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docs(ai-review): 更新 comment 標註與對話收斂三段式處置說明

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Jeffery
2026-06-23 13:51:36 +08:00
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commit aeb3e74036
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README.md
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- 若有提供 `GITEA_COMMENT_TOKEN`，額外用它驗證可用（呼叫 `GET /api/v1/user`），確保後續發 comment 不會因 token 失效而中斷 - 若有提供 `GITEA_COMMENT_TOKEN`，額外用它驗證可用（呼叫 `GET /api/v1/user`），確保後續發 comment 不會因 token 失效而中斷
- git push 認證可用：用與第 8 點 commit/push 完全相同的 askpass + remote URL 機制跑一次唯讀的 `git ls-remote`，提前抓出 askpass 無法執行或 HTTP 認證失敗（例如 `could not read Username`）的問題。此路徑與上面的 REST API 不同，API token 有效不代表 git push 一定能用，故獨立驗證 - git push 認證可用：用與第 8 點 commit/push 完全相同的 askpass + remote URL 機制跑一次唯讀的 `git ls-remote`，提前抓出 askpass 無法執行或 HTTP 認證失敗（例如 `could not read Username`）的問題。此路徑與上面的 REST API 不同，API token 有效不代表 git push 一定能用，故獨立驗證
- 已選定一個 LLM provider，且其 API Key 至少有一把通過驗證：實際送出一個最小請求確認認證可用；逗號分隔的多把 Key 只要一把成功即可，逐把記錄成敗；Ollama 無 Key，改為檢查 `OLLAMA_BASE_URL` 可連線 - 已選定一個 LLM provider，且其 API Key 至少有一把通過驗證：實際送出一個最小請求確認認證可用；逗號分隔的多把 Key 只要一把成功即可，逐把記錄成敗；Ollama 無 Key，改為檢查 `OLLAMA_BASE_URL` 可連線
2.5. PR 對話收斂（前置驗證通過、且非 AI 助理自動提交後）：讀取 PR 上所有行內 review comment，依「檔案路徑＋行號」收斂成對話，跳過已 resolve 的對話；取每個對話所在檔案在 PR head 的最新內容，請 AI 判斷該對話指出的問題是否已解決。已解決者呼叫 Gitea 官方 API（`POST /repos/{repo}/pulls/comments/{id}/resolve`）解決對話，並在後續 Step4 從問題清單移除對應問題；未解決且可解析回 bot finding 格式者，於 Step4 加回問題清單（涵蓋「問題仍在但 `findings.json` 已遺漏」的情況）。納入判斷的對話包含所有人的留言；任一外部呼叫失敗都降級為「視為未解決」，不中斷整體流程 2.5. PR 對話收斂（前置驗證通過、且非 AI 助理自動提交後）：讀取 PR 上所有行內 review comment，依「檔案路徑＋行號」收斂成對話，跳過已 resolve 的對話；取每個對話所在檔案在 PR head 的最新內容，請 AI 判斷該對話指出的問題是否已解決，再依下列三種情況處置：(a) 程式碼已修復 → 呼叫 Gitea 官方 API（`POST /repos/{repo}/pulls/comments/{id}/resolve`）解決對話，並在 Step4 從問題清單移除對應問題；(b) 未修復但該問題已存在於舊問題（`findings.json`，以「檔案路徑＋建議內容」比對）→ 一樣解決對話（已被追蹤，不重複加回）；(c) 未修復且不在舊問題 → 不解決對話，於 Step4 將該問題加入舊問題清單（涵蓋「問題仍在但 `findings.json` 已遺漏」的情況）。納入判斷的對話包含所有人的留言；任一外部呼叫失敗都降級為「視為未解決」，不中斷整體流程
3. 檢查是否為 AI 助理自動提交；若不是，選定 LLM provider/model、載入角色、取得 PR diff，將服務名稱、模型名稱與角色資訊 Comment 到 Pull Request，並讓每個角色個別分析 Git Diff 產生新問題表格(問題等級、角色名稱、問題位置或行數、修改建議) 3. 檢查是否為 AI 助理自動提交；若不是，選定 LLM provider/model、載入角色、取得 PR diff，將服務名稱、模型名稱與角色資訊 Comment 到 Pull Request，並讓每個角色個別分析 Git Diff 產生新問題表格(問題等級、角色名稱、問題位置或行數、修改建議)
