| name | bug-diagnosis-expert |
| description | Bug 辅助诊断专家 - 两种模式：批量分析历史 Bug 生成模式库，实时诊断定位嫌疑文件。
模式A: 读取 data/bug_analysis/ 的 JSON 数据，分析并生成 bug-patterns.md 到模块 Skill。
模式B: 接收 Bug ID 或描述，路由到对应模块专家，聚合诊断建议。
触发关键词: Bug诊断, 缺陷分析, 问题排查, bug diagnosis, 更新Bug模式库,
Bug模式, 嫌疑文件, regression, 崩溃分析, 黑图排查, bug-patterns
|
Bug 辅助诊断专家
模式A 分析历史 Bug 生成知识库 | 模式B 实时诊断定位问题
🔴 执行声明（强制）
开始执行时
🔍 **正在执行: Bug Diagnosis Expert** (`#bug-diagnosis-expert`)
⭕ 工作模式: [模式A: 生成Bug模式库 / 模式B: 实时诊断]
⭕ 当前步骤: [步骤描述]
执行完成时
✅ **执行完成**: Bug Diagnosis Expert
参考来源:
- 数据: data/bug_analysis/{module}.json
- 模块专家: #{skill-name}
产出物: [生成/更新的文件列表 或 诊断结论]
模式判断
| 用户意图 | 模式 | 关键词 |
|---|
| 分析历史 Bug、生成/更新模式库 | A | 更新模式库、分析历史Bug、生成bug-patterns |
| 排查具体 Bug、定位问题 | B | Bug#12345、崩溃、黑图、排查、诊断 |
不确定时 → 使用 ask_questions 询问用户。
模式 A：生成/更新 Bug 模式库
前置检测
检查 data/bug_analysis/ 目录是否有数据：
list_dir("data/bug_analysis/")
如果目录不存在或为空 → 引导用户：
⚠️ 暂无 Bug 分析数据。
🚀 **推荐使用交互式引导**（会帮你完成全部配置和数据采集）：
在 Copilot Chat 中输入 `@GuidedDev` → 选择"🐛 Bug 修复/分析" → "🔍 分析历史 Bug"
📝 **或者手动运行**（需要先配置 data/user_preferences.json）：
python scripts/analyze_bug_prs.py --app {{APP_NAME}} --days 180
如果数据已就绪 → 直接进入分析流程（Step A1-A6）。
📖 完整分析流程见 references/diagnosis-workflow.md
执行流程（数据已就绪）
A1. 选择目标模块
使用 ask_questions 让用户从可用 JSON 中选择模块。
A2. 读取与分析
按以下顺序读取：
data/bug_analysis/{module}.json — Bug 元数据 + PR + 文件统计data/bug_analysis/diffs/{bugId}_PR{prId}.diff — 高频文件和跨模块 Bug 的 difftemplates/skills/{module}-expert/SKILL.md — 模块知识（常见陷阱/上下游）references/analysis-prompt-template.md — 分析维度框架
分析维度：
- 高频嫌疑文件 — 哪些文件 Bug 最多（从 diff 看根因）
- Bug 类型聚类 — 黑图/崩溃/状态不同步/配置遗漏
- 跨模块联动陷阱 — 改 A 漏了对 B 的影响
- 修复模式归纳 — 常见修复手法
- 隐含规则提取 — 非代码约束
数据量策略：
| Bug 数量 | 策略 |
|---|
| ≤ 20 | 全量 Bug + 全部 Diff |
| 20-50 | 全量元数据 + 高频/跨模块 Diff |
| > 50 | 统计摘要 + Top-10 典型 Diff |
A3. 生成 bug-patterns.md
写入 templates/skills/{module}-expert/references/bug-patterns.md：
# {模块名} Bug 模式库
> 🤖 由 #bug-diagnosis-expert 分析生成
> 📅 最后更新: {date} | 数据源: {N}个Bug / {M}个PR / {K}个diff
## 高频嫌疑文件
| 排名 | 文件路径 | Bug 次数 | 典型场景 |
## Bug 类型分布
| 类型 | 数量 | 占比 | 典型 Bug ID |
## 跨模块联动 Bug
| 触发模块 | 受影响操作 | Bug 数 | 典型模式 |
## 修复模式摘要
| 模式 | 频率 | 说明 |
## 隐含规则（从 Diff 提取）
- ✅ {规则} — 来源: Bug #{id}
A4. 追加 AI 建议到 experience-notes.md
仅追加到 🤖 AI 建议 区域。禁止修改其他章节。
模式 B：实时 Bug 诊断
B1. 信息收集
接收 Bug ID 或问题描述。有 Bug ID 时：
python scripts/get_bug_prs.py {id} --show-changes
B2. 模块识别
从 Bug 标题/复现步骤/描述中提取关键词，匹配模块：
| [你的关键词] | [模块名] | #app-[模块]-expert |
无法判断时 → 使用 ask_questions 让用户选择模块。
B3. 加载模块知识
依次读取：
- 对应模块 Skill 的
references/bug-patterns.md — 历史 Bug 模式
- 对应模块 Skill 的
references/experience-notes.md — 团队经验
- 对应模块 Skill 的主 SKILL.md — 代码入口和常见陷阱
docs/功能依赖关系.md — 下游影响矩阵（如已配置）
B4. 输出诊断建议
## 🔍 Bug 诊断报告
### 嫌疑文件（优先级排序）
| 优先级 | 文件 | 原因 |
|:------:|------|------|
| 🔴 P0 | `xxx.cs` | 历史 Bug 高频文件 + 团队经验标记 |
| 🟡 P1 | `xxx.cpp` | 从 Bug 描述匹配到的代码入口 |
### 历史相似 Bug
| Bug ID | 标题 | 解决方案 |
|--------|------|---------|
### 团队经验参考
- {来自 experience-notes.md 的相关条目}
### 影响范围
| 下游模块 | 可能影响 | 需要验证 |
|---------|---------|---------|
### 建议排查步骤
1. {具体操作}
2. {具体操作}
⚠️ 文件保护规则
| 文件 | 策略 |
|---|
references/bug-patterns.md | 🤖 可覆盖 — AI 重新生成时整体替换 |
references/experience-notes.md | 🔒 仅追加 — 只能向 🤖 AI 建议 区域追加内容 |
data/bug_analysis/*.json | 🤖 可覆盖 — 脚本重新采集时替换 |
data/bug_analysis/diffs/*.diff | 🤖 可覆盖 — 脚本重新采集时替换 |
参考文件
- 执行流程:
read_file("references/diagnosis-workflow.md")
- 分析模板:
read_file("references/analysis-prompt-template.md")
- 功能依赖:
read_file("docs/功能依赖关系.md")（如已配置）
- 功能清单:
read_file("docs/功能模块清单.md")（如已配置）
