# Feature Specification: 簡化專案保留並優化Answer工具
**Feature Branch**: `002-tools-answer`
**Created**: 2025-10-13
**Status**: Draft
**Input**: User description: "把這個專案的tools保留answer就好但要優化到夠好用"
## Clarifications
### Session 2025-10-13
- Q: 答案品質優化應該主要關注哪個方面？ → A: 答案的準確性和相關性（確保回答正確匹配問題意圖）
- Q: 當LLM服務不可用時，答案工具的最小功能集是什麼？ → A: 提供基本搜尋結果和格式化引用（無智能摘要）
- Q: 除了響應時間和成功率，還需要監控哪些關鍵指標？ → A: 查詢匹配率（有多少查詢找到了相關答案）
- Q: 當找不到任何相關 runbook 內容時，系統應該如何回應？ → A: 提供搜尋建議和可能相關的主題列表
- Q: 當系統資源有限時，應該優先保證哪個響應時間目標？ → A: 標準查詢3秒目標優先
## User Scenarios & Testing *(mandatory)*
### User Story 1 - 精簡工具集（僅保留Answer） (Priority: P1)
作為一個 On-Call 工程師，我希望系統只提供一個核心的問答工具，讓我能直接詢問問題並獲得答案，而不需要在多個工具間切換選擇。
**Why this priority**: 簡化用戶體驗是核心價值，移除不必要的複雜性讓用戶專注於解決問題而非工具選擇。
**Independent Test**: 可以獨立測試 - 啟動MCP服務器，驗證只有rb.answer工具可用，其他工具（search, read, checklist等）均被移除。
**Acceptance Scenarios**:
1. **Given** MCP服務器啟動, **When** 查詢可用工具列表, **Then** 只返回rb.answer工具
2. **Given** 用戶嘗試調用舊工具（如rb.search）, **When** 發送工具調用請求, **Then** 返回"工具不存在"錯誤
3. **Given** 系統初始化, **When** 載入所有服務和工具, **Then** 只初始化answer相關的服務組件
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### User Story 2 - 增強問答體驗 (Priority: P1)
作為用戶，我希望answer工具能提供更智能、更精確的回答，包括更好的上下文理解、更清晰的回答格式和更相關的引用。
**Why this priority**: 核心工具的品質直接影響用戶體驗，既然只保留一個工具，必須確保它足夠強大好用。
**Independent Test**: 可以獨立測試 - 輸入相同問題，比較優化前後的回答品質、格式清晰度和引用準確性。
**Acceptance Scenarios**:
1. **Given** 用戶提問模糊問題, **When** 調用rb.answer, **Then** 系統提供澄清建議或最可能的解釋
2. **Given** 問題涉及多個runbook, **When** 獲取答案, **Then** 回答整合多個來源並標示來源優先級
3. **Given** 技術問題查詢, **When** 返回答案, **Then** 包含結構化的步驟說明和風險警告
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### User Story 3 - 改善回應格式與可讀性 (Priority: P2)
作為用戶，我希望answer工具返回的內容格式更清晰、更易讀，包括更好的結構化輸出、重點突出和操作指引。
**Why this priority**: 良好的格式化能減少用戶理解時間，提升在緊急情況下的效率。
**Independent Test**: 可以獨立測試 - 發送不同類型問題，驗證回答格式的一致性和可讀性。
**Acceptance Scenarios**:
1. **Given** 任何問題查詢, **When** 獲得答案, **Then** 輸出包含清晰的標題、摘要、詳細步驟和注意事項
2. **Given** 包含風險操作的答案, **When** 顯示結果, **Then** 風險操作明顯標示並包含回退方案提醒
3. **Given** 多步驟程序問題, **When** 返回答案, **Then** 步驟以有序列表呈現且包含驗證要點
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### User Story 4 - 效能優化與響應速度 (Priority: P3)
作為用戶，我希望answer工具響應更快，特別是在緊急情況下需要快速獲得答案。
**Why this priority**: 響應速度在緊急事件中很重要，但相對於功能正確性屬於次要優先級。
**Independent Test**: 可以獨立測試 - 執行相同查詢多次，測量平均響應時間和95%分位響應時間。
**Acceptance Scenarios**:
1. **Given** 標準問題查詢, **When** 調用answer工具, **Then** 響應時間在2秒內
2. **Given** 複雜多源查詢, **When** 處理請求, **Then** 響應時間在5秒內
3. **Given** 系統負載正常, **When** 連續查詢, **Then** 響應時間保持穩定
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### Edge Cases
- 當問題完全無法匹配任何runbook內容時，系統提供搜尋建議和可能相關的主題列表
- 當LLM服務不可用時，answer工具如何降級處理？
- 當runbook文件損壞或格式錯誤時，系統如何處理？
- 當用戶輸入非常長的問題（超過token限制）時如何處理？
- 當同時有多個用戶查詢時，系統優先保證標準查詢的3秒響應時間目標
## Requirements *(mandatory)*
### Functional Requirements
- **FR-001**: 系統必須移除所有非answer的MCP工具（search, read, checklist, commands, handoff, postmortem）
- **FR-002**: 系統必須保留完整的answer工具功能，包括LLM整合和降級機制
- **FR-003**: Answer工具必須支援智能問答，包括上下文理解和多源整合
- **FR-004**: 系統必須提供結構化的回答格式，包括摘要、詳細步驟和風險提醒
- **FR-005**: Answer工具必須保持向下相容，現有API介面不變
- **FR-006**: 系統必須優化搜尋演算法，優先提升答案準確性和相關性，確保回答正確匹配問題意圖
- **FR-007**: Answer工具必須支援問題澄清和建議功能
- **FR-008**: 系統必須保持離線模式支援，在LLM不可用時提供基本搜尋結果和格式化引用（無智能摘要）
- **FR-009**: 答案輸出必須包含明確的來源引用和可信度指標
- **FR-010**: 系統必須提供效能監控，包括響應時間、成功率和查詢匹配率追蹤
### Key Entities *(include if feature involves data)*
- **Answer Response**: 問答回應物件，包含問題、答案、引用、風險評估和元數據
- **Query Context**: 查詢上下文，包含問題解析、意圖識別和相關性評分
- **Citation**: 引用來源，包含文檔ID、相關度分數、文本片段和新鮮度指標
- **Risk Assessment**: 風險評估，包含操作風險級別、安全操作建議和警告信息
## Success Criteria *(mandatory)*
### Measurable Outcomes
- **SC-001**: 用戶能在3秒內獲得標準問題的答案回應（系統資源有限時的優先目標）
- **SC-002**: 答案相關性準確度達到85%以上（基於用戶反饋或評估指標）
- **SC-003**: 系統支援100%的現有answer工具查詢，保持API相容性
- **SC-004**: 工具載入時間減少50%（由於移除不必要組件）
- **SC-005**: 記憶體使用量減少30%（簡化架構帶來的效益）
- **SC-006**: 95%的查詢能在5秒內完成，包括複雜多源查詢
- **SC-007**: 降級模式（離線）功能正常運作率達99%
- **SC-008**: 用戶能夠在緊急情況下無需工具選擇，直接獲得所需幫助