4. 讀取來源分支中的所有未解決舊問題(問題檔案 `.gitea/ai-review/findings.json`)，先套用步驟 2.5 的對話收斂結果（移除已解決對話對應的問題、加回未解決但已遺漏的問題；以「檔案路徑＋建議內容」比對，避免行號漂移誤判），再加上新問題後，去除重複產生本次 PR 的問題表格(PR問題表格)覆蓋問題檔案 4. 讀取來源分支中的所有未解決舊問題(問題檔案 `.gitea/ai-review/findings.json`)，先套用步驟 2.5 的對話收斂結果（移除已解決對話對應的問題、加回未解決但已遺漏的問題；以「檔案路徑＋建議內容」比對，避免行號漂移誤判），再加上新問題後，去除重複產生本次 PR 的問題表格(PR問題表格)覆蓋問題檔案
5. 讀取來源分支中的排除問題檔案(`.gitea/ai-review/exclusions.json`)，用來過濾 PR 問題表格中不需要處理的問題 5. 讀取來源分支中的排除問題檔案(`.gitea/ai-review/exclusions.json`)，用來過濾 PR 問題表格中不需要處理的問題
6. 將 PR 問題表格寫入 `.gitea/ai-review/findings.json`，並發布一個 Gitea Review：Review 本文先以「嚴重／警告／建議／無法標示」四欄分列新問題與舊問題兩列的數量（無法標示＝等級無法歸入前三類者），接著附上「AI 助理使用量」區塊（本次審查累計的 token 消耗，以及目前的帳號額度）；之後將可找出檔案與行數的問題依照嚴重等級排序後加入 Review Comments 內，每個 Comment 包含嚴重等級／審查員／問題／建議，其中「問題」是審查員判斷該處有問題的原因，不是檔案路徑或行號 6. 將 PR 問題表格寫入 `.gitea/ai-review/findings.json`，並發布一個 Gitea Review：Review 本文先以「嚴重／警告／建議／無法標示」四欄分列新問題與舊問題兩列的數量（無法標示＝等級無法歸入前三類者），接著附上「AI 助理使用量」區塊（本次審查累計的 token 消耗，以及目前的帳號額度）；之後只將「新問題」中可找出檔案與行數者依照嚴重等級排序後加入 Review Comments 內（舊問題只計入上方統計，不再重複標註檔案與行數），每個 Comment 包含嚴重等級／審查員／問題／建議，其中「問題」是審查員判斷該處有問題的原因，不是檔案路徑或行號
7. 驗證來源分支中的 `findings.json` 與 `exclusions.json` 是否為合法 JSON array；格式錯誤時先嘗試透過 AI 修正內容，再重新驗證；修正後仍不合法才 exit 1；檔案不存在則建立並寫入 `[]` 7. 驗證來源分支中的 `findings.json` 與 `exclusions.json` 是否為合法 JSON array；格式錯誤時先嘗試透過 AI 修正內容，再重新驗證；修正後仍不合法才 exit 1；檔案不存在則建立並寫入 `[]`
8. Commit 問題檔案，只將 workspace 中實際存在的 `.gitea/ai-review/findings.json` 與 `.gitea/ai-review/exclusions.json` 覆蓋到記憶區；workspace 沒有的問題檔就略過。自動提交的 commit message 會帶上 `[ai-review-bot]`，供 workflow 判斷是否要跳過重跑 8. Commit 問題檔案，只將 workspace 中實際存在的 `.gitea/ai-review/findings.json` 與 `.gitea/ai-review/exclusions.json` 覆蓋到記憶區；workspace 沒有的問題檔就略過。自動提交的 commit message 會帶上 `[ai-review-bot]`，供 workflow 判斷是否要跳過重跑
9. 如果 PR 問題表格中有嚴重問題，則不要讓 workflow 執行成功(exit 1) 9. 如果 PR 問題表格中有嚴重問題，則不要讓 workflow 執行成功(exit 1)
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11. action 一啟動就先做「前置驗證」（流程第 2 點）：集中檢查 Gitea REST API token、comment token、git push 認證與 LLM 的所有驗證相關設定是否可用，全部通過才往下跑。驗證邏輯獨立成 `app/preflight.js`（git push 驗證委派給 `app/git.js` 的 `verifyRemoteAccess`），由 `main.js` 在 Step1 之後、其餘步驟之前呼叫；任何一項失敗都印出是哪一項、原因為何後 `exit 1`，避免在分析到一半、發 comment 或最後 push 時才因 token / key / 認證無效而中斷 11. action 一啟動就先做「前置驗證」（流程第 2 點）：集中檢查 Gitea REST API token、comment token、git push 認證與 LLM 的所有驗證相關設定是否可用，全部通過才往下跑。驗證邏輯獨立成 `app/preflight.js`（git push 驗證委派給 `app/git.js` 的 `verifyRemoteAccess`），由 `main.js` 在 Step1 之後、其餘步驟之前呼叫；任何一項失敗都印出是哪一項、原因為何後 `exit 1`，避免在分析到一半、發 comment 或最後 push 時才因 token / key / 認證無效而中斷
