- 产品: CodeArts 会话ID: feedback-20260721-001 反馈内容: 码道的回退功能不好用，使用体验不佳，希望优化回退功能的交互和稳定性。渠道来源: WeLink 产品: CodeArts 会话ID: feedback-20260721-001 反馈内容: 码道的回退功能不好用，使用体验不佳，希望优化回退功能的交互和稳定性。渠道来源: WeLink
- 产品: CodeArts 会话ID: sender_test_001 发送者: c60110079+chengzongying 反馈内容: 自动获取sender测试 产品: CodeArts 会话ID: sender_test_001 发送者: c60110079+chengzongying 反馈内容: 自动获取sender测试
- 产品: CodeArts 会话ID: session_1784624508 反馈内容: 华为云CodeArts码道排队太厉害了，每次提交代码都要等很久，严重影响开发效率。建议优化码道的排队机制，增加并发处理能力，减少等待时间。渠道来源: opencode CLI 产品: CodeArts 会话ID: session_1784624508 反馈内容: 华为云CodeArts码道排队太厉害了，每次提交代码都要等很久，严重影响开发效率。建议优化码道的排队机制，增加并发处理能力，减少等待时间。渠道来源: opencode CLI
- 产品: AI Shell 会话ID: feedback-1784623497 反馈内容: 华为云的AI Shell产品对0基础用户非常不友好，上手难度大，缺乏引导和教程，命令行交互方式让新手感到困惑。建议：1) 提供新手引导教程或交互式入门向导；2) 增加更友好的提示和示例；3) 降低使用门槛，让零基础用户也能轻松上手。渠道来源: opencode对话反馈 产品: AI Shell 会话ID: feedback-1784623497 反馈内容: 华为云的AI Shell产品对0基础用户非常不友好，上手难度大，缺乏引导和教程，命令行交互方式让新手感到困惑。建议：1) 提供新手引导教程或交互式入门向导；2) 增加更友好的提示和示例；3) 降低使用门槛，让零基础用户也能轻松上手。渠道来源: opencode对话反馈
- 产品: CodeArts 会话ID: 209160247672480 反馈内容: 码道的文件改动前后对比显示不直观，希望能换一种更直观的方式展示代码差异，例如采用类似IDE的side-by-side对比视图或更清晰的增删高亮样式，提升代码审查体验。 时间: 2026-07-19T14:17:00 产品: CodeArts 会话ID: 209160247672480 反馈内容: 码道的文件改动前后对比显示不直观，希望能换一种更直观的方式展示代码差异，例如采用类似IDE的side-by-side对比视图或更清晰的增删高亮样式，提升代码审查体验。 时间: 2026-07-19T14:17:00
- 产品: CodeArts 会话ID: speed_test_001 反馈内容: 速度优化测试 产品: CodeArts 会话ID: speed_test_001 反馈内容: 速度优化测试
- 产品: CodeArts 会话ID: codearts_token_speed_001 反馈内容: 码道的token消耗速度太快了，而且不能看到消耗的明细 产品: CodeArts 会话ID: codearts_token_speed_001 反馈内容: 码道的token消耗速度太快了，而且不能看到消耗的明细
- 描述问题 (Description) 码道CLI任务执行缺少进度反馈，用户无法判断任务状态，长时间等待无响应 复现步骤： 用户在AI Shell中安装完码道CLI后，输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘"，系统显示出分步任务信息后，等待10分钟没有任何进展，不清楚是卡住、排队中还是其他问题，缺少进度反馈和状态说明。 预期行为： 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等） 长时间等待时应显示预估时间或排队位置 如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议 提供取消任务或重试的选项 复现步骤 (To Reproduce) 在AI Shell中安装码道CLI 2. 输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘" 3. 系统显示分步任务信息后等待10分钟无任何进展 预期行为 (Expected behavior) 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等）；长时间等待时应显示预估时间或排队位置；如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议；提供取消任务或重试的选项 声音来源(Voice Source) 飞书 描述问题 (Description) 码道CLI任务执行缺少进度反馈，用户无法判断任务状态，长时间等待无响应 复现步骤： 用户在AI Shell中安装完码道CLI后，输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘"，系统显示出分步任务信息后，等待10分钟没有任何进展，不清楚是卡住、排队中还是其他问题，缺少进度反馈和状态说明。 