源码
功能示意来源证据
文档
历史 Issue
开发前检查只读
准入清单
- 需求是否清楚
- 证据能否核对
- 结果如何验证
- 需要补充信息
真实案例
看看一次真实的判断。
DECISION RECORD / 01
pandas-dev / pandas #58296
BUG: groupby sort issue
when using rolling
有相关线索，是否已具备开发依据？
问题描述 · 讨论上下文09条证据
Issue
01评论
03源码
03文档
02
01评论
03源码
03文档
02
- 解释问题
- 足够
- 支持开发
- 不足
需要补充信息
needs_info缺少可执行的修改依据与验证条件。
先补齐依据，再评估开发。
查看完整判断从问题到下一步建议。
三个步骤，看清开发前需要确认什么。
只读分析人工确认
Issue 上下文
只读问题描述与讨论上下文
读取问题描述与讨论，识别需要补充的信息。
证据引用
源码
packages/next/src/client/router.ts
router.refresh() ...文档
Next.js App Router · 数据获取
revalidating data ...历史讨论
#56283 · 3 条相关讨论
Maintainer: 这是预期行为 ...开发前检查
只读- 需求是否清楚
- 证据能否核对
- 结果如何验证
- 需要补充信息›
- 01
提交问题
输入公开 GitHub Issue。
需求与上下文
读取描述与讨论，识别缺失信息。 - 02
核验证据
交叉核对源码、文档与历史讨论。
检索与引用
让每个判断都能回到来源。 - 03
确认下一步
检查准入条件，再由维护者确认。
规则与人工确认
证据不足先补充，结论保留边界。
案例导航
pandas-dev / pandas· #50296BUG: groupby sort issue when using rolling冻结案例 · 来自历史评测，非本次在线分析
◉ 只读回放原始 Issue 回放路径
从问题到开发准入的四步记录01
理解问题梳理问题表达与初步信息
02
核对依据收集相关证据并分析
03
检查准入判断是否具备开发条件
04
形成回复生成建议与下一步行动
ISSUE WORKSPACE在线分析
这个 Issue，是否具备开发条件？
核对问题与证据，明确可以开发、仍需补充，还是交给维护者确认的下一步。
先有证据，再生成。
分析设置
服务状态：检查中
服务状态：检查中正在检查服务状态公开 Issue · 只读分析从链接识别等待输入仓库粘贴公开 Issue 链接
01依据来自可核对的仓库信息02模型建议与开发许可分开03回复由你检查后再复制
IssueGate 会怎样判断？
先核对证据，再判断开发条件。
读懂问题
明确诉求与问题边界
检索证据
关联源码、文档与历史 Issue
核对信息
检查复现、定位与验证线索
开发准入检查
核对实现、测试与验收条件
给出下一步
开发、补信息、查文档或人工确认
流程说明 · 实际进度将在开始分析后展示
本次判断依据
来自真实仓库的可核对信息，为当前判断提供依据。
本次判断依据
技术运行详情
分析过程
把同样的判断标准，应用到你的 Issue。使用你自己的仓库与 API Key，获得相同的分析与准入检查。
前往在线分析 PRICING & USAGE计费规则
让每次分析，
成本清晰可见。
从输入到输出，清楚了解模型调用成本。
看清用量、缓存与时段，再开始分析。
• DeepSeek API 参考价格 | 按实际 Token 用量计费
PRICING
▣ 上下文复用
▣理解的 Issue 内容用于历史上下文
◌短期问题复用降低重复输入成本
▤长上下文按实际用量合并分析
02USAGE
▣ 费用工作台⌄
用量概览分项明细计费规则
假设用量示例¥ 0.018DeepSeek Flash · 空闲时段 · CNY
未命中输入10,000 Tokens¥ 0.010
模型输出2,000 Tokens¥ 0.008
缓存命中输入0 Tokens¥ 0.000
01按实际用量计费按 Token 计量，费用逐项可核对。
02缓存输入单独计价命中与未命中采用不同费率。
03支持峰谷费用试算依据所选模型与时段计算费用。
01 / 模型计价
模型与价格
每百万 Tokens 的单价，输入与输出分别计算。
DeepSeek 官方价格 ↗CNY / 1M Tokens
| 模型 | 缓存命中输入复用已缓存的上下文 | 未命中输入本次新处理的输入 | 模型输出模型生成的内容 |
|---|
