DebugRelay

DebugRelay 是一个面向开发者的持续错误监察、AI 定位和修复经验沉淀工具。

它持续接收应用、CI、Docker、Kubernetes、OpenTelemetry 或错误平台产生的错误事件，自动完成脱敏、 去重、指纹聚合和统计。出现新错误、异常增长或版本回归时，DebugRelay 自动整理相关证据和准确的 代码版本，生成开发 Case 交给 AI 开发 Agent 定位，最后记录开发者确认的修复与验证结果。

自动发现问题，让每一次修复都加速下一次定位。

核心流程

应用 / CI / Docker / Kubernetes / OpenTelemetry / 错误平台
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                    持续错误事件
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             脱敏 -> 归一化 -> 指纹 -> 去重
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                错误组、次数和时间趋势
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              新错误 / 突增 / 回归检测
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                自动生成开发 Case
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          AI Agent 定位代码、假设和验证步骤
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             开发者确认修复提交和验证结果
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                  可复用的历史案例

开发者不需要为正常运行时错误填写表单或维护 JSON 文件。手工创建 Case 仅作为本地复现、一次性测试 失败和适配器开发时的兜底接口。

保存什么

DebugRelay 不复制完整日志、Trace 或指标流。Loki、Sentry、OpenTelemetry、Prometheus 等系统仍是 原始遥测的数据源。

DebugRelay 只保存定位和数据飞轮需要的内容：

• 用于幂等的事件 ID 和内容摘要
• 错误指纹、首次/最近发生时间、总次数和时间桶统计
• 少量经过脱敏的代表样本与来源信息
• 自动生成 Case 时选择的证据和准确 Git Commit
• Agent 的事实、假设、源码位置和验证结果
• 开发者确认的根因、修复提交和测试结果

AI 放在哪里

AI 不持续读取所有原始日志，也不负责安全过滤和计数。确定性代码先完成鉴权、脱敏、归一化、聚合、 统计和触发判断；只有错误组达到分析条件时，AI Agent 才接收一份有限、可追溯的问题包。

DebugRelay 不绑定模型或厂商。Codex、Claude 或其他开发 Agent 可以消费同一份 Issue Bundle，并通过 REST、CLI 或未来的 MCP 接口回传结构化分析。

页面规划

Web 应用的第一屏是错误组收件箱，而不是问题填写表单或聊天页面：

• 错误组收件箱：新错误、次数、趋势、严重级别、受影响版本和检测状态
• 错误组详情：代表样本、时间桶、来源、版本和自动生成的 Case
• Case 详情：证据、Agent 分析、源码位置、修复提交和验证结果
• 项目设置：仓库、事件来源、采集状态、脱敏、检测和留存策略

产品边界

DebugRelay 负责错误监察到代码修复之间的开发闭环，不重新实现完整日志库、指标库、告警排班、代码 托管或任务管理系统。现有系统是事件和证据来源，不是部署 DebugRelay 的前置条件。

第一版不会执行生产环境写操作、自动部署、自动回滚或无人确认的修复。Agent 可以提出并验证代码 修改，但只有开发者可以确认 Case 已解决。

当前状态

下游能力已经完成：Issue Bundle v1、PostgreSQL Case 持久化、权限隔离、证据脱敏、Agent 分析、 人工确认解决、相似案例检索、REST API、CLI 和 ZIP 导出。

新的主入口已经完成第一版：持续事件接收、幂等回执、错误指纹聚合、一分钟时间桶、错误组查询和 自动 Case 生成。下一步是通用 Webhook 与 Docker 日志采集器，让项目无需直接调用事件 API。

API 文档运行于 http://127.0.0.1:8010/docs。完整产品约束、架构、接入标准、安全规则与 MVP 位于 DebugRelay Wiki。