预期行为： 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等） 长时间等待时应显示预估时间或排队位置 如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议 提供取消任务或重试的选项 复现步骤 (To Reproduce) 在AI Shell中安装码道CLI 2. 输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘" 3. 系统显示分步任务信息后等待10分钟无任何进展 预期行为 (Expected behavior) 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等）；长时间等待时应显示预估时间或排队位置；如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议；提供取消任务或重试的选项 声音来源(Voice Source) 飞书
- 描述问题 (Description) 码道CLI任务执行缺少进度反馈，用户无法判断任务状态，长时间等待无响应 复现步骤： 用户在AI Shell中安装完码道CLI后，输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘"，系统显示出分步任务信息后，等待10分钟没有任何进展，不清楚是卡住、排队中还是其他问题，缺少进度反馈和状态说明。 预期行为： 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等） 长时间等待时应显示预估时间或排队位置 如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议 提供取消任务或重试的选项 复现步骤 (To Reproduce) 在AI Shell中安装码道CLI 2. 输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘" 3. 系统显示分步任务信息后等待10分钟无任何进展 预期行为 (Expected behavior) 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等）；长时间等待时应显示预估时间或排队位置；如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议；提供取消任务或重试的选项 声音来源(Voice Source) 飞书 描述问题 (Description) 码道CLI任务执行缺少进度反馈，用户无法判断任务状态，长时间等待无响应 复现步骤： 用户在AI Shell中安装完码道CLI后，输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘"，系统显示出分步任务信息后，等待10分钟没有任何进展，不清楚是卡住、排队中还是其他问题，缺少进度反馈和状态说明。 预期行为： 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等） 长时间等待时应显示预估时间或排队位置 如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议 提供取消任务或重试的选项 复现步骤 (To Reproduce) 在AI Shell中安装码道CLI 2. 输入任务"用码道cli开发一个字符版UI的抽奖大转盘" 3. 系统显示分步任务信息后等待10分钟无任何进展 预期行为 (Expected behavior) 任务执行过程中应有明确的进度提示（如：正在排队、正在生成、当前步骤等）；长时间等待时应显示预估时间或排队位置；如果任务卡住或超时，应有错误提示和恢复建议；提供取消任务或重试的选项 声音来源(Voice Source) 飞书
- 产品: OfficeAce 会话ID: session_1742572800 反馈内容: 产品名称：OfficeAce。用户反馈：产品使用比较难，对0基础用户不够友好，希望能简化操作、降低上手门槛，让零基础用户也能轻松使用。 产品: OfficeAce 会话ID: session_1742572800 反馈内容: 产品名称：OfficeAce。用户反馈：产品使用比较难，对0基础用户不够友好，希望能简化操作、降低上手门槛，让零基础用户也能轻松使用。
- 产品: CodeArts 会话ID: speed_test_001 反馈内容: 速度优化测试 产品: CodeArts 会话ID: speed_test_001 反馈内容: 速度优化测试
