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# AI 事件接收与响应系统 ## 概述 本项目旨在通过标准化事件捕获方式，并利用 AI 生成即时摘要、行动建议和升级路径，从而改进事件响应流程。 ## 问题 在许多运维环境中，事件发生后的最初 30–60 分钟通常因以下原因而被浪费： - 事件录入数据不完整或不一致 - 团队之间反复沟通（来回扯皮） - 缺乏明确的责任归属和后续步骤 这延误了解决时机并增加了运营风险。 ## 解决方案 该系统引入了： - 结构化事件录入模板（基于 Excel） - 用于数据一致捕获的标准化字段 - AI 生成的事件摘要和建议行动 - 明确的责任归属和状态跟踪 ## 系统组件 - 事件录入模板 (Excel) - AI Prompt 框架 - 事件摘要与行动生成器 - 状态跟踪与责任归属模型 ## 示例工作流 1. 事件被报告并记录在结构化录入表中 2. 通过必填字段捕获数据 3. 将录入信息输入到 AI prompt 工作流中 4. AI 生成： - 执行摘要 - 紧急后续步骤 - 潜在根本原因 - 升级建议 5. 指定的负责人执行任务并更新状态 ## 当前构建状态 ✅ 基于 Excel 的事件录入与跟踪系统 ✅ 实时运维仪表板（KPI、运营商及状态视图） ✅ AI 辅助事件摘要与升级指导 ⬜ 自动化层（计划中 – API / Python 集成） ## 后续步骤 - 集成基于 API 的事件接入（ServiceNow / webhook 模拟） - 自动化事件信息丰富化 和 AI 摘要生成 - 增加 SLA 违约检测和告警逻辑 - 扩展仪表板功能，增加趋势分析和历史报告 ## 目标 缩短事件响应时间，提高清晰度，并消除事件管理关键早期阶段中的低效环节。 ## 真实用例 该系统专为管理以下内容的电信运维团队设计： - 语音中断（VoIP, SIP, DID） - 运营商升级（AT&T, Lumen, T-Mobile, Verizon） - SLA 驱动的事件响应环境 示例场景： 一次严重的语音中断影响了某个区域的 DID 流量。 该系统能够实现： - 快速录入和分类 - 结构化的升级指导 - 为领导层提供实时可见性 ## 仪表板预览  ## 事件日志  ## 关于我 我是一名拥有电信背景的技术项目经理 (Technical Program Manager)，致力于构建能够改进事件响应、运营可见性和跨团队协作的系统。 本项目反映了我所管理过的真实世界挑战，以及我如何利用结构化工作流和 AI 来解决这些问题。

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