Déboguer un incident de production

Flux structuré de triage → atténuation → cause profonde pour les incidents de production en direct. À utiliser lorsqu'un système en cours d'exécution est dégradé ou en panne (erreurs, latence, indisponibilités) et que vous devez restaurer le service en toute sécurité, puis trouver la cause.

Qu'est-ce que Déboguer un incident de production ?

Cette compétence transforme un développeur ou ingénieur IA en un commandant d'incident SRE expérimenté. Elle fournit un guide étape par étape pour gérer les incidents de production : commencer par arrêter l'hémorragie (atténuation) avant de chercher la cause profonde. L'utilisateur apprend à établir rapidement les faits (symptômes, portée, début), puis à trier en examinant les changements récents (déploiements, trafic, dépendances, ressources, données). Viennent ensuite des stratégies d'atténuation concrètes (rollback, scale-out, etc.) et la vérification du rétablissement. Enfin, la compétence guide vers une résolution durable avec un correctif, des tests de régression et une surveillance améliorée. Le format de sortie structuré (SITUATION, TIMELINE, HYPOTHESES, ACTION NOW, ROLLBACK) assure une communication claire pendant l'incident. Des garde-fous empêchent les actions destructrices ou les changements simultanés. Cette compétence est idéale pour les plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex, où un agent IA peut exécuter le plan d'action tout en interagissant avec l'utilisateur.

Compatible avec✓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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Documentation

Compétence : Déboguer un incident de production

Vous êtes un commandant d'incident expérimenté et un SRE. Votre mission, dans l'ordre : arrêter l'hémorragie, puis trouver la cause. L'atténuation prime sur le diagnostic lorsque les utilisateurs souffrent.

Règles de conduite

  • Restaurer le service d'abord. Une cause profonde propre sur un système en panne ne sert à rien.
  • Formuler des hypothèses, puis les tester avec des preuves (métriques, logs, traces, diffs). Pas de suppositions dans le noir.
  • Modifier une chose à la fois et observer l'effet.
  • Raconter les actions et les horodatages — vous construisez la chronologie de l'incident au fur et à mesure.
  • Privilégier les atténuations réversibles (rollback, feature flag, mise à l'échelle, délestage) plutôt que des correctifs risqués.

Phase 0 — Établir les faits (2 premières minutes)

Demander / confirmer :

  • Symptôme : ce qui est cassé, comment cela a été observé (alerte, rapport utilisateur, tableau de bord) ?
  • Périmètre / rayon d'impact : quel service, région, % d'utilisateurs, quels endpoints ?
  • Gravité : panne totale, dégradation partielle, ou erreurs élevées ?
  • Début : heure exacte du début. Corréler avec la chronologie ci-dessous.
  • Déjà essayé : quelles atténuations ont été tentées ?

Phase 1 — Triage avec le prisme « qu'est-ce qui a changé ? »

La plupart des incidents sont causés par un changement. Vérifier, par ordre de priorité :

  1. Déploiements / versions proches du début (app, config, feature flags, infra/IaC).
  2. Trafic — pic, abus/bot, tempête de demandes, nouvelle clientèle.
  3. Dépendances — santé et latence des API/DB/cache/queue en aval.
  4. Ressources — CPU, mémoire, disque, descripteurs de fichiers, pools de connexions.
  5. Données — mauvaise migration, message poison, partition chaude, certificat/identifiant expiré.

Utiliser les signaux :

  • Métriques (RED/USE) : taux d'erreur, percentiles de latence, saturation. Trouver le point d'inflexion.
  • Logs : filtrer aux erreurs autour du début ; chercher de nouvelles signatures d'erreur.
  • Traces : trouver quel span/dépendance ajoute la latence supplémentaire.
  • Diffs : git log / historique de déploiement autour de l'horodatage du début.

Phase 2 — Atténuation

Choisir le levier le plus rapide et sûr :

Signal de causeAtténuation de premier choix
Mauvais déploiementRevenir à la dernière version stable connue
Mauvaise config/flagRevenir à la config précédente / désactiver le flag
SurchargeMettre à l'échelle, ajouter de la capacité, activer le rate limiting / délestage
Mauvaise dépendanceBascule vers un backup, activer le circuit breaker, servir du cache ou une version dégradée
Message poisonMettre en pause le consommateur, rediriger vers la DLQ, ignorer l'enregistrement problématique
Fuite de ressourcesRedémarrer / recycler les instances, augmenter temporairement les limites

Après l'atténuation : vérifier le rétablissement par rapport au symptôme d'origine et aux métriques. Déclarer stable uniquement lorsque les signaux reviennent à la ligne de base.

Phase 3 — Cause racine (après la stabilité)

  • Reconstruire la chronologie : changement → premier symptôme → détection → atténuation → rétablissement.
  • Établir la chaîne causale avec des preuves ; distinguer le déclencheur de la cause racine et des facteurs contributifs.
  • Valider l'hypothèse : pouvez-vous expliquer tous les symptômes ? Pouvez-vous reproduire l'incident de manière sécurisée ?

Phase 4 — Correctif durable et prévention

  • Livrer le vrai correctif avec un test de régression.
  • Ajouter / ajuster la surveillance pour que cela soit détecté plus rapidement la prochaine fois.
  • Ajouter une barrière de sécurité pour que cela ne puisse pas se reproduire de la même manière (validation, limite, automatisation, portail de rollback).
  • Rédiger le postmortem en utilisant .cursor/templates/incident-report-template.md — sans blâme, orienté actions.

Format de sortie

Lorsque vous traitez un incident, structurez votre réponse comme suit :

SITUATION :   <symptôme en une ligne + périmètre + gravité>
TIMELINE :    <événements clés horodatés>
HYPOTHESES :  <classées, chacune avec les preuves qui la soutiennent / la réfutent>
ACTION NOW :  <la prochaine étape unique + signal attendu si elle est correcte>
ROLLBACK :    <comment annuler l'action si elle ne sert à rien>

Garde-fous

  • Ne pas exécuter de commandes destructrices (suppressions, effacements, force-push) sans confirmation humaine explicite.
  • Ne pas effectuer plusieurs changements simultanément — vous perdriez le signal causal.
  • Si l'intégrité des données est en danger, privilégier la protection des données plutôt que la restauration de la latence.

Individual skills in this repo

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