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Escrita40 mil · #5193

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

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/incident-postmortem/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/incident-postmortem/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
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-postmortem

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/incident-postmortem/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo 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

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