workflow-monitor
自动检测工作流失败与低效，并提交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：自动检测工作流失败与低效，并提交GitHub Issue 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/workflow-monitor-x-6/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CI/CD工作流，发现失败模式并自动提交issue’，它会自动接入配置好的工作流日志，分析历史运行记录，识别出高频失败的构建步骤和低效的等待时间，然后生成包含根因分析、复现步骤和修复建议的GitHub Issue，并分配给指定负责人。
介绍
开发团队在持续集成/部署过程中，常因工作流失败或低效模式（如重复失败步骤、超时任务、冗余依赖）而浪费大量排查时间。传统人工监控不仅滞后，且容易遗漏关键模式。workflow-monitor 能自动分析工作流运行日志，识别失败根因和低效模式，并直接创建 GitHub Issue 记录问题，减少人为干预。
使用方式极为简单：安装后，只需在 CI/CD 系统（如 GitHub Actions、Jenkins 等）中配置触发条件，即可自动抓取工作流运行数据。它会分析历史运行记录，标记出高频失败步骤、异常耗时任务、以及可优化的配置项，然后生成结构化 Issue 并分配至指定负责人。整个过程无需手动编写报告或截图。
适合运维工程师、后端开发及项目经理等角色。运维工程师可快速定位构建环境问题，后端开发能及时发现代码提交导致的回归，项目经理则能通过 Issue 追踪整体流水线健康度，量化团队效率瓶颈。
建议将 workflow-monitor 与现有的告警系统（如 Slack、PagerDuty）配合使用，避免重复通知。同时，首次运行建议先分析历史工作流数据，调整监控阈值和低效判定规则，以减少误报。注意，该工具专注于自动化检测与 Issue 创建，不提供实时告警或手动干预功能。
核心特点
同类工具多只检测失败或仅发送告警，而 workflow-monitor 能自动识别低效模式（如重复性失败、过度耗时步骤）并直接生成结构化的 GitHub Issue，将问题追踪与根因分析闭环。
注意事项
不适合需要实时告警或手动调试的复杂故障场景，且依赖 GitHub Issue 作为唯一输出通道。
常见问题
如何配置检测规则？
通过 YAML 配置文件定义需要监控的工作流名称、失败阈值、低效判定条件（如超时时间）等，具体可参考仓库 README 示例。
支持哪些 CI/CD 平台？
目前主要支持 GitHub Actions，其他平台（如 Jenkins、GitLab CI）需自行适配日志解析逻辑。
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-6/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-6/raw/index.md（查看排版版本）