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Input Context

流程

Input Context 線型流程 介面輸入或錯誤觸發，到 Webhook 或 API，到 Normalize，到 Input Package。 01 介面輸入 issue / comment 01 錯誤觸發 500 / exception log 02 Webhook / API issue opened / edited 事件觸發 Bug Bot。 03 Normalize 整理標題、描述、 label、留言與連結。 04 Input Package 產生 AI 要用的 context， 進入 AI 階段。

觸發來源

介面輸入
  • Issue opened
  • Issue edited
  • New comment
  • Issue closed
錯誤觸發

系統偵測到可能由程式碼拋出的 500 error / exception log 時，自動整理錯誤訊息與環境資訊，建立 GitHub issue 後進入同一套 Bug Bot 流程。

來源內容
  • Title / body
  • Labels / assignee
  • Comments / links
回饋位置
  • Issue comment
  • Google Chat

事件分流

Input Context 可能來自介面上的 issue/comment，也可能來自系統錯誤自動建立的 issue。進入後再根據事件類型決定走哪條分支。

新查詢

Issue opened / edited / New comment → 走完整 AI 查詢流程。

系統錯誤

500 error / exception log → 自動建立 issue，再以 Issue opened 事件進入完整 AI 查詢流程。

修正回寫

Issue closed → 找到對應向量，將修復結論自動更新為 ground truth。不需手動改 DB。

整理成 Input

保留原始脈絡

保留 GitHub issue URL、作者、時間與 thread。

抽出判斷線索

錯誤訊息、產品區域、可能 repo、重現資訊。

標註缺口

缺 log、缺環境、缺重現步驟時，交給 output 回問。