02 / 运行时用量
每次分析完成，费用明细自动生成。
ISSUEGATE RUNTIME LEDGER
本次分析账单
完成一次在线分析后，系统会自动汇总每次模型请求返回的 Token 用量。
本次参考费用—不代表供应商最终账单
等待在线分析示例回放和手动试算不会计入此账单
输入 Tokens—含缓存命中与未命中
输出 Tokens—推理 Token 已包含其中
模型请求0按每次 API 返回记录
会话累计估算¥0.0000 次可核算分析
| 阶段 / 模型 | 输入 Tokens | 输出 Tokens | 计费时段 | 参考费用 |
|---|
本会话运行记录0 条 · 自动去重
费用按已返回的模型用量、当前配置单价与北京时间时段推算；2026 年节假日与调休按国务院办公厅安排核对，未配置年份会显示“待核对”。上游缺失用量及最终扣款，以 DeepSeek 官方账单与价格规则为准。本账单仅保存在当前浏览器会话，不含 Issue 内容。
手动试算用假设 Token 数预估费用，不调用模型
03 / 读懂每一笔费用
了解用量，也就看懂了费用。
输入，拆分计量
命中与未命中输入分别计价，缓存是否命中以实际返回为准。
修复登录重定向循环问题用量示例
缓存命中输入0 Tokens
未命中输入10,000 Tokens
输出，按实际用量
Token 不等于字数，根据接口返回用量核对费用。
回答推理过程引用
当前判断需要补充信息。输出总量以接口返回为准多次调用，逐笔汇总
若一次分析包含多次请求，各次按对应模型、时段和用量累计。
调用 01读取 Issue¥0.006
调用 02检索上下文¥0.008
调用 03生成判断¥0.004
假设示例，不代表真实账单
SYSTEM ARCHITECTURE系统架构
每一个决定，
都有证据与边界。
一个单智能体，完成从问题理解到开发准入的判断。
检索提供依据，规则控制边界，维护者保留最终决定。
从问题，到有依据的下一步
智能体建议 ≠ 最终开发许可输入智能体证据准入规则输出
将鼠标悬停或用 Tab 聚焦架构节点，可查看相关流程；按 Escape 清除聚焦。
GitHub Issue公开问题 · 只读输入
原始反馈可能不完整。
先理解问题，再决定需要什么依据。
单智能体状态机
核心流程01观察
读取问题与上下文
02规划
确定证据需求
03检索
调用真实信息源
04评估
判断证据是否足够
05决策
给出下一步建议
检索与证据
Hybrid RAGGitHub Issue评论项目文档源码历史 Issue
关键词检索BM25
语义检索BGE-M3
融合排序Hybrid RRF
可回溯的证据记录证据快照
依据返回智能体，支持充分性判断与后续决策。
证据充分性
足够解释问题
不等于足够开始开发
确定性准入规则模型给建议，
模型给建议，
规则做准入检查。
开发准入准入规则
ADMISSION GATE / 逐项核验
- 01代码依据知道改哪里
- 02实现目标知道改成什么
- 03测试计划知道如何验证
- 04验收条件知道何时完成
需要人工复核
先补齐信息、核对文档或人工复核关联。
needs_infodocs_help人工复核（HITL）允许进入 Coding Agent
准备实现与验证方案，仍由维护者确认。
ready_for_coding允许进入开发图示呈现系统职责与证据流向。单次分析会按问题和证据情况选择工具，不代表每次运行都执行全部步骤。
TRACE / REAL FROZEN RUN
把架构图，落到一条真实决策。
同一条 Issue，分别呈现证据、充分性判断、准入结果与人工基准。
这是 V5.6.3 冻结回放，不是当前在线分析结果。
✓ 最小复现✓ latest✓ main
公开 Issue · 冻结样本
01 Issue03 评论03 源码02 文档
解释问题足够
支持开发不足
有相关代码线索，仍缺少可执行的修改依据与验证条件。
智能体
needs_info人工基准
ready_for_coding代码依据关联代码实现步骤测试计划验收标准
准入未放行5 / 5 项核验未通过
这是一条过于保守的判断展开全部证据09 条 · 冻结快照
一条完整链路：Issue → 9 条可回溯证据 → 充分性判断 → 准入阻断 → 人工基准打开这条冻结案例回放
围绕决策组织技术，
围绕证据控制边界。
保持单智能体编排，让每一次检索、评估和停止都有清晰的审计路径。
01
智能体编排
单智能体状态机，管理观察、规划、检索、评估与决策。
LangGraph单智能体状态机Pydantic
02
后端服务
接收分析请求，承载异步执行与结构化结果。
