saagpatel/IncidentWorkbench
GitHub: saagpatel/IncidentWorkbench
一款本地优先的桌面应用，从 Jira/Slack 拉取事件记录，利用本地 LLM 智能聚类并生成季度复盘 DOCX 报告，全程无需上云。
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# IncidentWorkbench
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Incident Workbench 是一款用于事件复盘的本地优先桌面应用。它从 Jira 或 Slack 提取事件记录，使用本地 LLM 对相关故障进行分组，揭示重复出现的模式，并生成精美的 DOCX 季度审查报告——无需将您的运维数据发送到云服务。
## 功能
- **多源数据导入** — 从 Jira 导入事件，从 Slack 拉取，或粘贴 Slack 导出的 JSON 以进行确定性的离线测试
- **LLM 辅助聚类** — 使用本地 Ollama 模型按主题对相关事件进行分组；无需云 API 密钥
- **DOCX 报告生成** — 一键生成包含图表和执行摘要的季度审查报告，随时可供管理层审阅
- **指标仪表板** — 严重性分布、数量趋势和频率图表，可在动笔之前将事件全貌置于上下文中
- **Stronghold Vault** — 凭据存储在 Tauri 的 Stronghold 加密保险库中；任何敏感信息都不会以明文形式写入磁盘
- **粘贴即检查工作流** — 直接将原始 Slack 导出的 JSON 拖入应用，即可在没有实时凭据的情况下进行快速的本地迭代
## 快速开始
### 前置条件
- Node.js 20+
- pnpm 9+
- Rust 工具链 (稳定版) + 适用于 macOS 的 Tauri v2 前置条件
- Python 3.11+ (用于 FastAPI 后端 sidecar)
- [Ollama](https://ollama.ai) (可选，用于 AI 聚类)
### 安装
```
git clone https://github.com/saagpatel/IncidentWorkbench.git
cd IncidentWorkbench
pnpm install
cp .env.example .env
# 安装 Python backend 依赖
pip install -r backend/requirements.txt
```
### 运行 (开发)
```
pnpm dev
```
## 技术栈
| 层 | 技术 |
|-------|------------|
| 桌面外壳 | Tauri 2 + Rust |
| 前端 | React + TypeScript + Vite |
| 后端 sidecar | Python + FastAPI |
| AI 聚类 | Ollama (本地 LLM) |
| 存储 | SQLite |
| 图表 | Recharts |
| 状态管理 | TanStack Query |
| 凭据 | Tauri Stronghold |
## 架构
IncidentWorkbench 是一款 Tauri 2 桌面应用，带有一个 Python FastAPI sidecar，负责处理数据导入、LLM 编排和 DOCX 生成。前端是一个 React SPA，与 Rust Tauri 层（凭据、原生 OS 集成）和 Python 后端（事件逻辑）均进行通信。Ollama 在同一台机器上本地运行，并从 sidecar 通过 HTTP 进行访问——无需云推理端点。
## 许可证
MIT
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