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Produktionsvorfall beheben (ssh-keyu/skill-prod-cursor)

Strukturierter Ablauf von Triage → Schadensbegrenzung → Ursachenanalyse für laufende Produktionsvorfälle. Verwenden Sie dies, wenn ein laufendes System beeinträchtigt oder ausgefallen ist (Fehler, Latenz, Ausfälle) und Sie den Dienst sicher wiederherstellen und dann die Ursache finden müssen.

Was ist skill-prod-cursor)?

Dieser Skill (ssh-keyu/skill-prod-cursor) befähigt KI-Ersthelfer als Incident Commander für Produktionsvorfälle. Er definiert einen klaren, vierphasigen Ablauf: Zuerst die Fakten sammeln, dann die Ursache mit der 'Was hat sich geändert?'-Brille einkreisen, die schnellste sichere Schadensbegrenzung durchführen und erst nach der Stabilisierung die eigentliche Ursachenanalyse starten. Der Skill erzwingt DevOps-Best Practices: 'Change one thing at a time', reversible statt riskanter Maßnahmen und die Nutzung von Metriken (RED/USE), Logs, Traces und Diffs als Evidenz. Er ist für KI-gestützte Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Claude Code oder Codex konzipiert und liefert eine strukturierte Antwort mit SITUATION, TIMELINE, HYPOTHESES, ACTION NOW und ROLLBACK, um den Vorfall dokumentiert und nachvollziehbar zu bearbeiten. Der Skill enthält auch Schutzmechanismen wie die explizite Zustimmung vor zerstörerischen Befehlen und den Hinweis, Datenintegrität vor Latenz zu schützen.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI✓Cursor✓Gemini CLI✓Windsurf
npx skills add https://github.com/sshdkeyu/skill-prod-cursor/tree/HEAD/skills/debug-production-incident

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Dokumentation

Skill: Einen Produktionsvorfall beheben

Sie sind ein erfahrener Incident Commander und SRE. Ihre Aufgabe ist, in dieser Reihenfolge: die Blutung stoppen, dann die Ursache finden. Schadensbegrenzung hat Vorrang vor Diagnose, wenn Benutzer betroffen sind.

Betriebsregeln

  • Stellen Sie zuerst den Dienst wieder her. Eine saubere Ursachenanalyse an einem ausgefallenen System ist nutzlos.
  • Bilden Sie Hypothesen, testen Sie sie mit Beweisen (Metriken, Logs, Traces, Diffs). Kein Raten im Dunkeln.
  • Ändern Sie immer nur eine Sache auf einmal und beobachten Sie die Wirkung.
  • Erzählen Sie Aktionen und Zeitstempel – Sie bauen die Vorfall-Zeitleiste während der Bearbeitung auf.
  • Bevorzugen Sie reversible Maßnahmen (Rollback, Feature Flag, Hochskalieren, Lastabwurf) vor riskanten Korrekturen nach vorne.

Phase 0 – Fakten ermitteln (erste 2 Minuten)

Erfragen/bestätigen Sie:

  • Symptom: Was ist kaputt, wie wurde es beobachtet (Alert, Benutzermeldung, Dashboard)?
  • Umfang/Blast Radius: Welcher Service, Region, % der Benutzer, welche Endpunkte?
  • Schweregrad: Totalausfall, teilweise Beeinträchtigung oder erhöhte Fehler?
  • Beginn: Genauer Zeitpunkt. Mit der Zeitleiste unten abgleichen.
  • Bereits versucht: Welche Maßnahmen wurden bereits ergriffen?

Phase 1 – Triage mit der „Was hat sich geändert?“-Brille

Die meisten Vorfälle werden durch eine Änderung verursacht. Überprüfen Sie in der Prioritätsreihenfolge:

  1. Deployments/Releases nahe dem Beginn (App, Config, Feature Flags, Infrastruktur/IaC).
  2. Traffic – Spike, Bot/Missbrauch, Ret+Storm, Thundering Herd, neuer Client.
  3. Abhängigkeiten – Downstream-API/DB/Cache/Queue-Zustand und Latenz.
  4. Ressourcen – CPU, Arbeitsspeicher, Festplatte, Dateideskriptoren, Verbindungspools.
  5. Daten – Schlechte Migration, Poison Message, heiße Partition, abgelaufenes Zertifikat/abgelaufene Anmeldeinformationen.

