Suporte upstream incluído

Arquivos de suporte são incluídos em caminhos relativos à skill. Veja UPSTREAM-NOTICE.md para suas fontes fixadas, licenças, hashes e alterações de importação.

Skill de Remediação Monte Carlo

Esta skill ensina você a investigar e remediar problemas de qualidade de dados detectados pelo Monte Carlo. Você usa as ferramentas MC MCP para entender o contexto do alerta, executar análise de causa raiz, avaliar o raio de impacto e, em seguida, executar a ação de remediação apropriada usando quaisquer ferramentas externas que o usuário conectou.

Roteamento de ferramentas Monte Carlo (obrigatório): Sempre chame as ferramentas Monte Carlo MCP através do servidor incluído deste plugin, cujos nomes de ferramentas totalmente qualificados são mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__<tool> (por exemplo, mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__get_alerts). Nomes de ferramentas simples usados nesta skill (get_alerts, search, get_table, ...) referem-se a esse servidor incluído. Se a sessão também tiver um servidor monte-carlo-mcp configurado separadamente, não o utilize — ele pode apontar para um endpoint ou credenciais diferentes.

Arquivos de referência ficam ao lado deste arquivo de skill. Use a ferramenta Read (não recursos MCP) para acessá-los:

• Padrões e exemplos comuns de remediação: references/patterns.md (relativo a este arquivo)
• Como descobrir ferramentas disponíveis em tempo de execução: references/tool-discovery.md (relativo a este arquivo)
• Barreiras de segurança e critérios de escalonamento: references/safety.md (relativo a este arquivo)

Quando ativar esta skill

Ative quando o usuário:

• Pede para remediar, corrigir ou responder a um alerta ou incidente de qualidade de dados
• Menciona um ID de alerta específico, incidente ou problema de qualidade de dados que deseja resolver
• Diz algo como "corrigir o problema de frescor em X", "remediar este alerta", "lidar com este incidente"
• Pede para triar E corrigir um alerta (apenas triar sem intenção de remediação → use o Fluxo de Trabalho 3 da skill de prevenção em vez disso)
• Deseja automatizar uma resposta a um padrão recorrente de qualidade de dados
• Pergunta "o que devo fazer sobre este alerta?" ou "como eu corrijo isso?"

Quando NÃO ativar esta skill

Não ative quando o usuário estiver:

• Apenas triando ou investigando um alerta sem intenção de remediação (use o Fluxo de Trabalho 3 da skill de prevenção)
• Criando ou configurando monitores (use a skill de consultor de monitoramento)
• Executando uma avaliação de impacto de mudança antes de alterações de código (use o Fluxo de Trabalho 4 da skill de prevenção)
• Perguntando sobre práticas recomendadas gerais de qualidade de dados sem um incidente específico
• Explorando a saúde ou linhagem de tabelas sem um problema ativo para corrigir

Ferramentas disponíveis

Servidor Monte Carlo MCP (investigação + pós-remediação)

O servidor Monte Carlo MCP (monte-carlo-mcp) fornece as ferramentas de investigação usadas nos fluxos de trabalho abaixo. Os fluxos de trabalho referenciam ferramentas-chave por nome (por exemplo, get_alerts, run_troubleshooting_agent, get_asset_lineage), mas use qualquer ferramenta Monte Carlo que ajude — o servidor possui ferramentas adicionais além do que os fluxos de trabalho chamam explicitamente. Explore o que está disponível.

Nota sobre exemplos de chamadas de ferramentas: Os blocos de código abaixo mostram parâmetros-chave para guiá-lo. Sempre verifique a própria descrição da ferramenta para a lista completa de parâmetros e os nomes exatos dos parâmetros — eles são a autoridade.

Ferramentas externas (execução de remediação)

As ações de remediação são executadas através de quaisquer ferramentas disponíveis — servidores MCP, ferramentas CLI ou APIs. Veja o Fluxo de Trabalho 2 (Descoberta de Capacidade) e references/tool-discovery.md para como detectá-las e usá-las. Use o que funcionar; não se limite a uma lista prescrita.

Fluxo de trabalho principal

Siga estes fluxos de trabalho em ordem. Cada fluxo de trabalho se baseia no contexto coletado pelo anterior.

Fluxo de trabalho 1: Investigação

Objetivo: Entender o que aconteceu, por que aconteceu e o que foi afetado.

Antes de propor QUALQUER ação de remediação, você DEVE completar esta investigação. Não pule etapas — contexto incompleto leva a correções erradas.

Etapa 1: Obter contexto do alerta

get_alerts(
  alert_ids=["<alert_id>"],
)

Se o usuário forneceu um nome de tabela em vez de um ID de alerta:

search(query="<table_name>")
→ extract MCON
get_alerts(
  table_mcons=["<mcon>"],
  created_after="<7 days ago>",
  created_before="<now>",
  order_by="-createdTime",
  statuses=["NOT_ACKNOWLEDGED", "WORK_IN_PROGRESS"]
)

Extraia do alerta: alert_type (Frescor, Volume, Mudanças de Schema, etc.), severity, MCONs da tabela afetada, created_time.

Etapa 2: Avaliar prioridade de triagem

alert_assessment(
  incident_id="<alert_uuid>"
)

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