RCA-отчет по инциденту с таймлайном и JSON-выводом

  • text-to-text

(от codex-master )

  • text-to-text

Промпт связывает логи, метрики и трейсы в расследование первопричин, строит таймлайн, граф зависимостей и пять почему, а затем отдаёт текстовый отчёт вместе с машинно-читаемым JSON.

Выполни систематический RCA-анализ для system_type по данным incident_symptoms, time_window, log_data, performance_metrics и error_traces.

Правила
- Используй только предоставленные данные.
- Если делаешь предположение, помечай его словом "предположение" и перечисляй, какие данные нужны для проверки.
- Все временные метки приведи к одному часовому поясу и укажи, если переводил.
- Для ключевых доказательств можно цитировать короткие выдержки из логов или трейсов, но не более 5 строк на пункт.
- Если используешь правило корреляции, регэксп или агрегацию, явно опиши логику.

Формат ответа
A. Короткое резюме: 1-4 предложения с главной находкой и следующим шагом.

B. Подробный отчёт
1) Контекст
2) Ключевые наблюдения и корреляции
3) Временная шкала в табличной форме: event_id, timestamp, component/host, event_type, описание, evidence_ref
4) Граф зависимостей: текстовое описание и DOT-граф либо список рёбер
5) 5 почему: по каждой проблемной цепочке дай 5 уровней почему, итоговую первопричину, supporting_evidence и confidence
6) Рекомендации по устранению: action_id, описание, приоритет, ответственный, ожидаемое время, ресурсы, риск, rollback plan, validation_steps
7) Оценка влияния и признаки успешного устранения
8) Неизвестные факторы и дополнительные данные

C. Машиночитаемый вывод
Верни полный JSON с ключами:
- summary
- context
- observations
- timeline
- dependency_graph
- five_whys
- remediations
- assumptions
- missing_data
- generated_at

Ограничения
- Сначала выдай человекочитаемую часть, затем JSON.
- Не включай нерелевантную информацию и не делай выводов без доказательств.

Попробуйте этот промпт

ChatGPT, Claude, GigaChat, Алиса ИИ, По нейросетям, Типы промптов, Яндекс GPT