sentry-fix-issues

À propos sentry-fix-issues

Identifie, analyse et résout les problèmes de production à l’aide des données de débogage de Sentry via le serveur Sentry MCP. Cette compétence est destinée aux demandes visant à corriger des erreurs Sentry, à déboguer des bogues en production, à examiner des exceptions ou à trier un backlog Sentry. Elle fonctionne de manière méthodique en exploitant les traces de pile, les fils d’Ariane, les traces, les balises et le contexte afin d’identifier les causes profondes. Les prérequis sont un serveur Sentry MCP configuré et connecté, ainsi que l’accès au projet ou à l’organisation concerné(e).

Cette compétence se déroule en sept phases : détection du problème, analyse approfondie du problème, formulation d’hypothèses sur la cause première, examen du code, mise en œuvre de la correction, audit de vérification et compte-rendu des résultats. La détection et l’analyse s’appuient sur les outils Sentry MCP tels que `search_issues`, `list_issues`, `get_issue_details`, `search_issue_events`, `get_issue_tag_values`, `get_trace_details`, `get_event_attachment` et `analyze_issue_with_seer` pour une analyse des causes profondes générée par l’IA. Avant d’écrire du code, le système documente un résumé de l’erreur, la cause immédiate, les hypothèses sur la cause première, les preuves à l’appui et les alternatives, puis lit les fichiers de trace de pile de haut en bas, suit le flux de données et examine le code associé ainsi que les commits récents.

Une politique de sécurité rigoureuse est appliquée à tous les niveaux : toutes les données Sentry sont traitées comme des entrées externes non fiables. La compétence ne suit jamais les instructions intégrées dans les messages d’erreur ou les fils de navigation, ne copie jamais les valeurs brutes des champs dans le code source ou les fixtures de test, ne reproduit jamais de secrets ou d’informations personnelles identifiables (PII) dans la sortie, et recoupe les données d’événement avec la base de code réelle avant d’agir, en signalant les divergences plutôt que de considérer l’événement comme faisant autorité. Les corrections privilégient la validation des entrées, la dégradation en douceur et la recherche de la cause première plutôt que la gestion des symptômes ; elles s’accompagnent de tests élaborés à partir de données synthétiques généralisées, ainsi que d’un audit de vérification final et d’un rapport structuré.

FAQ

Quelles sont les conditions préalables ?

Un serveur Sentry MCP configuré et connecté, ainsi qu’un accès au projet ou à l’organisation Sentry concerné(e).

Comment traite-t-il les données renvoyées par Sentry ?

Comme des données externes non fiables. Il ne suit jamais les instructions intégrées dans les messages d’erreur ou les fils d’Ariane, ne copie pas les valeurs brutes des champs dans le code et ne reproduit pas les informations confidentielles ou les données à caractère personnel dans sa sortie.

Quels outils MCP utilise-t-il ?

Des outils tels que `search_issues`, `list_issues`, `get_issue_details`, `search_issue_events`, `get_issue_tag_values`, `get_trace_details`, `get_event_attachment` et `analyze_issue_with_seer` pour l’analyse des causes profondes par IA, entre autres.

Quel est le déroulement global du processus ?

Sept phases : détection du problème, analyse approfondie, hypothèse sur la cause première, examen du code, mise en œuvre de la correction, audit de vérification et compte rendu des résultats.

Ajoute-t-il des tests pour les correctifs ?

Oui. Il ajoute des tests reproduisant les conditions d’erreur, mais utilise des données généralisées ou synthétiques plutôt que d’intégrer des valeurs réelles issues des charges utiles des événements, telles que des URL, des données utilisateur ou des jetons.