Das Dashboard zeigt die Bewegung, und trotzdem muss jemand sie erklären
Eine Metrik bewegt sich, und drei Leute stellen dieselbe Frage in drei unterschiedlichen Kanälen. Um zu antworten, prüfen Sie Deployments, Kampagnen, Saisonalität und die Gesundheit vorgeschalteter Daten. Dieser Vorgang dauert zwanzig Minuten und wird nur einmal gemacht.
Das meiste Prüfen ist mechanisch, weil die Gründe, die Sie ausschließen müssen, immer dieselben sind. Die Reihenfolge dieser Prüfungen ändert sich selten.
Konfidenz sollte nicht mechanisch sein. Wird eine Erklärung im selben Ton wie die Beobachtung gegeben, wird sie als Tatsache behandelt. Wird eine falsche Ursache in einer Leitungssitzung genannt, ist sie zurückzunehmen teuer.
Tracking-Änderungen sollten einen eigenen Eintrag in der Liste haben. Eine Metrik, die sich ändert, weil sich die Messung geändert hat, ist kein Geschäftsereignis. Das ist die letzte Erklärung, die Leute prüfen.
So läuft der ActionFlow auf der Canvas
Ein Start-Knoten nimmt die Metrik und ihr Zeitfenster entgegen. Das geschieht, wenn eine Anfrage gestellt wird, oder wenn ein Webhook-Trigger feuert, nachdem der Alarm-Flow Bewegung erkannt hat.
Der Flow liest mehrere Kontextquellen parallel. Ein HTTP Request-Knoten holt die Metrikhistorie. Ein Google-Sheets-Knoten holt den Kampagnenkalender. Ein GitHub- oder Linear-Knoten liefert Deployments im Zeitraum. Ein PostgreSQL-Knoten liefert die vorgeschalteten Zeilenzahlen, die ein Datenproblem zeigen.
Ein Merge-Knoten verbindet sie. Ein Math-Knoten vergleicht die Bewegung mit der normalen Abweichung der Metrik, um zu bestimmen, ob sie Erklärung braucht.
Fällt die Bewegung in die normale Abweichung, stoppt ein If-Knoten den Flow und sagt das, statt eine Ursache zu erzeugen.
Ein Generate Object-Knoten gibt Kandidatenursachen als Array zurück, jede mit ihren Belegen, einem Konfidenzwert und einem eigenen Feld, das anzeigt, was sie nicht ausschließen konnte.
Ein Generate Text-Knoten schreibt die Erklärung und hält gestützte Behauptungen und spekulative Behauptungen visuell getrennt. Ein Slack-Knoten postet sie in den Thread, in dem die Frage gestellt wurde.
Knoten, die dieser ActionFlow verwendet
- Start: nimmt Metrik und Fenster entgegen. Ein Webhook aus dem Alarm-Flow löst ihn automatisch aus.
- HTTP Request (Util): holt die eigene Historie der Metrik für den Abweichungskontext.
- GitHub (Integration): liefert Deployments im Fenster. Linear und Jira passen in denselben Slot.
- PostgreSQL (Data): liefert vorgeschaltete Zeilenzahlen, die eine Ursache auf der Datenseite zeigen.
- Math (Util): prüft die Bewegung gegen die normale Abweichung, bevor erklärt wird.
- If (Control): stoppt und sagt das, wenn die Bewegung innerhalb der Abweichung liegt.
- Generate Object (AI Core): gibt Kandidatenursachen mit Belegen, Konfidenz und dem zurück, was nicht ausgeschlossen werden konnte.
- Slack (Communication): postet in den Thread, in dem die Frage gestellt wurde.
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