- 描述问题 (Description) CodeArts Doer for JetBrains 只支持本地的MCP服务 场景描述： CodeArts Doer for JetBrains 只支持本地的MCP服务 建议方案： CodeArts Doer for JetBrains 需要支持在线的MCP服务器 复现步骤 (To Reproduce) 安装CodeArts Doer for JetBrains插件 2. 尝试配置MCP服务器 3. 发现只能配置本地MCP服务，无法连接在线MCP服务器 预期行为 (Expected behavior) CodeArts Doer for JetBrains 支持连接在线的MCP服务器，而不仅限于本地MCP服务 声音来源(Voice Source) 飞书 描述问题 (Description) CodeArts Doer for JetBrains 只支持本地的MCP服务 场景描述： CodeArts Doer for JetBrains 只支持本地的MCP服务 建议方案： CodeArts Doer for JetBrains 需要支持在线的MCP服务器 复现步骤 (To Reproduce) 安装CodeArts Doer for JetBrains插件 2. 尝试配置MCP服务器 3. 发现只能配置本地MCP服务，无法连接在线MCP服务器 预期行为 (Expected behavior) CodeArts Doer for JetBrains 支持连接在线的MCP服务器，而不仅限于本地MCP服务 声音来源(Voice Source) 飞书
- 来源: GitCode Issue #300 by 李金凤 (https://gitcode.com/developer-skill/vod-skill/issues/300)描述问题 (Description) AI Shell 在调用异步接口（如 SWR CreateInstance）时，采用阻塞式循环轮询等待任务完成，未及时将中间状态返回给用户。具体表现：1) 提交创建请求后长时间无任何反馈；2) 任务状态持续 Running 6-16 分钟，用户完全处于等待盲区；3) 同一错误（VPCEP 500）连续失败 7 次后仍继续重试，每次等待 6-16 分钟；4) 累计等待时间超过 1 小时，用户体验极差。 复现步骤 (To Reproduce) 用户请求创建 SWR 企业实例（基础版 swr.ee.basic）。AI Shell 调用 hcloud SWR CreateInstance 获得 job_id 后，进入循环轮询：sleep 30 -> ShowInstanceJob -> Running，重复此过程 12-32 次，持续 6-16 分钟后才得到 Failed 结果。用户在此期间无任何感知，无法决定是否继续等待。同一错误连续出现 7 次后仍未止损。 预期行为 (Expected behavior) 1) 异步接口非阻塞：调用后获取 job_id 即返回给用户，不阻塞等待；2) 中间状态反馈：每隔 1-2 分钟向用户反馈当前状态；3) 交回控制权：等待超过 3 分钟时告知 job_id 和状态，让用户决定是否继续；4) 失败止损：同一错误连续 2-3 次后停止重试，汇总告知用户；5) 超时阈值：设置最大等待 5 分钟，超过后转为异步通知。 来源: GitCode Issue #300 by 李金凤 (https://gitcode.com/developer-skill/vod-skill/issues/300)描述问题 (Description) AI Shell 在调用异步接口（如 SWR CreateInstance）时，采用阻塞式循环轮询等待任务完成，未及时将中间状态返回给用户。具体表现：1) 提交创建请求后长时间无任何反馈；2) 任务状态持续 Running 6-16 分钟，用户完全处于等待盲区；3) 同一错误（VPCEP 500）连续失败 7 次后仍继续重试，每次等待 6-16 分钟；4) 累计等待时间超过 1 小时，用户体验极差。 复现步骤 (To Reproduce) 用户请求创建 SWR 企业实例（基础版 swr.ee.basic）。AI Shell 调用 hcloud SWR CreateInstance 获得 job_id 后，进入循环轮询：sleep 30 -> ShowInstanceJob -> Running，重复此过程 12-32 次，持续 6-16 分钟后才得到 Failed 结果。用户在此期间无任何感知，无法决定是否继续等待。同一错误连续出现 7 次后仍未止损。 预期行为 (Expected behavior) 1) 异步接口非阻塞：调用后获取 job_id 即返回给用户，不阻塞等待；2) 中间状态反馈：每隔 1-2 分钟向用户反馈当前状态；3) 交回控制权：等待超过 3 分钟时告知 job_id 和状态，让用户决定是否继续；4) 失败止损：同一错误连续 2-3 次后停止重试，汇总告知用户；5) 超时阈值：设置最大等待 5 分钟，超过后转为异步通知。
- 来源: GitCode Issue #301 by XingYu Chen (https://gitcode.com/developer-skill/vod-skill/issues/301)描述问题 (Description) 在 aishell 使用过程中出现严重卡顿。经诊断发现三个核心问题： agentkernelServer models 进程 (PID 366356) 持续以 98.8% CPU 运行超过 20 小时，累计消耗 1196 分钟 CPU 时间，独占了 4 核系统中的 1 个核心。该进程为 CodeArts Snap 的模型推理服务，但在无活跃 AI 编码请求时仍满载运行，疑似存在死循环或资源泄漏。 系统中堆积了 6 个 codearts 进程和 3 个 agentkernelServer 进程，总计消耗 3.77GB 内存（占总内存 7.2GB 的 52%）。包括两个 codearts serve 实例（端口 2233 和 2244）、两个 codearts 主进程（其中一个带 --print-logs），以及三个 agentkernelServer 子进程（providers login、web、models）。