Suhurrith-Adhikari/incidentpilot

# IncidentPilot 🚨 一个自主的 AI 驱动的故障响应助手，可帮助工程师在几秒钟内对生产环境宕机进行分诊。 当生产环境告警触发时，IncidentPilot 会： - 识别最可能导致问题的不良部署或 commit - 检索相关的运维 runbook - 评估用户和业务影响 - 生成用于沟通渠道的故障摘要 - 在解决后生成事后分析报告 其目的并非取代工程师，而是通过自动执行重复性的故障管理任务来缩短平均恢复时间（MTTR）。 ## 为什么要开发这个项目 现代生产系统每天都会产生成千上万条告警。在发生故障时，工程师通常会花费大量宝贵时间： - 搜索最近的部署 - 寻找正确的 runbook - 评估影响 - 编写状态更新 - 撰写事后分析文档 IncidentPilot 在故障期间充当 AI copilot，让工程师能够专注于解决问题，而不是应付繁重的运维开销。 ## 功能 ### 🚨 智能告警分析 接收生产告警并提取： - 受影响的服务 - 严重程度 - 错误特征 - 可能的根本原因 ### 🔍 部署关联 分析最近的 commit 和部署，以识别可能导致问题的变更。 ### 📚 Runbook 检索 使用语义搜索来定位最相关的运维文档。 ### 📈 影响评估 评估： - 受影响的用户 - 面临风险的收入 - 地理影响 - 服务降级的严重程度 ### 💬 故障简报生成 自动创建： - 高管摘要 - Slack 更新 - 状态页面消息 ### 📝 自动化事后分析 生成： - 事件时间线 - 根本原因分析 - 待办事项 - 后续跟进建议 ## 架构 ``` Alert ↓ Incident Analyzer ↓ Commit Correlation Engine ↓ Runbook Retrieval ↓ Impact Estimator ↓ Incident Brief Generator ↓ Postmortem Generator ```

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