Le tableau de bord montre le mouvement, et quelqu'un doit encore l'expliquer
Une métrique bouge, et trois personnes posent la même question dans trois canaux distincts. Pour répondre, vous contrôlez les déploiements, les campagnes, la saisonnalité et la santé des données en amont. Ce processus prend vingt minutes et ne se fait qu'une fois.
La plus grande part des contrôles est mécanique, car les raisons à écarter sont toujours les mêmes. L'ordre de ces contrôles change rarement.
La confiance ne doit pas être mécanique. Quand une explication est donnée sur le même ton que l'observation, elle est traitée comme un fait. Si une cause incorrecte est énoncée dans une réunion de direction, la retirer est cher.
Les changements de mesure doivent avoir leur propre entrée dans la liste. Une métrique qui change parce que la mesure a changé n'est pas un événement métier. C'est la dernière explication que les gens contrôlent.
Comment l'ActionFlow s'exécute sur le canevas
Un nœud Start prend la métrique et sa fenêtre temporelle. Cela se produit lorsqu'une demande est faite, ou lorsqu'un déclencheur webhook se déclenche après que le flux d'alerte a détecté un mouvement.
Le flux lit plusieurs sources de contexte en parallèle. Un nœud HTTP Request tire l'historique de la métrique. Un nœud Google Sheets tire le calendrier des campagnes. Un nœud GitHub ou Linear fournit les déploiements de la période. Un nœud PostgreSQL fournit les comptes de lignes en amont, qui montrent un problème de données.
Un nœud Merge les combine. Un nœud Math compare le mouvement à la variance normale de la métrique pour déterminer s'il a besoin d'une explication.
Si le mouvement tombe dans la variance normale, un nœud If arrête le flux et le dit, plutôt que de fabriquer une cause.
Un nœud Generate Object renvoie les causes candidates comme un tableau, chacune avec ses preuves, une valeur de confiance, et un champ séparé indiquant ce qu'elle n'a pas pu écarter.
Un nœud Generate Text écrit l'explication et tient visuellement distinctes les affirmations étayées et les affirmations spéculatives. Un nœud Slack la publie dans le fil où la question a été posée.
Nœuds utilisés par cet ActionFlow
- Start : prend la métrique et la fenêtre. Un Webhook du flux d'alerte le déclenche automatiquement.
- HTTP Request (Util) : tire l'historique propre de la métrique pour le contexte de variance.
- GitHub (Integration) : fournit les déploiements dans la fenêtre. Linear et Jira occupent le même emplacement.
- PostgreSQL (Data) : fournit les comptes de lignes en amont qui révèlent une cause côté données.
- Math (Util) : teste le mouvement contre la variance normale avant toute explication.
- If (Control) : s'arrête et le dit lorsque le mouvement est dans la variance.
- Generate Object (AI Core) : renvoie les causes candidates avec preuves, confiance, et ce qu'il n'a pas pu écarter.
- Slack (Communication) : publie dans le fil où la question a été posée.
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