PythonFastAPIUvicorn
03
模型能力
支持检索规划与结果合成，最终结论仍受准入约束。
DeepSeek兼容 OpenAI API 的接口
04
Hybrid RAG
结合关键词与语义检索，融合多种来源的相关证据。
BM25SQLite FTS5BGE-M3sqlite-vecHybrid RRF
05
证据与数据
读取 Issue、历史讨论、文档和源码，保留可回溯证据。
GitHub REST API证据快照SQLite
06
安全与评测
明确自动化边界，以人工审核基准检查路线与能力。
证据充分性判断确定性准入规则人工复核（HITL）人工核验基准能力标签
连接真实问题从 GitHub Issue 开始
判断可以追溯来源、片段与结论对应
保留开发边界建议与准入分开呈现
01/开发判断
能写，不代表
现在就该写。
找到相关代码只是起点。开始开发前，还需要确认改动范围、测试方法与验收条件。
- 改哪里？实现范围
- 如何测试？验证方式
- 怎样验收？完成标准
02/判断机制
让判断有依据，也有边界。
证据支持判断，准入约束行动，最终由人确认。
冻结案例暂不放行
开发准入检查
- 找到相关代码定位问题涉及的模块与文件待补充
- 定位到受影响代码确认具体的代码片段与调用位置待补充
- 有明确实现步骤描述需要修改的逻辑与影响范围待补充
- 知道如何测试是否有可执行的测试方法待补充
- 有验收标准功能、行为与边界条件的验证标准待补充
找到代码线索，不等于开发条件已经齐备。
证据讨论源码
def result_index_and_ids(self) -> tuple[Index, npt.NDArray[np.intp]]:
levels = [
Index._with_infer(ping.uniques, copy=False) for ping in self.groupings
]该片段提供 groupby 实现线索；仍需结合调用位置核对。
- 关联 Issue提交需关联所修复的问题。
- 测试要求修复问题或新增功能时，需补充并通过测试。
- 代码检查提交前需通过代码检查。
这份模板说明提交要求，不代表本案例测试已经通过。
- 01
证据先行
回到 Issue、讨论与源码，核对依据。
- 02
模型建议
解释为什么，明确缺少哪些条件。
- 03
人工确认
核对测试与验收，保留最终决定权。
守住边界，
也允许有依据的行动。
让工具解释证据，让规则检查条件，让人决定下一步。
- 分析方式
- 只读核对，保留来源
- 准入判断
- 检查实现、测试与验收条件
- 最终决定
- 由用户确认下一步
- 不改代码
- 不提交 PR
- 不自动回复
- 保留完整依据
03/体验完整案例
完整判断，让每一步都有依据。
pandas-dev / pandas#50296
BUG: groupby sort issue when using rolling
9 条判断依据冻结案例
- Issue 1
- 评论 3
- 源码 3
- 文档 2
- 模型建议
- 需要补充信息
- 开发准入
- 暂不放行
- 下一步
- 先补充范围、测试与验收条件
ISSUEGATE DESKTOP
让每一次判断，在桌面继续。
核查证据、回看分析、记录下一步。
把 Issue 分诊留在熟悉的桌面工作流里。
Windows 10/11 64位 · BGE-M3 已内置 · 首次运行无需下载模型 · 在线分析连接 issuegate.eu.cc
证据可回溯
从来源核对每一次判断
本机留记录
快照与备注保存在本机
草稿由你确认
查看、修改，再决定如何回复
摘要随时查看
与主窗口共享同一份快照
从结论回到证据，一眼看清。
记录、来源与备注，在同一个视图里。
让下一步，更容易推进。
日常管理，也要清楚顺手。
本机数据与连接
用量与费用
从第一次使用开始
把下一步，带回你的桌面。
下载 EXE 直接运行，支持 Windows 10/11 64位。BGE-M3 已内置，首次运行无需下载模型。
常见问题
需要配置模型吗？
无需在客户端填写 API Key。在线分析通过 issuegate.eu.cc 使用服务端管理的 GitHub 与 DeepSeek 配置；BGE-M3 模型已随客户端内置。
数据保存在哪里？
客户端界面提供本机快照、收藏与备注。跨电脑使用前，请按实际版本的导出与备份功能迁移数据。
回复会自动发送吗？
回复草稿用于查看、修改和复制，实际发送由你确认。
如何开始第一次分析？
完成模型连接配置后，粘贴公开 GitHub Issue 链接；先阅读证据与建议，再决定下一步。
03