进程缺乏自动清理机制。 系统负载均值在 5 分钟内达到 25.37（4 核系统合理值应 <= 4.0），超载 6 倍以上。且系统未配置 Swap 分区，内存紧张时无缓冲空间，进一步加剧卡顿。 影响：aishell 会话期间响应严重延迟，开发体验显著下降。 复现步骤 (To Reproduce) 用户在 Huawei Cloud DevWorkspace (4-core ARM64, 7.2GB RAM) 上使用 aishell 进行 AI 辅助开发。CodeArts Snap 已运行超过 20 小时，期间 agentkernelServer models 进程持续满载 CPU。同时有 codearts run 命令在生成复杂前端项目（task-manager-pro），进一步加重系统负载。用户注意到 aishell 过程中十分卡顿，请求诊断原因。 预期行为 (Expected behavior) agentkernelServer models 进程在无活跃请求时应降低 CPU 占用（如 idle 状态 < 5%），不应长期 100% 空转 codearts 进程应有生命周期管理，避免多个实例堆积不释放 建议为 DevWorkspace 默认配置适量 Swap 空间作为内存缓冲 系统应提供资源监控和自动回收机制，当后台进程异常占用资源时能自动重启或清理 来源: GitCode Issue #301 by XingYu Chen (https://gitcode.com/developer-skill/vod-skill/issues/301)描述问题 (Description) 在 aishell 使用过程中出现严重卡顿。经诊断发现三个核心问题： agentkernelServer models 进程 (PID 366356) 持续以 98.8% CPU 运行超过 20 小时，累计消耗 1196 分钟 CPU 时间，独占了 4 核系统中的 1 个核心。该进程为 CodeArts Snap 的模型推理服务，但在无活跃 AI 编码请求时仍满载运行，疑似存在死循环或资源泄漏。 系统中堆积了 6 个 codearts 进程和 3 个 agentkernelServer 进程，总计消耗 3.77GB 内存（占总内存 7.2GB 的 52%）。包括两个 codearts serve 实例（端口 2233 和 2244）、两个 codearts 主进程（其中一个带 --print-logs），以及三个 agentkernelServer 子进程（providers login、web、models）。进程缺乏自动清理机制。 系统负载均值在 5 分钟内达到 25.37（4 核系统合理值应 <= 4.0），超载 6 倍以上。且系统未配置 Swap 分区，内存紧张时无缓冲空间，进一步加剧卡顿。 影响：aishell 会话期间响应严重延迟，开发体验显著下降。 复现步骤 (To Reproduce) 用户在 Huawei Cloud DevWorkspace (4-core ARM64, 7.2GB RAM) 上使用 aishell 进行 AI 辅助开发。CodeArts Snap 已运行超过 20 小时，期间 agentkernelServer models 进程持续满载 CPU。同时有 codearts run 命令在生成复杂前端项目（task-manager-pro），进一步加重系统负载。用户注意到 aishell 过程中十分卡顿，请求诊断原因。 预期行为 (Expected behavior) agentkernelServer models 进程在无活跃请求时应降低 CPU 占用（如 idle 状态 < 5%），不应长期 100% 空转 codearts 进程应有生命周期管理，避免多个实例堆积不释放 建议为 DevWorkspace 默认配置适量 Swap 空间作为内存缓冲 系统应提供资源监控和自动回收机制，当后台进程异常占用资源时能自动重启或清理
- 场景描述：问了一些工具开发的问题和编码实现，今天查看前一天的输入token一天超过8000万，我感觉我没有输入这么多内容。这8000万tokens怎么计算的，感觉很夸张。输出tokens才30多万，相差非常大。 建议方案：输入tokens特别大能不能给个提示，否则我提一个问题，输入的tokens就超数百万了吧。哪问不了2-3个问题tokens就没了。建议输入tokens特别大的时候提示一下。包括输出tokens也特别大的时候也提醒一下。2天左右的时间，tokens使用情况如下[图片] 场景描述：问了一些工具开发的问题和编码实现，今天查看前一天的输入token一天超过8000万，我感觉我没有输入这么多内容。这8000万tokens怎么计算的，感觉很夸张。输出tokens才30多万，相差非常大。 建议方案：输入tokens特别大能不能给个提示，否则我提一个问题，输入的tokens就超数百万了吧。哪问不了2-3个问题tokens就没了。建议输入tokens特别大的时候提示一下。包括输出tokens也特别大的时候也提醒一下。2天左右的时间，tokens使用情况如下[图片]
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从入门 · 到做AI应用 · 到企业级开发。不教编程，只教用AI · 零代码、有产出、能带走、可炫耀 · 每课人人动手实操
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