incident-postmortem
Ajuda seu agente a escrever relatórios detalhados após incidentes. Ele reconstrói a linha do tempo, analisa as causas e sugere ações para evitar problemas futuros.
O que ela faz
Este agente ajuda a criar um relatório detalhado sobre incidentes que ocorreram em um sistema ou serviço. Ele foca em entender o que aconteceu, por que aconteceu e como evitar que se repita, sem culpar ninguém.
Quando usar
- ✓Após uma interrupção de serviço ou lentidão significativa.
- ✓Quando um erro grave afetou muitos usuários.
- ✓Para documentar lições aprendidas após um problema sério.
Exemplo do que pedir para a IA
“Escreva um post-mortem para o incidente de ontem onde o site ficou fora do ar por 2 horas.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
O agente coleta informações sobre o incidente, como o momento em que começou e terminou, o que foi afetado e a causa raiz. Depois, ele organiza essas informações em um documento estruturado, focando em aprendizado e melhorias futuras.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add github/awesome-copilot --skill incident-postmortemOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/incident-postmortem/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Pós-Incidente: Análise de Causa Raiz
Oriente uma equipe a escrever um pós-incidente estruturado e sem culpa após um incidente de produção. O resultado é um documento que constrói um entendimento compartilhado, identifica as causas raiz sem apontar dedos e produz itens de ação concretos para prevenir a recorrência.
Princípio de Ausência de Culpa
Sistemas falham, pessoas não. O objetivo é entender COMO o incidente aconteceu — não QUEM o causou. Evite linguagem como "X esqueceu de", "Y deveria ter sabido". Use "o sistema não", "o processo carecia de", "o alerta não disparou".
Quando Usar
- Interrupção de produção ou degradação de serviço foi resolvida
- Um "quase incidente" significativo ocorreu (teria sido um incidente se detectado mais tarde)
- Ocorreram erros voltados para o usuário, perda de dados ou violação de SLA
- A equipe quer registrar aprendizados antes que o contexto se perca
Não usar para: Bugs menores detectados em staging, janelas de manutenção planejadas ou incidentes sem valor de aprendizado.
Requisitos de Entrada
Reúna estes detalhes antes de escrever o pós-incidente. Peça por qualquer coisa que esteja faltando:
Metadados do Incidente
- Título do incidente (curto, descritivo)
- Data e hora da detecção (com fuso horário)
- Data e hora da resolução
- Nível de severidade / impacto (P1–P4 ou equivalente)
- Comandante do incidente / responsável de plantão
Impacto
- Serviços e sistemas afetados
- Impacto voltado para o usuário (erros, lentidão, interrupção total)
- Número estimado de usuários afetados
- Perda ou corrupção de dados (sim/não, escopo)
- Violação de SLA/SLO (sim/não, por quanto)
Eventos da Linha do Tempo
Momentos chave para reconstruir:
- Primeiro sintoma ocorreu
- Alerta disparou (ou foi notado manualmente)
- Plantonista foi acionado / incidente declarado
- Investigação iniciada
- Causa raiz identificada
- Mitigação aplicada
- Resolução completa confirmada
- Comunicação ao cliente enviada (se houver)
Fatores Contribuintes
Pergunte à equipe: "O que tornou isso pior do que precisava ser?" — não "quem falhou". Exemplos:
- Limiar de alerta muito alto / alerta não disparou
- Runbook estava ausente ou desatualizado
- Deploy não tinha um feature flag para rollback
- Monitoramento não cobria este modo de falha
- Passagem de plantão perdeu contexto
Processo
Passo 1 — Coletar Metadados
Se o usuário não forneceu detalhes completos do incidente, peça por eles seção por seção. Não prossiga para a escrita até ter: título, horários, severidade, serviços afetados e pelo menos uma linha do tempo aproximada.
Passo 2 — Reconstruir Linha do Tempo
Trabalhe com o usuário para construir uma linha do tempo cronológica precisa. Para cada evento:
- Horário exato (UTC preferencialmente)
- O que aconteceu (evento do sistema ou ação humana)
- Quem observou ou tomou a ação
- Link para log / alerta / mensagem do Slack, se disponível
Marque lacunas: "Não sabemos o que aconteceu entre 14:32 e 14:47 — vale a pena verificar os logs."
Passo 3 — Análise de Causa Raiz
Use os 5 Porquês iterativamente:
Why did users see 500 errors?
→ The API pods were crash-looping.
Why were they crash-looping?
→ Memory limit was exceeded.
Why was the limit exceeded?
→ A new query was loading full result sets into memory.
Why wasn't this caught before deploy?
→ Load tests only covered the p50 case, not high-cardinality accounts.
Why did load tests only cover p50?
→ We had no test fixtures for large accounts.
Pare quando chegar a uma lacuna no sistema/processo que você possa corrigir. O último "porquê" deve apontar para um item de ação.
Diferencie:
- Causa raiz — a lacuna sistêmica mais profunda (uma ou duas)
- Fatores contribuintes — condições que pioraram a situação, mas não são a causa raiz
Passo 4 — Quantificação do Impacto
Ajude o usuário a ser preciso:
- Duração: detecção até resolução (não início do sintoma até resolução — separe estes)
- Taxa de erro no pico vs. linha de base normal
- Porcentagem de tráfego afetado
- Impacto financeiro / de negócios, se conhecido
Passo 5 — Itens de Ação
Para cada causa raiz e fator contribuinte, gere pelo menos um item de ação:
| # | Ação | Responsável | Prazo | Prioridade |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Adicionar fixtures de teste de carga para contas > 10k registros | @eng-team | 2026-07-01 | Alta |
| 2 | Reduzir o limite de alerta de memória de 90% para 75% | @platform | 2026-06-23 | Alta |
| 3 | Adicionar runbook para pods de memória OOM | @on-call-rotation | 2026-06-30 | Média |
Itens de ação devem ter um responsável (uma pessoa, não uma equipe) e um prazo. Ações vagas como "melhorar monitoramento" não são aceitáveis — divida-as em entregas específicas.
Passo 6 — Escrever o Documento
Produza o pós-incidente completo usando o template abaixo. Salve em docs/postmortems/YYYY-MM-DD-<slug>.md.
Template de Saída
# Pós-Incidente: [Título do Incidente]
…
Perguntas frequentes
O que significa 'blameless' (sem culpa)?
Significa que o foco é entender as falhas do sistema ou processo, e não apontar dedos para pessoas. A ideia é aprender com o que aconteceu para melhorar o sistema.
Quais informações preciso fornecer?
Você precisará dar detalhes como o título do incidente, quando ele começou e terminou, qual foi o impacto nos usuários e nos serviços, e uma linha do tempo dos eventos importantes.
O que são 'Action Items' (Itens de Ação)?
São as tarefas específicas e concretas que precisam ser feitas para corrigir a causa raiz do problema e evitar que ele aconteça novamente. Cada item tem um responsável e um prazo.
Detalhes
Descrição original do autor
Use when an outage, production incident, or significant service degradation has occurred and the team needs to write a structured blameless post-mortem. Triggers on phrases like "write a post-mortem", "incident review", "what went wrong", "outage report", "root cause analysis", or "RCA". Covers timeline reconstruction, contributing factor analysis, impact quantification, and action item generation
repo: github/awesome-copilot
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 40 mil
- Posição no ranking
- #5193
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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