Bug Data Generator

将 BUG 描述转换为可用的训练指令序列。

工作流

用户: BUG描述 + 错误原因
↓
Agent: 分析 BUG → 确定工具 + 生成用户指令列表
↓
用户: 审核指令列表（可修改/补充/删除）
↓
用户: 确认 没问题，生成数据
↓
调用 data-generator → 输出 JSONL（新格式）

第一步：分析 BUG

输入以下信息，自动推断：

第二步：生成指令列表

输出内容：

工具: scene_generator

用户指令列表:
1. 5分钟后打开空调
2. 3分钟后关灯
3. 10分钟后开启空气净化器
...（共 N 条）

发送给用户确认，等待回复。

第三步：用户修改指令

用户可直接回复修改意见：

• - 把第3条改成 20分钟后打开加湿器
• 删除第5条
• 补充5条延时类指令
• 指令没问题，生成数据

第四步：调用 data-generator

收到确认后，使用最终版指令列表，调用 data-generator v2.0.0（新格式）：

输入参数：

toolname: scenegenerator
user_instructions: [确认后的完整列表]

输出 JSONL（新格式）：
json
{
conversations: [
{from: human, value: <当前用户指令>5分钟后打开空调\n<本地设备>舒享家(空调)\n<当前时间>2026-03-21 20:00:00\n<用户场景列表>[...]\n<用户设备列表>{...}},
{from: assistant, value: call>{\toolname\:\scenegenerator\,\query\:\...\}call>},
{from: observation, value: response>场景创建成功。response>},
{from: assistant, value: 好的，5分钟后准时执行~}
],
system: ,
history: []
}