错误分析

AIS 的核心功能是智能错误分析，通过深度 Shell 集成和上下文感知，将每次命令行报错转化为学习和成长的机会。

🎯 功能概览

自动错误捕获

AIS 通过 Shell 钩子自动捕获命令执行错误，无需手动触发分析：

bash

# 当命令执行失败时，AIS 会自动分析
sudo systemctl start nonexistent-service
# ✗ Failed to start nonexistent-service.service: Unit nonexistent-service.service not found.

# AIS 自动分析并提供解决方案
🔍 AIS 正在分析错误...
📋 错误类型: 服务未找到
💡 可能的解决方案:
  1. 检查服务名称拼写
  2. 查看可用的服务列表
  3. 安装缺失的服务包

上下文感知分析

AIS 收集多维度上下文信息，提供更精准的分析：

系统信息：操作系统、发行版、内核版本
网络状态：连接状态、DNS 解析、代理设置
权限检查：用户权限、sudo 可用性、文件权限
项目类型：Git 仓库、Python 项目、Node.js 项目等
环境变量：PATH、PYTHONPATH、NODE_PATH 等

🚀 使用方式

自动分析

安装并设置 Shell 集成后，AIS 会自动分析每个失败的命令：

bash

# 设置 Shell 集成
ais setup

# 重新加载配置
source ~/.bashrc  # 或 ~/.zshrc

# 现在所有失败的命令都会被自动分析

手动分析

也可以手动触发错误分析：

bash

# 分析最近的错误
ais analyze

# 分析特定命令
ais analyze --command "npm install"

# 分析特定退出码
ais analyze --exit-code 127 --command "python app.py"

🔍 智能分析流程

分析过程详解

1. 错误识别与分类

AIS 自动识别不同类型的错误：

bash

# 权限错误
sudo: unable to resolve host
# 🔍 检测到权限相关错误

# 依赖错误
ModuleNotFoundError: No module named 'requests'
# 🔍 检测到 Python 依赖错误

# 网络错误
Could not resolve host: github.com
# 🔍 检测到网络连接错误

# 命令未找到错误
bash: docker: command not found
# 🔍 检测到命令未找到错误

2. 上下文收集

收集相关的环境信息：

bash

📊 收集上下文信息...
  ✓ 系统信息
  ✓ 网络状态
  ✓ 权限检查
  ✓ 项目类型检测
  ✓ 环境变量

3. AI 智能分析

基于上下文信息，使用 AI 生成解决方案：

bash

🤖 AI 分析中...
  ✓ 错误模式匹配
  ✓ 上下文关联分析
  ✓ 解决方案生成
  ✓ 风险评估

💡 解决方案展示

结构化建议

AIS 提供结构化的解决方案，包含风险评估：

bash

📋 错误分析结果

🔍 错误类型: ModuleNotFoundError
📝 描述: Python 模块 'requests' 未找到

💡 解决方案:

1. 📦 安装 requests 模块 (推荐)
   命令: pip install requests
   风险: 🟢 安全 - 常用库，无风险
   
2. 🔧 使用虚拟环境
   命令: python -m venv venv && source venv/bin/activate && pip install requests
   风险: 🟢 安全 - 最佳实践
   
3. 📋 检查 requirements.txt
   命令: pip install -r requirements.txt
   风险: 🟡 中等 - 需要确认文件内容

🎯 学习建议:
  • 了解 Python 包管理
  • 学习虚拟环境使用
  • 掌握依赖管理最佳实践

风险评估

每个建议都包含风险评估：

🟢 安全：无风险，可以直接执行
🟡 中等：需要注意，建议先了解详情
🔴 危险：高风险，需要谨慎考虑

🎓 学习导向

知识点提取

AIS 从错误中提取相关的学习点：

bash

📚 相关知识点:
  • Python 包管理系统
  • 虚拟环境的作用
  • requirements.txt 文件
  • pip 命令使用

深度学习建议

提供深度学习建议：

bash

💡 建议学习:
  1. 运行 'ais learn python-packaging' 了解包管理
  2. 运行 'ais learn virtual-environments' 学习虚拟环境
  3. 查看历史类似错误: 'ais history --type dependency'

📊 错误统计

个人错误模式

AIS 分析你的个人错误模式：

bash

# 查看错误统计
ais report

📊 错误分析报告
─────────────────────────────

📈 最常见错误类型:
  1. 权限错误 (32%)
  2. 依赖错误 (28%)
  3. 网络错误 (20%)
  4. 命令未找到 (20%)

🎯 改进建议:
  • 加强权限管理学习
  • 完善依赖管理流程
  • 改善网络环境配置

技能提升跟踪

跟踪你的技能提升情况：

bash

📈 技能提升统计:
  • 权限管理: 初级 → 中级 (↑)
  • Python 开发: 中级 → 高级 (↑)
  • 网络诊断: 初级 → 初级 (→)

⚙️ 配置选项

自动分析设置

bash

# 开启自动分析
ais on

# 关闭自动分析
ais off

# 查看当前状态
ais config

上下文收集级别

bash

# 设置上下文收集级别
ais config --set context_level=minimal    # 最小信息
ais config --set context_level=standard   # 标准信息（默认）
ais config --set context_level=detailed   # 详细信息

敏感信息过滤

bash

# 查看当前敏感目录配置
ais config

# 敏感目录已默认配置：
# ~/.ssh, ~/.config/ais, ~/.aws
# 这些目录的信息不会被收集

下一步

AI 问答 - 了解 AI 问答功能
学习系统 - 了解学习系统功能
基本配置 - 配置 AIS 设置
Shell 集成 - 配置 Shell 集成

提示

错误分析是 AIS 的核心功能，建议开启自动分析以获得最佳体验。

隐私保护

AIS 在分析过程中会自动过滤敏感信息，如密码、API 密钥等。

注意

某些解决方案可能需要管理员权限，请在执行前仔细阅读风险评估。

错误分析 ​

🎯 功能概览 ​

自动错误捕获 ​

上下文感知分析 ​

🚀 使用方式 ​

自动分析 ​

手动分析 ​

🔍 智能分析流程 ​

分析过程详解 ​

1. 错误识别与分类 ​

2. 上下文收集 ​

3. AI 智能分析 ​

💡 解决方案展示 ​

结构化建议 ​

风险评估 ​

🎓 学习导向 ​

知识点提取 ​

深度学习建议 ​

📊 错误统计 ​

个人错误模式 ​

技能提升跟踪 ​

⚙️ 配置选项 ​

自动分析设置 ​

上下文收集级别 ​

敏感信息过滤 ​

下一步 ​

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上下文感知分析

🚀 使用方式

自动分析

手动分析

🔍 智能分析流程

分析过程详解

1. 错误识别与分类

2. 上下文收集

3. AI 智能分析

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风险评估

🎓 学习导向

知识点提取

深度学习建议

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个人错误模式

技能提升跟踪

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自动分析设置

上下文收集级别

敏感信息过滤

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