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Raw Blame History

示例：单 Issue 深度分析

本示例展示对单个复杂 Issue 的逐步分析过程，重点演示规则与 AI 语义判断的协作。

场景

某用户提交了如下 Issue：

gitlink-cli issue +view --owner demo --repo cli-test --number 88 --format json

{
  "number": 88,
  "subject": "性能问题：导出 10w 行 Excel 时浏览器卡死",
  "description": "在使用导出功能时，如果数据量超过 10 万行，浏览器会卡死几分钟后崩溃。\n\n复现步骤：\n1. 进入数据管理页\n2. 选择全部数据（约 12w 行）\n3. 点击导出 Excel\n4. 浏览器卡死\n\n环境：Chrome 120，macOS 14\n\n@dev-li 麻烦看下这个，影响线上 XX 客户使用。",
  "tracker_id": null,
  "priority_id": 2,
  "issue_tags": [],
  "assigned_to_id": null
}

分析步骤

Step 1 — 文本预处理

text = normalize("性能问题：导出 10w 行 Excel 时浏览器卡死 " + description)
# → "性能问题 导出 10w 行 excel 时浏览器卡死 在使用导出功能时..."

Step 2 — Tracker 决策

扫描关键词：

来源	命中关键词	规则
标题	"卡死"、"崩溃"	→ bug（强信号）
正文	"复现步骤"、"浏览器"	→ bug（辅助信号）
正文	"影响线上"	→ bug + urgent 候选

结论：tracker = bug（confidence 0.45）

⚠️ 注意："性能问题"单独出现可能让人想到 enhancement，但"卡死"、"崩溃"是明确的缺陷信号。

Step 3 — Priority 决策

命中	信号强度
"线上"	urgent 候选
"影响 XX 客户使用"	urgent 候选
"浏览器卡死" + "崩溃"	high 候选

冲突解决：两个 urgent 信号 + 一个 high 信号 → 升级为 urgent

结论：priority = urgent（confidence 0.4）

Step 4 — Labels 建议

仓库可用标签（GET /v1/demo/cli-test/issue_tags.json）：

{"缺陷": 101, "性能": 102, "紧急": 103, "客户反馈": 104}

匹配：

bug → 缺陷（语义匹配）
urgent → 紧急（语义匹配）
正文"客户使用" → 客户反馈（弱匹配，不自动加，仅在报告中提示）

结论：labels = ["缺陷", "紧急"]

Step 5 — Assignee 建议

正文中 @dev-li 明确提及，且 dev-li 在 issue_assigners.json 中：

gitlink-cli api GET /v1/demo/cli-test/issue_assigners.json --format json \
    | jq '.data.assigners[] | select(.login=="dev-li")'

{"login": "dev-li", "id": 20250, "name": "李四"}

结论：assignee = "dev-li"（confidence 0.95）

用户明确 @mention，可直接指派（无需额外确认）。

Step 6 — 关联 Issue 推荐

历史 Issue 标题中扫描相似项：

编号	标题	Jaccard 相似度
#76	"大数据量导出导致页面无响应"	0.72
#52	"Excel 导出功能异常"	0.55
#41	"浏览器内存溢出"	0.42

决策：

#76 相似度 ≥ 0.7，但仍处于 open 状态 → 评论"可能与 #76 相关"
#52 相似度 0.55，列入"可能相关"
#41 相似度 0.42，临界值，不关联

Step 7 — Confidence 计算

confidence = 0.4 (title_match: bug) + \
             0.2 (body_match: 复现步骤) + \
             0.2 (urgent signal) + \
             0.15 (strong related: #76) + \
             0.1 (mention resolved) + \
             0    (description long enough)
           = 1.05 → clamp to 0.95

结论：confidence = 0.95，可直接应用。

最终分析结果

{
  "number": 88,
  "title": "性能问题：导出 10w 行 Excel 时浏览器卡死",
  "current_tracker": null,
  "current_labels": [],
  "decisions": {
    "tracker": "bug",
    "priority": "urgent",
    "labels": ["缺陷", "紧急"],
    "assignee": "dev-li",
    "related_issues": [76, 52],
    "mark_duplicate": null
  },
  "confidence": 0.95,
  "reasoning": "标题'卡死'+'崩溃'→ bug；正文'线上'+'影响客户'→ urgent；@dev-li 明确指派；与 #76 高相似度",
  "matched_rules": [
    "title: 卡死",
    "title: 崩溃",
    "body: 线上",
    "body: 影响客户",
    "mention: @dev-li"
  ],
  "needs_review": false
}

