github / github/copilot-cli

Factually incorrect and suggested scripts and files not existent

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Shell
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14時間 16分
マージ済み PR(30日)
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説明

Describe the bug

The model described steps to perform the data discovery and alert building based upon the current files existing in the folder. However, although the steps sound logical and positively feasible, the files such as render.py, compare.py. etc are not truly present. They are purely made up by the model, in addition, when assessing the details about the crosswalk from index to the datastream in elastic, although the actual file was there in .csv format, the suggested transition from the index to the stream mentioned by the model was not existing in reality. The name of the dataset is not real either.

Affected version

No response

Steps to reproduce the behavior

Here is the step-by-step practical guide using the (redacted)/  as our working example.

────────────────────

End-to-End Workflow Map

[ Step 1: Data Discovery & Crosswalk ]
│ (Find source index, target datastream & ECS fields)

[ Step 2: ES|QL Query Formulation & Data Evidence ]
│ (Convert SPL → ES|QL & test in Jupyter / Dev Tools)

[ Step 3: YAML Specification & JSON Rendering ]
│ (Write spec-*.yaml → run render_alert.py)

[ Step 4: Dry-Run Diff & Push to Kibana ]
│ (compare_alerts.py → render_alert.py --push)

[ Step 5: Master Index Confirmation ]
(Update ALERTS_INDEX.md status)

────────────────────

Step 1: Data Discovery & Crosswalk Mapping

Goal: Determine where the Splunk data lives in Elasticsearch.

  1. Inspect the original Splunk query (from  redacted):
    index=redacted apiName="inf-bnkng-party-physaccsprof-accsprofvecos-v1"
    | where apiPath="redacted"
    | where responseCode >= 400
  2. Find the target Data Stream:
    Look up in  data/Kibana_dashboard_objects/...CROSSWALK.csv :
    • Splunk  redacted redacted logs $\rightarrow$  redacted 
    • Dataset:  redacted 
  3. Map the Fields:
    •  apiPath  $\rightarrow$  redacted
    •  redacted  $\rightarrow$  redacted
    ────────────────────

Step 2: ES|QL Formulation & Data Evidence

Goal: Formulate and test the query against live data to verify hits.

  1. ES|QL Query Formulation:
    redacted
  2. Test & Verify:
    • Run in Kibana Discover $\rightarrow$ ES|QL tab or in a verification notebook ( redacted.md ).
    • Confirmation Criteria: Ensure no field type errors and that the count calculation matches expected failure counts.

────────────────────

Step 3: Create redacted

Goal: Avoid writing bulky Kibana JSON by using human-readable YAML.

  1. Create or edit the YAML spec ( redacted):
    rule_id: "auto"
    name: "redacted"
    tags: ["redacted"]
    schedule_interval: "5m"
    time_window:
    size: 5
    unit: "m"
    esql: |
    redacted
    email:
    to: ["redacted]
    subject: "{{context.hits.0._source.labels.environment}} - redacted."
    snow:
    node: "redacted"
    resource: "/"
    metric_name: "redacted"
    short_description: "redacted"
  2. Execute Python Rendering Script:


────────────────────

Step 4: Diff & Push to Kibana


### Expected behavior

Accurate to the individual details mentioned in the response from the file names, contents and inferred information (at least logical instead of making it up). The model should have suggested to create the files, instead of making them up to mislead.

### Additional context

_No response_

コントリビューションガイド

コントリビューションガイドを開く

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

調査の方向性

まず copilot-cli で報告されたワークフローを再現し、生成された参照を data/Kibana_dashboard_objects/...CROSSWALK.csv および利用可能な検証 notebook と比較します。モデルが render.py、compare.py、render_alert.py、compare_alerts.py、および dataset 名をどのように提示するかを確認します。生成されたガイダンスが既存のファイルとデータを提案されたファイルと区別するか、作成手順を明確に示していれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

評価

技術スタック
elasticsearch, python, shell, yaml
領域
ai, cli
issue の種類
バグ
難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
活発さ
活発
明瞭さ
説明が足りない
初心者へのやさしさ
25/100

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