OCR 获取 bug 级别/类型统计，在 OCR 代码中新增对应的 telemetry 维度

[gxdyxh]

想在遥测增加一个缺陷类型的维度。
Ai分析结果如下：
修改 internal/telemetry/metrics.go在 RecordCommentsGenerated 函数后面新增：

`// CommentAttrs holds per-comment classification data for telemetry.
type CommentAttrs struct {
Category string // bug, security, performance, maintainability, test, style, documentation, other
Severity string // critical, high, medium, low
}

// RecordCommentsGeneratedWithAttrs records each comment individually with
// category and severity dimensions, enabling aggregation by type.
func RecordCommentsGeneratedWithAttrs(ctx context.Context, comments []CommentAttrs) {
if !IsEnabled() {
return
}
ensureMetrics()
if mCommentsGenerated == nil {
return
}
for _, c := range comments {
cat := c.Category
if cat == "" {
cat = "other"
}
sev := c.Severity
if sev == "" {
sev = "medium"
}
attrs := []attribute.KeyValue{
attribute.String("category", cat),
attribute.String("severity", sev),
}
mCommentsGenerated.Add(ctx, 1, metric.WithAttributes(attrs...))
}
}`

修改 internal/agent/agent.go 找到第 416-418 行：

if len(comments) > 0 { telemetry.RecordCommentsGenerated(ctx, int64(len(comments))) }

改为

if len(comments) > 0 { attrs := make([]telemetry.CommentAttrs, len(comments)) for i, c := range comments { attrs[i] = telemetry.CommentAttrs{ Category: c.Category, Severity: c.Severity, } } telemetry.RecordCommentsGeneratedWithAttrs(ctx, attrs) }

同样修改 internal/scan/agent.go（scan 模式也有类似调用）

[vectornguyen76]

这个思路可以：LlmComment 本身就有 Category / Severity，取值也是固定枚举，给 ocr.comments_generated_total 加这两个属性，不会带来基数爆炸。不过 AI 给的改法有两处需要调整。

1. 调用点不止两个，而且现在已经重复计数了。 除了 internal/agent/agent.go 和 internal/scan/agent.go，cmd/opencodereview/shared.go 的 emitRunResult 里也调用了一次 RecordCommentsGenerated（shared.go#L836-L838）。ocr review 先执行 ag.Run（agent.go#L416-L418 记一次），再调用 emitRunResult 又记一次（review_cmd.go#L269-L299），所以同一批评论会被记两次。如果只改 agent 里的两处，counter 里会同时出现带标签和不带标签的两组数据，总数也不对。

建议只在 emitRunResult 这一个地方记录：它被 review 和 scan 共用，拿到的是最终的 comments。然后删掉两个 agent 里的调用。

2. 缺省值别自己发明。 解析时，非法值会被归一化：category 变成 other，severity 变成 low，而不是 medium（code_comment.go#L182-L196）。字段缺失时则保持空字符串（L148-L153）。遥测里建议把空值记成 unknown，这样能区分「模型没给」和「模型给了 medium」。

另外，循环里逐条 Add(ctx, 1, ...) 是可以的。评论多的话，也可以先按 (category, severity) 聚合，再每组 Add 一次，结果是一样的。

Drafted with AI assistance; I checked the code references above.