建议优化 CodeArts 流水线失败诊断能力，提升问题定位效率

场景描述：

在日常项目开发过程中，开发人员经常需要通过 CI/CD 流水线完成代码构建、自动化测试和部署。流水线执行失败时，通常需要手动查看大量构建日志，逐步排查依赖安装、环境配置、编译错误、测试失败及部署异常等问题。

对于包含多个构建步骤的项目，错误信息可能分散在不同日志中，初次出现的异常也不一定是真正的故障根因。开发人员往往需要反复修改配置、重新执行流水线，增加了问题排查的时间成本。

建议方案：

1. 增加 AI 智能故障分析： 流水线执行失败后，自动分析关键日志，提取核心错误信息，并给出可能的故障原因。
2. 展示错误上下文： 将关键报错与对应的构建步骤、执行阶段关联起来，方便开发人员快速定位问题，而不是在大量日志中逐行查找。
3. 提供针对性的解决建议： 根据不同错误类型，给出依赖版本冲突、环境变量缺失、权限配置异常、测试失败等问题的排查步骤和修复方向。
4. 支持历史失败记录对比： 对比本次与最近一次成功执行的流水线配置、依赖版本和提交变更，辅助判断故障是否由近期代码修改引起。
5. 支持分析结果反馈： 允许开发人员标记诊断结果是否有效，帮助持续改进问题分析的准确性。

预期收益：

通过优化流水线故障诊断能力，可以减少开发人员阅读日志和重复试错的时间，提高 CI/CD 问题定位效率，缩短从代码提交到部署成功的周期。

希望能够将智能诊断能力融入现有流水线工作流，让开发人员在任务失败后即可获得清晰的错误摘要、排查方向和修复建议，进一步提升 CodeArts 的开发体验和交付效率。