BUG自动化修复方案

概述

这是一个基于AI的BUG自动化修复系统，能够根据禅道中的BUG ID，自动分析问题、生成修复代码并创建Pull Request。

系统架构

架构图

graph TB
    A[用户输入: fix <bugid>] --> B[fix命令入口]
    B --> C[禅道信息读取器]
    
    C --> D[项目结构分析]
    D --> E[路由分析器]
    D --> F[API分析器]
    
    E --> G[项目分类器]
    F --> G
    
    G --> H{项目类型判断}
    H -->|前端| I[前端修复器]
    H -->|后端| J[后端修复器]
    
    I --> K[核心修复器]
    J --> K
    
    K --> L[代码审阅器]
    L --> M[PR提交器]
    
    M --> N[生成修复分支]
    M --> O[创建Pull Request]
    M --> P[生成报告]
    
    subgraph "数据存储"
        Q[bug-fixes/BUG-XXXXX/]
        R[fix-report.json]
        S[fix-solution.json]
        T[code-review.json]
        U[生成的代码文件]
    end
    
    P --> Q
    Q --> R
    Q --> S
    Q --> T
    Q --> U
    
    subgraph "外部系统"
        V[禅道系统]
        W[GitHub/GitLab]
        X[项目代码仓库]
    end
    
    C -.-> V
    M -.-> W
    B -.-> X
    
    style A fill:#e1f5fe
    style H fill:#fff3e0
    style P fill:#e8f5e8
    style V fill:#fce4ec
    style W fill:#fce4ec
    style X fill:#fce4ec

Loading

数据流架构

sequenceDiagram
    participant U as 用户
    participant C as fix命令
    participant Z as 禅道读取器
    participant A as 分析器组合
    participant F as 修复器
    participant R as 审阅器
    participant P as PR提交器
    participant G as Git仓库
    
    U->>C: fix <bugid>
    C->>Z: 读取Bug信息
    Z-->>C: Bug详情数据
    
    C->>A: 分析项目结构
    A->>A: 路由分析
    A->>A: API分析
    A->>A: 项目分类
    A-->>C: 分析结果
    
    C->>F: 生成修复方案
    F->>F: 选择修复模板
    F->>F: 生成修复代码
    F-->>C: 修复代码&方案
    
    C->>R: 代码审阅
    R-->>C: 审阅清单
    
    C->>P: 提交PR
    P->>G: 创建分支
    P->>G: 提交代码
    P->>G: 创建PR
    P-->>C: PR信息
    
    C-->>U: 修复完成报告

Loading

核心组件

1. fix命令入口 (commands/fix.md) - 用户命令接口
2. 禅道信息读取器 (prompts/禅道信息读取提示词.md) - 获取bug详情
3. 路由分析器 (prompts/路由分析提示词.md) - 分析前端路由结构
4. API分析器 (prompts/API分析提示词.md) - 分析接口文档
5. 项目分类器 (prompts/项目分类提示词.md) - 判断前端/后端项目
6. 核心修复器 (prompts/BUG修复提示词.md) - 生成修复方案
7. 代码审阅器 (prompts/代码审阅提示词.md) - 生成审阅清单
8. PR提交器 (prompts/PR提交提示词.md) - 自动创建Pull Request

工作流程

用户输入: fix <bugid>
    ↓
1. 读取禅道bug信息
    ↓
2. 分析项目结构(路由/API)
    ↓
3. 判断项目类型(前端/后端)
    ↓
4. 生成修复方案和代码
    ↓
5. 创建代码审阅清单
    ↓
6. 提交PR并生成报告

安装和使用

安装依赖

npm install

环境配置

创建 .env 文件：

ZENTAO_BASE_URL=https://your-zentao.com
ZENTAO_TOKEN=your-api-token
# 或者使用用户名密码
ZENTAO_USERNAME=your-username
ZENTAO_PASSWORD=your-password

使用方法

# 修复指定Bug
/fix 12345

# 自动提交模式
/fix 12345 --auto-commit

# 只生成方案，不创建PR
/fix 12345 --no-pr

# 查看修复状态
/status 12345

功能特性

1. 智能项目类型识别

• 基于关键词分析判断前端/后端问题
• 路由匹配识别前端相关问题
• API错误模式识别后端问题

2. 自动代码生成

前端修复代码:

• 基于前端对应宿主项目rules文件对前端代码进行修复

后端修复代码:

• 基于后端宿主项目rules文件对后端代码进行修复

3. 代码审阅流程

• 自动生成审阅检查清单（需人工审阅）

输出文件结构

bug-fixes/
└── BUG-12345/
    ├── fix-report.json          # 修复报告
    ├── fix-solution.json        # 详细修复方案
    ├── code-review.json         # 审阅结果
    ├── pr-info.json            # PR信息
    ├── BUG-12345-修复方案.md    # Markdown报告
    ├── 代码审阅检查清单.md        # 审阅清单
    ├── PR跟踪.md               # PR跟踪文档
    └── generated-code/         # 生成后的代码变更描述
        ├── frontend/
        └── backend/

配置选项

可以创建 .bugfixer.json 配置文件:

{
  "zentaoUrl": "https://your-zentao.com",
  "projectPath": "./",
  "outputPath": "./bug-fixes",
  "gitRemote": "origin",
  "baseBranch": "main",
  "branchPrefix": "fix-bug-",
  "autoMerge": false
}

扩展性

添加新的修复模式

1. 在 prompts/代码审阅提示词.md 中添加新的代码生成模板
2. 在 prompts/项目分类提示词.md 中添加新的识别规则
3. 在 prompts/BUG修复提示词.md 中添加新的修复策略

支持新的项目管理系统

1. 创建新的信息读取提示词 (如 prompts/JIRA信息读取提示词.md)
2. 在主流程提示词中集成新的读取器
3. 适配统一的数据格式

支持新的代码托管平台

1. 创建新的PR提交提示词 (如 prompts/GitLab提交提示词.md)
2. 实现统一的PR接口提示词

数据资产

系统会自动生成以下数据资产：

1. 问题分类模型 - 基于历史数据训练的问题分类
2. 修复模式库 - 常见问题的修复模板
3. 代码质量规则 - 自动审阅的最佳实践

监控和优化

• 修复成功率统计
• 代码质量评分
• 持续优化建议

安全考虑

• API密钥安全存储
• 代码注入防护

---

此系统旨在提高开发效率，减少重复性工作，但不能完全替代人工审阅和测试。请在部署前仔细验证所有生成的代码。