[求思路] 错误代码根源定位系统设计

[billion]

每天都会有很多的 RD 往代码库提交代码，一个新的 Android 的 Rom 包含了很多笔新代码。现在使用一些自动化测试的 Case 来测试这个 Rom ，发现报错了。需要快速定位到是哪一笔代码导致了这个错误。

由于代码之间存在依赖关系，因此安卓自动抛出的异常不一定指出了出错的位置，往往需要人工去分析找问题的根源。这样会浪费大量的时间。

现在积累了两年的测试数据，包括但不限于，测试时间， 提交者，提交者的部门，每一笔代码具体修改的代码的位置，修改的代码的内容，测试失败的 Log ，失败的报错信息…… 但是唯独无法准确知道以前的测试失败的根源是由哪些代码导致的。因为这个数据没有记录。

需要通过分析这两年的数据，得出一个算法，往算法里面提交一些数据，就能得出可能导致问题的代码在哪里。

求这个问题的解决思路，应该往哪个方向思考。以及是否有一些机器学习的算法可以套用进来。

[forestyuan]

已经有“具体修改的代码位置”这个数据了，再人工筛查好像工作量也没多大。