Workflow Forensics

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Post-mortem investigation of failed or stuck team workflows: timeline reconstruction, role handoff auditing, missing deliverable identification, repeated loop detection, and root cause classification. Complementary to systematic-debugging (code-level debugging), this skill targets workflow-level dia

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Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.

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What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by hashgraph-online/awesome-codex-plugins in plugins/Colin4k1024/tsp/skills/workflow-forensics/SKILL.md and read by Ahel’s review.

用途

  • 当一个团队工作流(/team-* 链路)失败、卡住、超时或产出不符合预期时,进行 结构化事后调查。
  • 重建工作流时间线,定位失败点,区分 流程问题(角色交接缺失、产出缺失、门禁跳过)和 技术问题(代码错误、环境故障)。
  • 为 tech-lead 提供可操作的诊断报告,而不是模糊的"某步出了问题"。

触发信号

  • /team-execute 或 /team-review 连续 2 次以上未能推进。
  • 角色之间 handoff 被拒绝或回退。
  • 同一任务在 /team-plan 和 /team-execute 之间来回超过 2 次。
  • 发布后发现关键产出缺失(如无 test-plan、无 deployment-context)。
  • 线上事故调查需要追溯"哪一步遗漏了什么"。
  • agent 在自主循环中陷入重复(同一工具调用 > 3 次无进展)。

调查流程

Phase 1: 证据收集

收集来源:
├── docs/artifacts/{slug}/     → 正式产出文件
├── docs/memory/sessions/      → 会话日志
├── docs/memory/decisions.md   → 决策记录
├── STATE.md                   → 运行时状态
├── HANDOFF.json               → 暂停/恢复快照
├── git log --oneline -20      → 最近提交历史
└── .claude/memory/            → agent 记忆文件

收集约束:

  • 不读不相关任务的文件——按 {slug} 限定范围。
  • 对每个证据源标注 时间戳 和 产出角色。

Phase 2: 时间线重建

按时间顺序列出所有工作流事件:

## 工作流时间线

| # | 时间 | 事件 | 角色 | 产出 | 状态 |
|---|------|------|------|------|------|
| 1 | T1 | /team-intake 完成 | tech-lead | PRD draft | ✅ |
| 2 | T2 | handoff → architect | tech-lead | handoff record | ✅ |
| 3 | T3 | arch-design 开始 | architect | — | ⏳ |
| 4 | T4 | arch-design 阻塞 | architect | — | ❌ 缺依赖 |
| 5 | T5 | 回退到 tech-lead | architect | escalation | 🔄 |

Phase 3: 失败模式识别

对照以下常见失败模式检查时间线:

失败模式症状根因类别
Handoff 断裂角色交接记录缺失或不完整流程
产出缺失应有 artifact 不存在或为空流程
门禁跳过未通过 quality gate 就推进到下一阶段流程
循环陷阱同一步骤反复执行 > 2 次无进展流程 / 技术
范围蠕变执行阶段的产出超出计划范围需求
依赖阻塞等待外部输入或其他角色产出协调
上下文丢失关键决策在会话中丢失未落盘上下文
工具失败构建/测试/部署工具连续失败技术
权限/环境环境配置、权限、依赖不可用基础设施

Phase 4: 根因定位

对每个识别到的失败模式:
1. 标注第一次出现的时间线位置
2. 追溯:该位置之前最后一个正常状态是什么
3. 差异:正常 → 异常之间发生了什么变化
4. 归类:流程 / 需求 / 协调 / 上下文 / 技术 / 基础设施
5. 影响:该失败导致了后续哪些连锁问题

Phase 5: 诊断报告

输出格式:

# Workflow Forensics Report — {slug}

## 概览
- 调查对象: {task/slug}
- 调查时间: {ISO timestamp}
- 调查触发: {触发原因}
- 严重程度: Critical / High / Medium / Low

## 时间线
(Phase 2 的表格)

## 失败模式
| 模式 | 位置 | 根因类别 | 严重程度 |
|------|------|----------|----------|

## 根因分析
### 根因 1: {名称}
- 第一次出现: 时间线 #{N}
- 最后正常状态: ...
- 变化点: ...
- 类别: ...
- 连锁影响: ...

## 建议措施
| # | 措施 | 目标 | Owner | 优先级 |
|---|------|------|-------|--------|

## 预防建议
- 流程改进: ...
- 工具改进: ...
- 文档改进: ...

与既有能力的关系

能力关注层关系
systematic-debugging代码级根因互补:forensics 定位到技术根因后交给 debugging
error-experience-library错误模式复用互补:forensics 发现的模式可录入经验库
escalation-policy升级决策互补:forensics 为升级提供证据
incident-brief事故模板互补:forensics 报告可填充 incident brief

自动化检查(快速模式)

当不需要完整调查时,可运行快速检查:

快速检查清单(< 5 分钟):
□ docs/artifacts/{slug}/ 下是否有 PRD、arch-design、execute-log
□ 每个 handoff 记录是否包含完整字段(handoff-contract.md)
□ STATE.md 最后更新时间是否 > 24h 前
□ git log 是否有与 {slug} 相关的提交
□ 是否有未解决的阻塞项

配套约束

  1. 诊断报告存放到 docs/artifacts/{slug}/forensics-report.md。
  2. 诊断结论中的预防建议如果涉及流程变更,必须通过 tech-lead 确认后才能修改规则或模板。
  3. 涉及代码级问题时,转交 systematic-debugging 或相应角色,不在 forensics 中直接修代码。
  4. 调查过程中发现的可复用失败模式,录入 error-experience-library。
  5. 不做"谁的错"的归责——聚焦于"哪一步断了" + "怎么防止再断"。

验证标准

  • 时间线覆盖从 intake 到当前的所有工作流事件
  • 每个失败模式都有明确的根因类别和时间线定位
  • 建议措施有明确 Owner 和优先级
  • 报告已存档到 docs/artifacts/{slug}/
  • 可复用模式已录入 error-experience-library(如适用)

Signals

GitHub stars
1k
Forks
316
Last commit
Oct 2026
Advanced
Item type
skill
Key
workflow-forensics
Source
github.com/hashgraph-online/awesome-codex-plugins