突然有个想法：禅道提 bug 完成，旁边有个 AI 修复按钮，测试人员/开发人员，判断是否需要 AI 修复，AI 自动根据你提的 bug 详情，进行项目源码修复，测试运行调试，更新到测试环境，禅道自动指派回测试人员，备注（修改源码详情，AI 生成测试用例）并通知测试人员。然后测试人员进行校验（参考 AI 测试用例）
可能需要的前提：
1.bug 描述要准确
2.简单 bug, 人为判断是否需要 AI 修复
3.开发可审核，看到修复具体 bug 和源码修改详情，可追溯。
......
单纯的一个想法！！
不现实
描述如何与代码模块对应上？
既然 AI 能修复 bug 了，为什么不让 AI 直接生成没有 bug 的代码？
上个月基于代码/监控做的 AI 分析可以精确到行，以及提交人等 SCM 信息。后续对话解决方案/创建任务/创建 MR/ 也仅仅是几个 Tool
感觉你应该刚接触工作不久
1.根据问题单编号，自动获取问题单信息，AI 分析之后生成修改意见和代码，目前已经可以实现。
2.代码提交、合并这块还是要谨慎的，当前 AI 介入不现实。
3.自动化构建打包、自动化部署、自动化测试这套流水线还是比较成熟的，暂时无需 AI 介入。
感觉可以直接产品经理对接 AI,跳过开发、测试，单纯的一个想法！
跟业务强相关的代码逻辑，AI 没有判断标准；不跟业务强相关的代码，用 AI 做辅助 CR
基于业务开发的逻辑，很难脱离业务去修改优化的
很理想的一个功能，对测试的要求比较高
bug 需要写明：
- 提交 bug 需要指明后端/前端项目名称和分支名称。（用户定位项目和开发分支）
- 将 error 日志提交到 bug 中（用于定位类和代码行）
- 需要明确写出期望逻辑/样式（用作 ai 修改代码的实现，不然 ai 容易瞎改）
痛点：
- AI 如何分项目/分支拉取代码？ 目前知道 cursor 可以打开项目，拉取分支后通过对话让其修改 bug。
- 拉代码、修改、提交代码、发布整套流程走 ai，怎么保持稳定，存在一步有问题就全局失败。
AI 自动修复缺陷，这个在大模型时代之前已经很多地方都有探索了，不过没有什么拿得出手的实践。大模型时代应该能做得更好。
AI 自动验证 bug，最近开始陆陆续续听到有业务团队在探索，主要是又大模型之后，面向自然语言的图文理解简单很多，比如移动端只要解决 “点击驱动” 问题，就能开始尝试搞这类课题。
剩余的什么更新测试环境、通知，这些用不上 AI，基础的工程开发就能解决。
AI 调试也是一个新课题，不过目前没关注到身边有人在搞，部分场景下和 AI 自动验证 bug 有一定重叠。
ZYH
回复
其实就是一个 ReAct Agent 自主规划你给他的一些 Tool , 例如读写文件/执行命令啥的， 最后通过 Tool 或者 Prompt 约定输出就好啦。
我选择提高我的手速