12. PR 對話收斂（流程第 2.5 點）邏輯獨立成 `app/resolve.js`，由 `main.js` 在前置驗證與自動提交檢查之後以 `Step2` 呼叫： 12. PR 對話收斂（流程第 2.5 點）邏輯獨立成 `app/resolve.js`，由 `main.js` 在前置驗證與自動提交檢查之後以 `Step2` 呼叫：
- 透過 `app/gitea.js` 的 `listAllReviewComments` 取得所有行內 review comment，`groupConversations` 以「path+line」收斂並偵測 `resolver`（已解決）；`reconcileConversations` 取 PR head 最新檔案內容（`getFileContentAtRef`，contents API base64 解碼）取目標行附近視窗，交 `judgeConversationsResolved` 由 AI 批次判斷 - 透過 `app/gitea.js` 的 `listAllReviewComments` 取得所有行內 review comment，`groupConversations` 以「path+line」收斂並偵測 `resolver`（已解決）；`reconcileConversations` 取 PR head 最新檔案內容（`getFileContentAtRef`，contents API base64 解碼）取目標行附近視窗，交 `judgeConversationsResolved` 由 AI 批次判斷
- 已解決對話以官方 API `resolvePullReviewComment`（`POST /pulls/comments/{id}/resolve`）解決 - `reconcileConversations` 依 deps.oldFindings（由 `main.js` 在 Step2 以 `loadOldFindings(WORKSPACE)` 載入的來源分支舊問題）對每個待判斷對話分三類處置：`resolved`（程式碼已修復）→ resolve 對話並記錄供移除；`duplicate`（未修復但簽章已存在於舊問題）→ resolve 對話、不重複加回；`carry`（未修復且不在舊問題）→ 不 resolve、加回舊問題
- 與既有 findings 流程的銜接：`dropResolvedFindings` 移除已解決問題、`addCarriedFindings` 加回未解決但遺漏的問題，皆以「檔案路徑＋正規化建議內容」為簽章比對，對行號漂移與標點差異穩定，避免重複 - 已解決／重複對話以官方 API `resolvePullReviewComment`（`POST /pulls/comments/{id}/resolve`）解決
- 與既有 findings 流程的銜接：`dropResolvedFindings` 移除已解決問題、`addCarriedFindings` 加回未解決且遺漏的問題，皆以「檔案路徑＋正規化建議內容」為簽章比對，對行號漂移與標點差異穩定，避免重複
- 為降低 token 用量只送目標行附近視窗；任一外部呼叫失敗都降級為「視為未解決」並繼續流程 - 為降低 token 用量只送目標行附近視窗；任一外部呼叫失敗都降級為「視為未解決」並繼續流程
13. AI 助理使用量統計獨立成 `app/usage.js`，於 `Step6` 發布 Review 前蒐集，同時寫入 action log 與 Review 本文，核心是呈現「剩餘可用百分比」： 13. AI 助理使用量統計獨立成 `app/usage.js`，於 `Step6` 發布 Review 前蒐集，同時寫入 action log 與 Review 本文，核心是呈現「剩餘可用百分比」：
- 本次 token 消耗：每次 LLM 呼叫都經由 `app/llm.js` 的 `chat` 集中以 `recordUsage` 累計；`extractUsage` 容錯解析各平台回應的 usage 欄位（OpenAI 相容 `usage`、OpenAI Responses `input/output_tokens`、Gemini `usageMetadata`、Ollama `eval_count`、OpenCode `tokens`） - 本次 token 消耗：每次 LLM 呼叫都經由 `app/llm.js` 的 `chat` 集中以 `recordUsage` 累計；`extractUsage` 容錯解析各平台回應的 usage 欄位（OpenAI 相容 `usage`、OpenAI Responses `input/output_tokens`、Gemini `usageMetadata`、Ollama `eval_count`、OpenCode `tokens`）