合并重复发现，保留实质差异

以下示例与示意结果由本站编写，用于说明方法，不是模型实测结果。

使用场景

两位评审在 fetchItem 报告缓存未命中空指针，另一项是在远端请求超时时缺少上限。教学两份空指针报告指向同一失败路径，超时报告虽在同一函数，却有不同触发与补救。

具体做法

为发现记录符号、触发输入、失败机制和后果，比较实际证据再判重复。相同问题合成一项并保留来源；不同条件或必要补救继续分列。严重度和分歧依据影响说明，不平均数值或按票数处理。最终清单逐项映射原报告，避免合并造成遗漏。

反例

把 fetchItem 里的全部发现合为一项，以多数票决定严重度，删掉超时的独立触发和补救。

改进写法

按教学报告比较 (symbol,trigger,failure) 与真实路径。两份 cache-miss 空指针可合为一项并保留证据引用；remote-timeout 上限问题另保留，说明不同触发与补救。影响分歧记录理由，不能平均严重度或因同文件判重复。逐项核对原发现都在最终清单有充分对应。

为什么这样改

位置接近只说明代码相邻，不说明根因相同。语义比较与映射保留每项义务，使清单简洁但不删掉独立故障或把共识当正确性。

如何验证

示意最终有一项空指针及一项超时，前者保留两份来源，后者保留上限补救。改变空指针触发条件为另一种输入时须重新比较，不能只按函数名合并。

检查总报告没有丢必要补救、影响差异或未解决分歧。

适用边界

语义键是辅助，需要代码证据判断，标题或关键词一致不证明同一根因。真实问题可能部分重叠但仍有独立义务；原文未确认，多模型同意不能替代核查。