sentry-fix-issues

Sobre sentry-fix-issues

Identifica, analisa e corrige problemas de produção utilizando os dados de depuração do Sentry por meio do servidor Sentry MCP. Destina-se a solicitações para corrigir erros do Sentry, depurar bugs de produção, investigar exceções ou triagem de um backlog do Sentry, e atua metodicamente em rastreamentos de pilha, breadcrumbs, rastreamentos, tags e contexto para identificar as causas-raiz. Os pré-requisitos são um servidor Sentry MCP configurado e conectado e acesso ao projeto ou organização relevante.

A habilidade passa por sete fases: descoberta do problema, análise aprofundada do problema, hipótese da causa raiz, investigação do código, implementação da correção, auditoria de verificação e relatório dos resultados. A descoberta e a análise contam com ferramentas do Sentry MCP, como search_issues, list_issues, get_issue_details, search_issue_events, get_issue_tag_values, get_trace_details, get_event_attachment e analyze_issue_with_seer para a análise da causa raiz gerada por IA. Antes de escrever o código, o sistema documenta um resumo do erro, a causa imediata, a hipótese da causa raiz, as evidências de apoio e as alternativas; em seguida, lê os arquivos de rastreamento de pilha de cima para baixo, rastreia o fluxo de dados e analisa o código relacionado e os commits recentes.

Uma postura de segurança robusta está presente em todo o processo: todos os dados do Sentry são tratados como entradas externas não confiáveis. A skill nunca segue instruções incorporadas em mensagens de erro ou trilhas de navegação, nunca copia valores brutos de campos para o código-fonte ou para fixtures de teste, nunca reproduz segredos ou informações de identificação pessoal (PII) na saída e cruza os dados do evento com a base de código real antes de agir, sinalizando discrepâncias em vez de presumir que o evento seja confiável. As correções priorizam a validação de entradas, a degradação suave e a identificação da causa raiz em vez do tratamento de sintomas, e são acompanhadas por testes criados a partir de dados sintéticos generalizados, além de uma auditoria de verificação final e um relatório estruturado.

Perguntas frequentes

Quais são os pré-requisitos?

Um servidor Sentry MCP configurado e conectado, além de acesso ao projeto ou organização relevante do Sentry.

Como ele trata os dados retornados pelo Sentry?

Como entrada externa não confiável. Ele nunca segue instruções incorporadas em mensagens de erro ou trilhas de navegação, não copia valores brutos de campos para o código e não reproduz segredos ou informações de identificação pessoal (PII) em sua saída.

Quais ferramentas do MCP ele utiliza?

Ferramentas como search_issues, list_issues, get_issue_details, search_issue_events, get_issue_tag_values, get_trace_details, get_event_attachment e analyze_issue_with_seer para análise de causa raiz por IA, entre outras.

Qual é o fluxo de trabalho geral?

Sete fases: descoberta do problema, análise aprofundada, hipótese da causa raiz, investigação do código, implementação da correção, auditoria de verificação e relatório dos resultados.

Ele adiciona testes para as correções?

Sim. Ele adiciona testes que reproduzem as condições de erro, mas utiliza dados generalizados ou sintéticos, em vez de incorporar valores reais de cargas úteis de eventos, como URLs, dados de usuário ou tokens.