workflow-monitor
检测工作流失败和低效模式并自动提交GitHub Issue
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：workflow-monitor。 它的用途是：检测工作流失败和低效模式并自动提交GitHub Issue 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/workflow-monitor-x-5/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'监控我的GitHub Actions工作流，检测失败和低效模式并自动提交issue'，它会先扫描最近30次运行记录，发现某个步骤连续失败4次且耗时翻倍，自动创建一个包含失败日志、时间线和建议修复步骤的Issue，并分配给指定负责人。
介绍
在CI/CD流水线或日常自动化工作流中，失败和低效模式（如重复失败、超时步骤、资源浪费）往往被忽视，导致团队反复排查却找不到根因。workflow-monitor 自动扫描工作流运行记录，识别异常模式，并直接创建带有详细上下文（日志、时间戳、步骤名称）的 GitHub Issue，将问题从“被动发现”转变为“主动上报”。
使用方式极简：安装后配置目标仓库地址和 GitHub Token，设置触发频率（如每次运行后或每日定时），即可自动运行。该工具支持自定义检测规则（如“连续失败3次”或“步骤耗时超过平均值2倍”），并可在 Issue 中附加建议修复方案。
适合运维工程师、后端开发、DevOps 团队以及任何使用 GitHub Actions 或类似工作流的项目。尤其是多人协作、频繁部署的场景，能显著减少手动巡检工作量，提升工作流稳定性。
建议先在小范围仓库试运行，观察生成的 Issue 是否准确。可结合 Slack 或邮件通知，避免海量 Issue 淹没协作空间。定期检查检测规则，移除误报模式以提升精准度。
核心特点
大多数监控工具只报告失败状态，而 workflow-monitor 能识别低效模式（如重复失败、缓慢步骤）并附带根因分析，自动生成可操作的 Issue，而非仅发告警。
注意事项
仅适用于 GitHub 工作流，且需要配置有效的 GitHub Token 才能创建 Issue。
常见问题
如何配置workflow-monitor？
在仓库根目录创建配置文件，填写GitHub Token、目标仓库、检测规则等，然后运行安装命令即可开始监控。
会检测哪些低效模式？
支持连续失败、步骤耗时异常、资源使用过高、重复执行相同错误等模式，规则可自定义。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/workflow-monitor-x-5/raw/index.md 读取 workflow-monitor 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/workflow-monitor-x-5/raw/index.md（查看排版版本）