技能介绍

解决碎片化的缺陷报告痛点

在排查问题时，开发者往往积累了大量零散的素材：终端里滚动的错误日志、随手记录的 bug_notes.md、会议中的语音转录，以及截取的关键屏幕画面。这些信息散落在本地文件、聊天记录和相册中，手动整理成符合 GitHub Issue 规范的报告不仅耗时，还容易遗漏关键的复现步骤或环境上下文，导致 issue 被反复退回或无人认领。

核心能力与处理流程

该技能将非结构化的输入素材直接映射为标准的 GitHub 议题。其核心流程分为三步：

素材提取与解析：识别并提取纯文本笔记、多行日志输出、语音转录文本以及截图/GIF 附件中的关键信息。
结构重组与填充：按照 GitHub Issue 的 Markdown 规范，将提取的内容自动映射到 复现步骤 (Reproduction Steps)、预期行为 (Expected Behavior)、实际行为 (Actual Behavior) 以及 环境上下文 (Environment Context) 等标准字段中。
证据链整合：将截图和日志片段作为附件或代码块嵌入到对应的步骤下方，形成完整的证据闭环。

适用边界与注意事项

输入质量依赖：技能的结构化输出高度依赖输入素材的完整性。如果提供的日志截断严重或截图缺失关键 UI 状态，生成的报告可能需要人工补充细节。
环境适配：根据上游仓库的结构，部分语言插件（如 azure-sdk-python）可能涉及特定的目录映射（如 python/ 指向 .github/skills/*-py），跨环境使用时需确认目标 Agent 的 .github/skills/ 目录软链接状态。
格式约束：输出结果严格遵循 GitHub Issue 的 Markdown 语法，不直接调用 GitHub API 创建 issue，仍需开发者复制内容到仓库中提交。