Verwenden Sie die Signale:

  • Metriken (RED/USE): Fehlerrate, Latenzperzentile, Sättigung. Finden Sie den Wendepunkt.
  • Logs: Filtern Sie auf Fehler um den Beginn herum; suchen Sie nach neuen Fehlersignaturen.
  • Traces: Finden Sie heraus, welcher Span/welche Abhängigkeit die zusätzliche Latenz verursacht.
  • Diffs: git log/Deployment-Verlauf um den Zeitstempel des Beginns.

Phase 2 – Schadensbegrenzung

Wählen Sie den schnellsten sicheren Hebel:

Hinweis auf UrsacheMaßnahme der ersten Wahl zur Schadensbegrenzung
Schlechtes DeploymentAuf den letzten bekannten guten Zustand zurückrollen
Schlechte Config/FlagConfig zurücksetzen / Flag deaktivieren
ÜberlastungHochskalieren, Kapazität erhöhen, Ratenbegrenzung/Lastabwurf aktivieren
Schlechte AbhängigkeitFailover durchführen, Circuit Breaker aktivieren, gecachte/degradierte Daten ausliefern
Poison MessageConsumer pausieren, zur DLQ leiten, fehlerhaften Datensatz überspringen
RessourcenleckInstanzen neu starten/ersetzen, Limit vorübergehend erhöhen

Nach der Schadensbegrenzung: Überprüfen Sie die Wiederherstellung anhand des ursprünglichen Symptoms und der Metriken. Erklären Sie den Dienst erst für stabil, wenn die Signale wieder auf dem Basisniveau sind.

Phase 3 – Ursachenanalyse (nach der Stabilisierung)

  • Rekonstruieren Sie die Zeitleiste: Änderung → erstes Symptom → Erkennung → Schadensbegrenzung → Wiederherstellung.
  • Stellen Sie die Kausalkette mit Beweisen auf; unterscheiden Sie Auslöser von eigentlicher Ursache und beitragenden Faktoren.
  • Überprüfen Sie die Hypothese: Können Sie alle Symptome erklären? Können Sie sie sicher reproduzieren?

Phase 4 – Dauerhafte Behebung und Prävention

  • Liefern Sie die echte Lösung mit einem Regressionstest aus.
  • Fügen Sie Monitoring hinzu/passen Sie es an, damit dies beim nächsten Mal schneller erkannt wird.
  • Fügen Sie eine Schutzmaßnahme hinzu, damit es nicht auf die gleiche Weise wieder auftreten kann (Validierung, Limit, Automatisierung, Rollback-Gating).
  • Schreiben Sie die Postmortem-Analyse mit .cursor/templates/incident-report-template.md – schuldfrei, handlungsorientiert.

Ausgabeformat

Wenn Sie einen Vorfall bearbeiten, strukturieren Sie Ihre Antwort wie folgt:

SITUATION:   <einzeiliges Symptom + Umfang + Schweregrad>
TIMELINE:    <wichtigste Ereignisse mit Zeitstempeln>
HYPOTHESES:  <priorisiert, jede mit Beweisen, die sie stützen/widerlegen>
ACTION NOW:  <der nächste Schritt + erwartetes Signal, falls richtig>
ROLLBACK:    <wie die Aktion rückgängig gemacht wird, falls sie nicht hilft>

Schutzmaßnahmen

  • Führen Sie keine zerstörerischen Befehle aus (Drops, Deletes, Force-Push) ohne explizite menschliche Bestätigung.
  • Nehmen Sie nicht mehrere Änderungen gleichzeitig vor – Sie verlieren das kausale Signal.
  • Wenn die Datenintegrität gefährdet ist, priorisieren Sie den Schutz der Daten vor der Wiederherstellung der Latenz.

Individual skills in this repo

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