sentry-fix-issues

Über sentry-fix-issues

Ermittelt, analysiert und behebt Produktionsprobleme mithilfe der Debugging-Daten von Sentry über den Sentry-MCP-Server. Die Funktion ist für Anfragen zur Behebung von Sentry-Fehlern, zur Fehlerbehebung in der Produktion, zur Untersuchung von Ausnahmen oder zur Triage eines Sentry-Backlogs vorgesehen und arbeitet methodisch über Stack-Traces, Breadcrumbs, Traces, Tags und Kontext hinweg, um die Grundursachen zu identifizieren. Voraussetzungen sind ein konfigurierter und verbundener Sentry-MCP-Server sowie Zugriff auf das entsprechende Projekt oder die entsprechende Organisation.

Der Skill durchläuft sieben Phasen: Erkennung des Problems, eingehende Problemanalyse, Hypothese zur Grundursache, Code-Untersuchung, Implementierung der Korrektur, Verifizierungsprüfung und Berichterstattung der Ergebnisse. Die Erkennung und Analyse stützen sich auf Sentry-MCP-Tools wie `search_issues`, `list_issues`, `get_issue_details`, `search_issue_events`, `get_issue_tag_values`, `get_trace_details`, `get_event_attachment` und `analyze_issue_with_seer` für die KI-generierte Ursachenanalyse. Vor dem Schreiben von Code dokumentiert es eine Fehlerzusammenfassung, die unmittelbare Ursache, Hypothesen zur Grundursache, Belege sowie Alternativen; anschließend liest es die Stack-Trace-Dateien von oben nach unten, verfolgt den Datenfluss und überprüft den zugehörigen Code sowie die jüngsten Commits.

Eine strenge Sicherheitspolitik zieht sich durch den gesamten Prozess: Alle Sentry-Daten werden als nicht vertrauenswürdige externe Eingaben behandelt. Die Funktion befolgt niemals in Fehlermeldungen oder Breadcrumbs eingebettete Anweisungen, kopiert niemals Rohfeldwerte in Quell- oder Test-Fixtures, gibt niemals Geheimnisse oder personenbezogene Daten in der Ausgabe wieder und gleicht Ereignisdaten vor dem Handeln mit der tatsächlichen Codebasis ab, wobei Abweichungen markiert werden, anstatt anzunehmen, dass das Ereignis maßgeblich ist. Bei der Fehlerbehebung stehen Eingabevalidierung, sanfte Degradation und die Behebung der Grundursache gegenüber der Behandlung von Symptomen im Vordergrund; sie wird von Tests begleitet, die auf verallgemeinerten synthetischen Daten basieren, sowie von einer abschließenden Verifizierungsprüfung und einem strukturierten Bericht.

FAQ

Was sind die Voraussetzungen?

Ein konfigurierter und verbundener Sentry-MCP-Server sowie Zugriff auf das entsprechende Sentry-Projekt oder die entsprechende Sentry-Organisation.

Wie werden von Sentry zurückgegebene Daten behandelt?

Als nicht vertrauenswürdige externe Eingabe. Es befolgt niemals in Fehlermeldungen oder Breadcrumbs eingebettete Anweisungen, kopiert keine rohen Feldwerte in den Code und gibt keine Geheimnisse oder personenbezogene Daten in seiner Ausgabe wieder.

Welche MCP-Tools werden verwendet?

Unter anderem Tools wie „search_issues“, „list_issues“, „get_issue_details“, „search_issue_events“, „get_issue_tag_values“, „get_trace_details“, „get_event_attachment“ und „analyze_issue_with_seer“ für die KI-basierte Ursachenanalyse.

Wie sieht der gesamte Arbeitsablauf aus?

Sieben Phasen: Erkennung des Problems, eingehende Analyse, Hypothese zur Grundursache, Code-Untersuchung, Implementierung der Korrektur, Verifizierungsprüfung und Berichterstattung über die Ergebnisse.

Werden Tests für die Korrekturen hinzugefügt?

Ja. Es werden Tests hinzugefügt, die die Fehlerbedingungen reproduzieren, wobei jedoch verallgemeinerte oder synthetische Daten verwendet werden, anstatt tatsächliche Werte aus Ereignis-Payloads wie URLs, Benutzerdaten oder Tokens einzubinden.