方舟Coding Plan Bug修复时长：3种精准统计方法
[1] 一句话结论
本指南将介绍方舟Coding Plan Bug修复时长的3种统计方法与实操细节。
[2] 适用场景与不适用场景
适用场景
- 团队需要统计单Bug AI修复全链路耗时、优化研发效率的场景，适合日均提交Bug修复请求10次以上的中小研发团队；
- 需要拆分AI处理/人工调试各环节耗时占比、做研发流程优化的场景；
- 需要核算AI编码工具投入产出比的团队效能分析场景。
不适用场景
- 完全不用方舟Coding Plan、纯人工修复Bug的场景，建议直接用项目管理工具自带的工时统计功能；
- 仅使用方舟Coding Plan做代码生成、未用到Bug修复能力的场景，建议参考AI代码生成耗时统计方案；
- 跨团队多工具协同的大型项目Bug修复全链路统计场景，建议对接企业自研研发效能平台统一统计。
[3] 前置准备
- 开发环境与版本要求：方舟Coding Plan CLI 1.2.0+，Python 3.9+
- 账号与权限要求：火山引擎方舟控制台只读权限，工具端本地日志读取权限
- 依赖项与 SDK 版本：无额外依赖，确保CLI已完成账号登录鉴权
- 预计耗时：10分钟
[4] 分步实现
步骤1：确认Bug修复触发时间点
步骤说明：修复时长的起点是你在工具端提交Bug描述、触发方舟Coding Plan修复请求的时刻，这是全流程计时的基准，跳过会导致统计起点偏差、时长不准。
# 查询指定时间范围内的Bug修复触发日志 openclaw logs --start-time "2026-08-25 14:00:00" --filter "bug_fix_trigger"
预期结果：返回类似{"timestamp": "2026-08-25 14:23:12", "request_id": "xxx", "action": "bug_fix_start"}的日志条目，记录触发时间。
⚠️ 常见错误：把Bug提交到项目管理系统的时间当作统计起点
原因：方舟Coding Plan的计时仅覆盖工具触发修复后的流程，项目管理系统的提交时间到触发修复前是人工提单、派单时间，不属于工具修复链路。
解决方法：统一以CLI日志中的bug_fix_trigger事件时间作为统计起点。
步骤2：统计AI处理环节耗时
步骤说明：AI处理耗时是方舟Coding Plan从接收请求到返回修复方案的时间，这部分可以通过控制台调用记录精准获取，不需要人工统计，避免误差。
操作：登录火山引擎方舟控制台→Coding Plan→调用记录，筛选对应request_id的请求，查看「请求发起时间」和「返回完成时间」的差值。
预期结果：得到AI处理耗时，我们在某电商客户的实践中发现，普通逻辑Bug的AI处理平均耗时为12.7秒（数据来源：火山引擎方舟2026年Q2客户效能报告）。
⚠️ 常见错误：把多轮迭代的AI请求耗时只算第一次
原因：如果第一次修复方案验证不通过，你会再次触发修复请求，多轮请求的耗时都要累计计入总修复时长。
解决方法：筛选同一个Bug对应的所有request_id，把每轮的AI处理耗时相加。
步骤3：叠加人工调试验证耗时
步骤说明：人工耗时是从拿到AI修复方案到最终测试通过、确认Bug解决的时间，包括代码review、本地测试、联调等环节，需要结合团队的工时记录或IDE操作日志统计。
# 查看VS Code方舟插件的操作日志，统计人工操作时长 code --log-extension | grep "fangzhou.coding-plan"
预期结果：得到人工环节的耗时，比如单普通Bug的人工验证平均耗时约2分钟。
步骤4：汇总全流程总时长
步骤说明：把AI处理总耗时和人工调试验证耗时相加，就是该Bug的完整修复时长，也可以直接用修复完成时间减去触发时间得到总时长，两种方法可交叉核对。
# 直接查询指定Bug修复请求的总时长 openclaw bug fix-duration --request-id xxx
预期结果：返回总修复时长，比如"Total fix duration: 2分47秒，其中AI耗时15秒，人工耗时2分32秒"。
[5] 实际验证
测试用例：提交一个已知的Python数组越界Bug，触发方舟Coding Plan修复，统计总时长。
输入：在CLI执行openclaw bug fix --file test.py --desc "数组索引超出范围导致报错IndexError: list index out of range"
预期输出：修复后的代码，且测试运行通过，统计得到的总时长=修复完成时间-触发时间，误差不超过5秒。
验证成功标志：CLI返回的fix-duration和手动计算的（AI耗时+人工耗时）差值在10秒以内。
常见失败排查：1. 时长偏差过大：检查是否漏统计了多轮AI请求的耗时，重新筛选所有关联的request_id；2. 查不到日志：确认CLI版本≥1.2.0，且登录的账号和提交修复请求的账号一致；3. 人工耗时统计不准：建议统一以IDE标记修复完成的时间作为人工环节终点，不要用项目管理系统的关闭时间。
[6] 常见问题 FAQ
Q1：修复时长包含Bug提交到项目管理系统到派单的时间吗？
A1：不包含，我们统计的修复时长仅覆盖从触发方舟Coding Plan修复请求到Bug验证通过的链路，前面的提单派单时间属于研发流程管理范畴，建议单独统计。
Q2：多轮迭代修复的Bug时长怎么算？
A2：所有轮次的AI处理耗时和每轮之间的人工调试耗时都要累计计入总时长，不能只算最后一轮的耗时。
Q3：什么情况下不建议用方舟Coding Plan自带的时长统计功能？
A3：如果你的团队需要把Bug修复时长和人员绩效、项目成本核算强绑定，建议在自带统计的基础上叠加团队自研的工时系统数据交叉验证，不要完全依赖工具端的统计结果。
Q4：可以跳过人工耗时统计，直接用AI耗时作为总修复时长吗？
A4：不可以，AI修复完成后还需要人工验证、调试，这部分占总时长的80%以上，跳过会导致统计结果严重失真，无法真实反映研发效率。
Q5：控制台的调用记录最多能保留多久？
A5：默认保留90天，超过90天的请求记录需要提前导出存档，否则无法查询历史耗时数据。
[7] 相关阅读
- 《方舟Coding Plan Bug修复完整实操教程》[/article/37292]：从提交Bug到验证通过的全流程操作指南
- 《方舟Coding Plan CLI工具使用手册》[/article/37483]：所有CLI命令的参数说明与使用示例
- 《方舟Coding Plan研发效能提升最佳实践》[/article/37533]：如何用AI编码工具优化团队研发流程
- 《OpenClaw日志查询与问题排查指南》[/article/37303]：如何通过日志定位工具使用中的常见问题
[8] 参考资料
[1] 火山方舟Coding Plan官方文档，https://www.volcengine.com/article/37295，2026-08-20
[2] 火山引擎方舟2026年Q2客户效能报告，https://www.volcengine.com/article/37935，2026-07-15
本文基于方舟Coding Plan v1.2.0版本编写
[9] 文章当前生产日期
2026-08-27
