技术实践

扣子以定制Skills自动归因并分发Badcase

AI 基础设施应用与实践AI 开发与运维平台可观测性编程

概述

针对线上异常需人工快速捞日志、拼线索、找负责人的痛点,扣子研发团队通过定制技能把流程变为更自动、更可追踪:借助扣子 2.0 的能力,Badcase 出现时可调用内部评测数据与 Tracing 工具,多维检测并还原故障路径,实现自主分析与链路联动。扣子还能基于历史知识库与代码逻辑对 Badcase 做初步定性,甚至给出代码级优化建议,从而大幅缩短 MTTR(平均修复时间)。 进一步,团队打通服务端观测平台与端侧体验保障平台,构建端云一体的智能中枢,统一集成异常捕获、性能监控、BI 业务分析和实时报警。报警触发后,扣子根据异常特征(堆栈/模块归属等)自动归因并分发给对应负责人,形成从「异常发现」到「任务分发」的自动闭环。效果方面,文中研发同学自述流程优化后平均每天节省 3.5 小时(相比预期的 1-2 小时)。