应用变更

1. 备份原始字段

gitlink-cli issue +view --owner demo --repo cli-test --number 88 --format json \
    > /tmp/issue-88-before.json

2. 更新 tracker、priority、assignee

# 获取 subject 和 description（必须保留）
SUBJECT=$(jq -r '.data.subject' /tmp/issue-88-before.json)
DESC=$(jq -r '.data.description // ""' /tmp/issue-88-before.json)

# PATCH 更新（tracker=1 bug, priority=4 urgent, assignee=20250）
gitlink-cli api PATCH /v1/demo/cli-test/issues/88 \
    --body "$(jq -n \
        --arg s "$SUBJECT" \
        --arg d "$DESC" \
        '{subject:$s, description:$d, tracker_id:1, priority_id:4, assigned_to_id:20250}')"

3. 添加标签

gitlink-cli issue +label-add \
    --owner demo --repo cli-test \
    --number 88 \
    --labels "缺陷,紧急"

4. 评论分析摘要

gitlink-cli issue +comment \
    --owner demo --repo cli-test \
    --number 88 \
    --body "$(cat <<'EOF'
🤖 **自动分类报告**

| 字段 | 决策 | 依据 |
|------|------|------|
| 类型 | bug | 标题含"卡死"、"崩溃" |
| 优先级 | urgent | 正文提"线上"、"影响客户" |
| 标签 | 缺陷, 紧急 | 仓库标签匹配 |
| 指派 | @dev-li | 正文明确 @mention |

**关联 Issue**：
- #76「大数据量导出导致页面无响应」（相似度 0.72）
- #52「Excel 导出功能异常」（相似度 0.55）

如分类有误请回复 `/triage incorrect`。
EOF
)"

5. 验证

gitlink-cli issue +view --owner demo --repo cli-test --number 88 --format json \
    | jq '{number, tracker_id, priority_id, assigned_to_id, issue_tags}'

期望输出：

{
  "number": 88,
  "tracker_id": 1,
  "priority_id": 4,
  "assigned_to_id": 20250,
  "issue_tags": [{"id": 101, "name": "缺陷"}, {"id": 103, "name": "紧急"}]
}

AI Agent 提示词（可直接复制给 Claude Code）

请对 demo/cli-test 仓库的 Issue #88 执行深度分析：

1. 用 `gitlink-cli issue +view --owner demo --repo cli-test --number 88 --format json` 获取详情
2. 按以下规则分析（详见 references/gitlink-issue-triage-analyze.md）：
   - tracker、priority、labels、assignee、related_issues
3. 输出 JSON 格式的分析结果（schema 见 SKILL.md）
4. 展示人类可读的决策表，问我是否应用
5. 我确认后，按 references/gitlink-issue-triage-apply.md 执行：
   - 备份原始字段
   - PATCH 更新 tracker_id、priority_id、assigned_to_id（保留 subject/description）
   - label-add 添加标签
   - comment 评论分析摘要

所有写操作前 dry-run，确认后实际执行。

关键学习点

冲突解决：标题"性能问题"听起来像 enhancement，但"卡死"、"崩溃"明确指向 bug → 优先强信号
优先级升级：多个 urgent 候选 + 客户影响 → 直接 urgent，而非 high
@mention 处理：用户明确 @某人时可直接指派，无需 PM 中介
关联判断：相似度 0.7+ 是关键阈值，0.4-0.7 仅作提示
审计完整：保留原始字段是回滚的前提

反模式（不要这样做）

❌ 仅看标题："性能问题" → feature（错误，忽略"卡死"） ❌ 忽略 @mention：直接不指派 → 失去用户意图 ❌ 关闭 duplicate：#76 还开着就关闭 #88 → 错误 ❌ 批量应用不暂停：连续打 50 个 API → 限流

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