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GitHub Issue 处理协作流程。当用户收到 issue 需要分析和回复时使用。通过"诊断 → 定性 → 决策 → 回复"四步法,从一个 issue 产出准确的根因分析和得体的用户回复,避免误判问题类型或回复不专业。
用户收到了一个 GitHub Issue(bug 报告、疑问、feature request),需要 AI 协助分析问题、判断是否要做、起草回复。AI 全程主导推进,用户只在关键节点做判断。
目标: 拿到 issue 的完整信息。
方法:
gh issue view 或 WebFetch 获取 issue 详情输出: 向用户简要转述 issue 内容,确认理解无误。
禁止: 只看标题就开始分析。必须读完 issue 全文。
目标: 在代码中找到根因。
方法:
输出: 向用户展示:
禁止:
目标: 判断这个 issue 属于哪种类型。
| 类型 | 判断标准 | 应对策略 |
|---|---|---|
| Bug | 在产品设计范围内,行为不符合预期 | 排期修复 |
| 架构限制 | 用户场景超出产品的设计前提 | 解释现状,评估是否值得扩展 |
| Feature Request | 产品本身没问题,用户想要新能力 | 评估成本和优先级 |
| 使用问题 | 用户操作方式不对,但产品可以做得更友好 | 回复指引,考虑优化体验 |
关键判断: 区分"该做但做错了"(bug)和"没打算做"(架构限制/feature)。
输出: 向用户说明定性结论和理由,等用户确认后再往下走。
目标: 基于根因和定性,给出做/不做的建议。
| 改动范围 | 有测试条件 | 用户可绕过 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 小(几行) | 有 | — | 直接修 |
| 中(一个模块) | 有 | — | 排期做 |
| 大(新模块/重构) | 有 | 否 | 评估后排期 |
| 大(新模块/重构) | 没有 | 是 | 记下需求,暂不做 |
| 任意 | 没有 | 是 | 告知绕过方案,需求记下 |
输出: 向用户说明建议和理由。如果建议不做,要量化成本(改几个文件、涉及哪些模块、为什么没法测)。
等用户确认决策后,再进入回复环节。
目标: 写一条专业、得体、有信息量的 issue 回复。
Hi @{用户名},感谢反馈!
**1. 功能定位**
{这个功能是为什么场景设计的,为什么当前不支持用户的场景}
**2. 对你的实际影响**
{用户现在能不能绕过,怎么绕过,核心功能是否受影响}
**3. 关于{用户期望的能力}**
{成本说明 + 后续计划}
输出: 回复草稿,等用户确认后发布。
禁止:
用户确认回复内容后:
gh issue comment 发布评论| 步骤 | 确认什么 |
|---|---|
| 第 1 步 | "issue 内容我理解的对吗?" |
| 第 3 步 | "这个定性你认同吗?" |
| 第 4 步 | "这个决策你同意吗?" |
| 第 5 步 | "回复内容可以发吗?" |
| 事项 | 直接做 |
|---|---|
| 代码怎么查 | AI 自己追链路 |
| 根因怎么分析 | AI 自己判断 |
| 成本怎么量化 | AI 自己评估 |
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