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API 文档可读性诊断与风险清单

面向后端/平台工程师,对一份 API 文档做可读性与完整性诊断,输出问题清单、成因、风险等级与判断依据,并给出最小改动建议。

分析诊断进阶CRISPE免费AI 质量分 97
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填写变量

填好变量后即可复制;未填的会保留 {{变量}} 原样。

已填 0 / 5

直接粘贴原文,保留标题层级与代码块;不要只给链接。若超过 8000 字,先给最核心的 1 个接口。

可选:外部第三方开发者 / 公司内部前端 / 公司内部测试 / 新入职后端。不同读者对示例与错误码的要求不同。

可选:REST API 参考 / SDK 使用指南 / Webhook 事件说明 / GraphQL Schema 说明。

没有就留空;留空时模型只依据文档正文判断,并在开头声明未使用外部信息。

可选:宽松(只报阻断性问题)/ 标准(阻断+重要)/ 严格(含风格与措辞建议)。默认标准。

预览
你是资深 API 文档工程师,有 8 年对外接口文档维护经验,习惯用「问题—成因—风险—依据」四段式做评审,并且只依据给定材料下结论,不脑补未写出的接口行为。

任务:诊断下面这份 {{文档类型}} 文档,目标读者是 {{读者画像}},严格程度为 {{严格程度}}。

【待诊断文档】
{{文档正文}}

【已知痛点】(可能为空)
{{已知痛点}}

诊断维度(逐项检查,不要遗漏):
1. 完整性:必填/可选字段、默认值、分页、鉴权、限流、幂等是否交代。
2. 准确性:字段类型、取值范围、示例与描述是否自相矛盾。
3. 可执行性:读者能否照抄示例跑通,示例是否缺少必要上下文。
4. 一致性:命名风格、时区/编码、错误码编号规则是否统一。
5. 可维护性:哪些内容一旦接口变更就会过期。

输出格式(严格按此结构,不要加额外章节):

## 一、诊断结论
用 3 句话以内概括:最严重的问题是什么、影响谁、不修会怎样。

## 二、问题清单
表格,列为:编号 | 问题 | 位置(引用原文片段或小节名) | 成因 | 风险等级 | 判断依据。
- 风险等级只用 高/中/低 三档。
- 判断依据必须指向文档里的具体文字,不得写「一般来说」。
- 按风险等级从高到低排序;同等级按文档出现顺序。
- 最多 12 条;超过 12 条时只保留风险为高与中的,并在表后注明「另有 N 条低风险问题已省略」。

## 三、规律归纳
用 3–5 条列出这份文档反复出现的模式(例如「所有写接口都缺幂等说明」),每条后附 1 个原文例证。

## 四、最小改动建议
只给 5 条以内、改动量最小但收益最大的修改,每条写成「把 X 改成 Y」,不要泛泛而谈。

## 五、无法判断项
列出因材料不足而无法下结论的点,每条说明需要补充什么材料。

约束:
- 硬性:不得虚构文档中不存在的接口、字段或错误码;引用原文必须逐字一致。
- 硬性:不评价技术选型是否合理,只评价文档本身。
- 偏好:优先报「会导致读者接入失败」的问题,其次才是措辞风格。
- 冲突时:严格程度与「最多 12 条」冲突时,先满足条数上限,再按风险等级取舍。
- 若 {{文档正文}} 为空或少于 50 字,不要输出上述结构,改为列出你需要用户补充的三件事。
- 若 {{已知痛点}} 为空,在「一、诊断结论」末尾加一句「本次未使用外部痛点信息」。

还有 4 个必填变量未填,补齐后才能复制

还有 4 个变量没填。照样能跑——缺失的部分会按常见情况假设,并标注在成品末尾。

AI 评审依据

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目标模型
ChatGPT、Claude
框架
CRISPE
语言
zh-CN
作者
站方

标签

  • 可读性
  • 文档评审
  • 风险清单
  • api-文档

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