tsukasa
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# issue tree
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最核心的机制是树状的issue管理，一个issue应当包含以下属性：
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+ 谁提出来的
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+ 分配给谁的，如果有的话
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+ 起始日期
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+ deadline，如果有的话
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+ 在哪个邮件里面提出的，引用某个email的原始链接
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+ 这个issue的summary，有几种情况，
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+ 一个新的任务，要达成什么目标
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+ 提出了一个问题，需求答案
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+ 解决了某个issue，完成了task或者解答了一个问题
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+ 推断出来的 issue的状态，进行中，关闭，超时，完成了
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+ parent issue
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knowledge维护一个issue tree，从一个root issue出发（root可以是抽象的，比如一个组织的存在，并不是具体的）；knowledge env 提供对这个issue tree的维护接口：
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+ 新增issue
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+ 更新issue
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# parse email
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假定从从某个起始日期开始，以每天为单位，扫描当天新增的email，对每封email：
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1. 输入email 和 从knowledge base获取 issue tree
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2. llm提示词应当包括：issue tree， email正文， knowledge env， llm完成如下推理：
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+ email正文提出了一个新的issue，在knowledge env新增issue
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+ email正文改变了一个issue的状态
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+ 通报完成了一个task
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+ 回答了一个问题
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+ 明确改变一个issue的状态：认为完成，要延期，认为要取消
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+ 根据推理结果正确产生knowledge env 的调用，更新issue tree的状态
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## 推理部分可能的out of token：
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1. 裁剪掉已经关闭，超时的 issue
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2. 根据标题特征，是不是对某个email的回复，定位到某个issue， 裁剪出 sub tree
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2. 很长的邮件正文：
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1. 第一种方法：先llm推理email的summary，再把summary当正文输入推理issue
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2. 第二种方法（我觉得更好）：分片迭代输入email正文，单次llm推理的提示词就变成：issue tree， 当前email summary， 当段email正文，knowledge env：
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+ env里面新增一个method，更新当前email summary
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# build issue tree
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## 第一种结构：基于knowledge pipeline
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1. pipeline input： 判定当前时间晚于 起始时间并且早于下一个自然天，开始爬正确范围内的邮件输入
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2. pipeline parser：包含准备user prompt 的计算部分，和几个agent
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+ 计算部分： 裁剪issue tree，[可选的：调用llm推理生成summary]
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+ agent 部分：
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+ agent提示词：从输入的结构化issue tree， 和邮件正文，回复对issue tree knowledge env的调用
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+ 输入提示词： email 正文或者summary，裁剪后的issue tree
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+ parser的流程：
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对每一个输入的email，查询（裁剪）当前issue tree，把email 和 issue tree 当作user prompt发送给agent，等待agent返回
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## 第二种结构：基于agent workspace（待定）
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1. schedule task：在每一天产生一个build issue tree task
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2. build issue tree agent: 响应build issue tree task（可不可以以计算为入口，还是只能agent入口）
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+ agent调用email env，读出一封邮件
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+ agent调用knowledge env，返回issue tree
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+ agent从邮件内容和issue tree推理，回复对issue tree knowledge env 的调用
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# query issue tree
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主动的或者被动的根据当前issue tree的状态，推理出一些汇总的结论：
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+ 是不是有超期的事项
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+ 事情是不是有在推进
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+ 有哪些事情完成了 |