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CoDelphi ⌁ gzhanlei/codelphi · main ↗

CoDelphi 把 GitHub 仓库变成一份可追溯的产品规格。 连接仓库后,AI 自动提取功能清单与用户场景,每次 push 自动总结行为变化——每一条结论都附带可点击的源码证据,而不是凭空生成的摘要。

最近一次分析:succeeded

分析完整性:部分完整——合并完整性部分(合并层有截断/冲突/护栏检出);核验部分(存在一致性冲突或影子对比不一致)。分析成功不等于完整,完整不等于正确;结论采纳前应经人工核实。

源码装配覆盖率(按文件字节)12.7%(已装配实现文件 196/492 个,6 趟提取);本规格未覆盖全部实现面(提取趟数触顶),未覆盖部分不产生结论。。运行时开关与数据依赖行为静态提取不可见(边界说明);发现缺口请在左侧功能树进入功能页,用「编辑/新增场景」人工补充并标记核实。

增量影子对比

对比增量分析与全量分析的功能 key 集合与 (reference, category) 集合,按功能 key 零容忍与宏平均 Jaccard ≥ 0.70 判定一致性。

代码生成稳定链接 增量影子对比
未核实
实现分布 · 1 个文件
边界情况EC-1生成未核实
情境
增量分析缺少全量分析中的某个功能
操作
compareIncrementalShadow 执行
结果
该功能 key 进入 missingKeys,该功能 Jaccard 记 0 并列入 inconsistentFeatures,consistent 为 false
边界情况EC-2生成未核实
情境
两侧功能场景集合的 Jaccard 低于 0.70 门槛
操作
compareIncrementalShadow 执行
结果
referenceConsistency 低于 SHADOW_REFERENCE_GATE,consistent 为 false,该功能列入 inconsistentFeatures
正常路径HP-1生成未核实
情境
增量与全量分析的功能 key 集合完全一致且各功能场景编号与类别集合相同
操作
compareIncrementalShadow 执行
结果
consistent 为 true,missingKeys 与 extraKeys 为空,referenceConsistency 为 1