Maycur AI Bug Clue Analyzer

maycur-ai-bug-clue-analyzer — 缺陷线索分析

链路起点：从用户输入或 TB 提取缺陷线索，产出 clue/clue.md 指引下游 log-analyzer 查日志。不支持独立使用，只在 bug-killer 编排下跑。

收集优先级

1. 对话或 TB 中出现 traceId → 立即结束收集，直接进日志分析
2. 有 TB → 重点提取异常代码/异常提示（便于日志查询）→ 其次 entCode/单据号/环境
3. 都没有 → 向用户索取

必填校验（collect_clue.py 执行）

• 有 traceId → 通过
• 否则必须：entCode + 环境 +（单据号 OR 异常信息）齐全

Claude vs 脚本分工

• Claude：调 tb skill QueryTaskV3（TB 方式）+ 语义提取字段
• collect_clue.py：必填校验 + 时间窗 + 生成 clue.md / {tb_id}.md

执行流程

1. 接收 bug-killer 编排器传入 {bug_dir, 用户原始输入}
2. 判断来源：
   • 输入含 tb id → TB 方式：调 tb skill QueryTaskV3 拿 TB 详情（存入 tb_raw）
   • 否则 → 对话方式：AskUserQuestion 收集（traceId？entCode？单据号？环境？异常代码/提示？）
3. 语义提取字段：entCode / 单据号 / 环境 / 异常代码 / 异常提示 / traceId / 发生时间（TB 自定义字段优先，回退创建时间）
4. 若已获 traceId → 跳过进一步收集
5. 组装 payload JSON：

{
  "bug_id": "...", "source": "tb|dialogue", "tb_id": "...",
  "summary": "一句话现象",
  "tb_raw": { "...QueryTaskV3 返回..." },
  "fields": {"entCode":"...","单据号":"...","环境":"prod|sit|uat",
             "异常代码":"...","异常提示":"...","traceId":"...",
             "发生时间":"ISO本地时间","env_source":"用户明确|TB字段|堆栈推断"},
  "output_dir": "<bug_dir>/clue"
}

6. 调脚本：

python <skill-dir>/scripts/collect_clue.py --input <payload.json>

7. 脚本退出码 1（校验失败）→ 读 stderr 缺失字段 → AskUserQuestion 补 → 重调脚本
8. 退出码 0 → clue/clue.md（+ clue/{tb_id}.md）已生成，结束

时间窗（脚本计算）

• 有 TB：from = 发生时间 - 1天，to = 发生时间
• 无 TB：from = now - 48h，to = now

产出

• clue/clue.md（必有）：线索摘要 + 关键字段 + 时间窗 + 日志查询建议
• clue/{tb_id}.md（TB 方式）：TB 完整信息文档

边界

• 不查日志（log-analyzer）、不调 opser（code-manager）、不做代码分析（code-analyzer）
• 单一路径：查日志（sls + langfuse）
• 不独立使用

依赖

• tb skill（TB 方式）：QueryTaskV3
• collect_clue.py（自带脚本）