refactor: optimize AI payload by reducing token usage and streamline findings structure

README.md

@@ -24,6 +24,7 @@
 6. API Key 支援逗號分隔傳入多個，隨機順序各嘗試一次，全部失敗則 exit 1
 7. 讀取 Git Diff 時排除 `.gitea/` 資料夾內的所有檔案，避免 AI 分析 workflow 設定等非業務程式碼
 8. 階段五完成後驗證 `findings.json` 與 `exclusions.json` 是否為合法 JSON 格式，格式錯誤時先嘗試重置為空陣列並備份原檔，修正失敗才 exit 1
+9. 傳給 AI 的 findings 只保留必要欄位（level、role、location、suggestion），排除 `is_new` 等內部欄位；system prompt 精簡為指令核心；exclusions hint 只傳 location 與 suggestion，減少 token 用量
 
 # 使用說明
 

TODO.md

@@ -49,3 +49,8 @@
 - 目標：所有平台的 API Key 支援逗號分隔傳入多個，隨機順序各嘗試一次，單一 Key 失敗時自動換下一個，全部失敗則 exit 1。
 - 驗收：log 中能看到「key[N/M] 失敗」等訊息，換 key 後繼續執行；傳入單一 Key 時行為與原本相同；全部 Key 失敗時 log「所有 API Key 均失敗，終止流程」且 workflow 狀態為失敗。
 - 未驗收
+
+## 階段十一：壓縮 AI 傳入內容減少 token 用量
+- 目標：傳給 AI 的 findings 只保留必要欄位（level、role、location、suggestion）；system prompt 精簡為指令核心；exclusions hint 只傳 location 與 suggestion；AI 回傳後補回原始完整欄位（含 is_new）。
+- 驗收：AI 呼叫的 payload 不含 is_new 等內部欄位，去重與誤報過濾後的 findings 仍保有完整欄位供後續流程使用。
+- 未驗收

app/findings.js

@@ -76,22 +76,26 @@ function fallback(label, findings, e) {
   return findings;
 }
 
+/** 只保留 AI 需要的欄位，減少 token 用量 */
+function toAIPayload(findings) {
+  return findings.map(({ level, role, location, suggestion }) => ({ level, role, location, suggestion }));
+}
+
 /**
  * 呼叫 LLM 進行語意去重，失敗時降級回傳原始 findings
  */
 export async function deduplicateWithAI(findings) {
   if (findings.length === 0) return findings;
 
-  const systemPrompt = `你是一位程式碼審查問題去重專家。
-給你一份問題清單（JSON 陣列），請移除語意重複的問題（即使描述文字不同，但指的是同一個問題）。
-保留等級較高的版本，優先保留 critical > warning > info。
-只回傳去重後的 JSON 陣列，不要有其他文字。`;
+  const systemPrompt = `移除語意重複的程式碼審查問題（JSON 陣列）。保留等級較高者（critical > warning > info）。只回傳去重後的 JSON 陣列。`;
 
   try {
-    const result = await chatJSON(systemPrompt, `以下是問題清單，請去除語意重複的項目：\n\n${JSON.stringify(findings, null, 2)}`);
+    const result = await chatJSON(systemPrompt, JSON.stringify(toAIPayload(findings)));
     if (Array.isArray(result) && result.length > 0) {
       console.log(`  AI 去重: ${findings.length} -> ${result.length} 筆`);
-      return result;
+      // 以 location+suggestion 為 key，將原始 findings 的完整欄位（含 is_new）補回
+      const origMap = new Map(findings.map(f => [`${f.location}|${String(f.suggestion).slice(0, 50)}`, f]));
+      return result.map(r => origMap.get(`${r.location}|${String(r.suggestion).slice(0, 50)}`) ?? r);
     }
     throw new Error('AI 回傳空陣列');
   } catch (e) {
@@ -131,22 +135,17 @@ export async function filterFalsePositivesWithAI(findings, exclusions = []) {
   if (findings.length === 0) return findings;
 
   const exclusionHint = exclusions.length > 0
-    ? `\n\n以下是已知的誤報或不需處理的問題清單（供參考，相同檔案路徑且語意相近的問題應一併排除）：\n${JSON.stringify(exclusions, null, 2)}`
+    ? `\n已知誤報（相同路徑且語意相近者一併排除）：\n${JSON.stringify(exclusions.map(({ location, suggestion }) => ({ location, suggestion })))}`
     : '';
 
-  const systemPrompt = `你是一位資深程式碼審查專家，負責判斷審查問題是否為誤報或不需處理。
-給你一份問題清單（JSON 陣列），每筆包含 level、role、location、suggestion。
-請移除以下類型的問題：
-1. 誤報：問題描述與實際程式碼不符（例如：程式碼已正確使用環境變數或 secrets，卻被標記為硬編碼敏感資料）
-2. 不適用：問題在此專案情境下不需處理（例如：CI/CD action 本來就需要透過環境變數傳遞 token）
-3. 與已知誤報清單語意相近的問題（檔案路徑相同且建議內容相似）
-只回傳需要保留的問題 JSON 陣列，不要有其他文字。${exclusionHint}`;
+  const systemPrompt = `判斷以下程式碼審查問題是否為誤報或不適用（如已正確使用 secrets、CI/CD 必要權限等），移除後只回傳需保留的 JSON 陣列。${exclusionHint}`;
 
   try {
-    const result = await chatJSON(systemPrompt, `請判斷以下問題清單，移除誤報或不需處理的問題：\n\n${JSON.stringify(findings, null, 2)}`);
+    const result = await chatJSON(systemPrompt, JSON.stringify(toAIPayload(findings)));
     if (Array.isArray(result) && result.length > 0) {
       console.log(`  AI 誤報過濾: ${findings.length} -> ${result.length} 筆`);
-      return result;
+      const origMap = new Map(findings.map(f => [`${f.location}|${String(f.suggestion).slice(0, 50)}`, f]));
+      return result.map(r => origMap.get(`${r.location}|${String(r.suggestion).slice(0, 50)}`) ?? r);
     }
     throw new Error('AI 回傳空陣列或非陣列');
   } catch (e) {