chore: update ai-review findings [skip ci]
This commit is contained in:
@@ -1,58 +1 @@
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"level": "critical",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:50",
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"suggestion": "階段九是阻擋嚴重問題 PR 的關鍵品質門檻,但目前為「部分驗收」,且其失敗路徑(`exit 1`)仍需「另一次含 critical 的 PR log 驗證」。這表示此關鍵阻擋機制缺乏自動化且持續的測試覆蓋。建議實作一個自動化的端到端測試 (E2E test),專門模擬一個包含嚴重 (critical) 問題的 PR。這將確保 PR 阻擋機制在每次變更後都能被可靠地驗證,而不是依賴手動或偶發的 PR 觸發。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Aria",
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"location": "TODO.md:19",
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"suggestion": "在「階段五」中,`可驗收紀錄情境` 作為一個新的頂層項目,與其上方的 `部分驗收` 項目並列,導致該階段的驗收狀態呈現為多個獨立的項目,而非單一狀態的補充說明。建議將 `可驗收紀錄情境` 的內容合併至 `部分驗收` 的描述中,或將其縮排為 `部分驗收` 的子項目,以維持 TODO 列表的結構一致性與可讀性。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:20",
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"suggestion": "階段四的驗收描述了失敗時的降級處理,但未明確指出此關鍵錯誤處理路徑是否有單元測試覆蓋。建議為 AI 去重與降級處理的邏輯撰寫單元測試,特別是模擬 API 失敗或額度不足的情境,確保降級行為符合預期。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:26",
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"suggestion": "階段五為「部分驗收」,且驗證依賴於特定情境的 log 輸出。這表示核心的過濾邏輯(包含規則過濾與 AI 誤報過濾)及其降級處理,可能未被全面的單元測試所覆蓋。建議為此階段的邏輯撰寫全面的單元測試,確保所有分支(例如:有排除規則、無排除規則、AI 判斷為誤報、AI 判斷非誤報、API 失敗降級)都能被獨立驗證。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:32",
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"suggestion": "階段六為「部分驗收」,因本次執行未產生實際 comment 內容,無法完整驗證發布順序。這表示 comment 排序與發布的邏輯,特別是邊界條件(如零 findings),可能未被充分的單元測試所覆蓋。建議為 findings 寫入與 comment 發布的邏輯撰寫單元測試,特別是針對 comment 的排序規則、不同嚴重等級與新舊問題的發布順序,以及零 findings 的邊界條件,確保其行為正確。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:38",
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"suggestion": "階段七的驗收僅確認了 JSON 格式正確的「正常路徑」。但對於格式錯誤時的關鍵錯誤處理與恢復邏輯(重置為空陣列、備份原檔、修正失敗才 exit 1),未明確指出是否有測試覆蓋。建議為 JSON 格式驗證及其錯誤處理撰寫單元測試,應模擬輸入非法 JSON 格式的檔案,驗證系統能否正確執行備份、重置為空陣列,並在修正失敗時正確終止。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:44",
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"suggestion": "階段八的驗收僅確認了 commit/push 成功的「正常路徑」。但對於 commit/push 失敗時的錯誤處理機制,未明確指出是否有測試覆蓋。建議為 Git commit/push 的錯誤處理機制撰寫單元測試或整合測試。應模擬 Git 操作失敗的情境(例如:權限不足、網路問題),驗證系統能否正確記錄錯誤日誌並採取適當的錯誤處理。",
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"is_new": true
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},
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{
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"level": "warning",
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"role": "Maya",
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"location": "TODO.md:62",
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"suggestion": "階段十一描述了複雜的 AI 傳入內容壓縮與回傳後欄位重建邏輯,但驗收描述中未明確提及此轉換邏輯的單元測試覆蓋。建議為 `app/findings.js` 中壓縮 AI 傳入內容與回傳後補回原始欄位的邏輯撰寫單元測試。應涵蓋各種邊界條件,例如空 findings 列表、findings 缺少選填欄位、以及確保所有原始欄位都能正確無誤地被還原。",
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"is_new": true
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}
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[]
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