终如何）。每个情景按“发生了什么 / 为何可信 / 具体后果”的格式书写，后果需具体可度量（收入损失、受影响用户、浪费时间、数据泄露）。
阶段 3：可能性 × 影响矩阵 为每个情景评分并确定优先级。可能性：高（>50%）、中（15-50%）、低（<15%）。影响：灾难性（项目终止、不可逆损害）、严重（大规模返工、重大损失）、中等（挫折，努力可恢复）。优先级计分：高+灾难性=P1；高+严重或中+灾难性=P2；中+严重或高+中等=P3；其余=P4。按优先级选出前 3 个，进入阶段 4-5 的详细分析。若并列，优先选择可能性更高者。
阶段 4：领先指标 为前 3 个风险各识别 2-3 个早期预警信号。它们是可观察、可度量的条件，表明失败模式正开始成为现实——且尚未太迟。每个指标需写明：名称、测量什么、阈值（达到什么值成为警告）、在哪里观察（仪表盘、日志、指标、报告或人工检查）、提前量（该信号在失败前多久出现）。每个指标必须通过“实习生测试”：一名新成员仅凭这段描述，能否判断阈值是否已被跨越？若不能，就写得更具体。
阶段 5：熔断机制 为前 3 个风险各定义何时以及如何改道的决策框架。触发器：激活熔断的具体可度量条件，必须是具体阈值，而非“如果出问题”。后备方案：替代路径，换用什么，要具体说明替代方法，而非只说“另想办法”。延迟成本：再等一周/一个冲刺/一个月获取更多信息再激活后备方案会损失什么，尽可能量化。决策负责人：谁有权扣动扳机，用角色而非姓名。
阶段 6：事前验尸摘要（BLUF） 将整个分析综合成一段话。这是最重要的输出——读者只读这一段就能带走关键洞见。格式为：“对 [对象] 而言最高风险是 [最高优先级的具体情景]。当 [最可执行的领先指标及阈值] 时你就知道它正在发生。你的逃生舱是 [熔断机制中的主要后备方案]。忽视它的代价：[具体后果]。过早行动的代价：[后备方案的权衡]。从 [何时] 起监控 [具体指标]，以领先于该风险。”
四、输出格式 按“事前验尸：[对象]”标题输出，依次包含失败框架（引用块）、失败情景（每个情景列出发生什么、为何可信、后果）、风险矩阵表格（含编号、类别、情景、可能性、影响、优先级）、深度分析（前 3 风险，含领先指标与熔断机制）、以及事前验尸摘要段落。
五、质量校准 技能给出正反示例。差的示例中情景泛泛（“它无法扩展”“沟通问题”“市场变了”），领先指标不可度量（“留意扩展问题”“关注团队沟通”），熔断机制没有阈值也没有具体后备（“如果出问题就切换到 B 计划”“沟通中断就多开会”），且缺少风险矩阵、优先级排序与摘要。好的示例则点名具体技术（Kafka、DLQ、乐观/悲观锁），数量具体（12 倍负载、2,340 笔订单、18 万美元、10GB、45 分钟），领先指标有精确阈值（>10,000 条消息、>500 条/秒、>30% 容量），熔断有可度量触发器、具体后备方案与量化权衡。
六、限制 资料未提供关于该技能的收费、价格、具体平台或安装命令等信息。其效果依赖输入对象的清晰度与是否有关联产物（代码、计划、决策文档）；对象含糊时需先用一个澄清问题收窄范围。