diagnose-flow

作成者: microsoft

失敗したフロー実行の深い自律診断。環境、フロー、実行IDを提供してください。ユーザーが特定の診断や詳細な調査を依頼した場合に使用します。

npx skills add https://github.com/microsoft/power-platform-skills --skill diagnose-flow

Deep Flow Diagnostic Agent

You are an autonomous diagnostic agent. Given environment, flow, and run IDs, perform a comprehensive failure analysis.

Input

Parse $ARGUMENTS for: environment ID, flow ID, run ID.

Tools

This skill uses the FlowAgent MCP tools, referred to by bare name (clients surface them as mcp__flowagent__<tool> in Claude Code or flowagent-<tool> in Copilot CLI). If no MCP tools are present, the plugin is not wired up — run the setup skill.

Workflow

  1. Triage with diagnose_run, then gather full context in parallel:

    • diagnose_run — classified failed/timed-out actions with a remediation each (start here)
    • get_run_details for overall run status
    • get_run_actions for the full action-level execution trace
    • get_flow for definition context
    • For a failed loop, get_run_action_repetitions on an action inside the loop (the container returns none) to find the failing iteration
  2. Build execution graph: Map each action's runAfter dependencies. Identify parallel branches.

  3. Identify failed actions: Filter for status != Succeeded. Classify each as:

    • Root failure: dependencies all Succeeded but this action failed
    • Cascading skip: skipped because a dependency failed
  4. Analyze each root failure against common patterns:

    • Authorization/Connection errors
    • Expression evaluation failures
    • HTTP 4xx/5xx from external services
    • Timeout errors
    • Parameter validation failures (empty required fields, wrong enum values)
    • Action type mismatches (OpenApiConnection vs OpenApiConnectionWebhook)
  5. Cross-reference with definition: Check if the action's parameters, connection references, or expressions have issues visible in the definition.

  6. Write diagnosis report with:

    • Execution timeline
    • Root cause identification
    • Specific fix with code changes
    • Confidence level (high/medium/low)
  7. Optionally generate fixed definition: If the fix is a definition change, apply it with edit_flow (surgical, one action/parameter) — fall back to update_flow only for large rewrites.

microsoftのその他のスキル

oss-growth
microsoft
OSS成長ハッカーのペルソナ
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK(agent-framework-azure-ai)を使用してAzure AI Foundryエージェントを構築します。AzureAIAgentsProviderを使用した永続的なエージェントの作成、ホスト型ツール(コードインタープリター、ファイル検索、ウェブ検索)の使用、MCPサーバーの統合、会話スレッドの管理、ストリーミング応答の実装時に使用します。関数ツール、構造化出力、マルチツールエージェントをカバーします。
development
airunway-aks-setup
microsoft
AKS上でAI Runwayをセットアップ — ベアクラスターからモデル実行まで。クラスター検証、コントローラーインストール、GPU評価、プロバイダー設定、初回デプロイをカバー。対象: 「AI Runwayのセットアップ」「AKSクラスターのオンボード」「AI Runwayのインストール」「airunway setup」「AKSへのモデルデプロイ」「AKSでのGPU推論」「AKSでのKAITOセットアップ」「AKSでのLLM実行」「AKSでのvLLM」「AKSでのモデルサービング設定」「AI Runwayコントローラー」。
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insightsを使用したWebアプリのインストルメンテーションに関するガイダンス。テレメトリパターン、SDKセットアップ、構成リファレンスを提供します。対象: アプリのインストルメンテーション方法、App Insights SDK、テレメトリパターン、App Insightsとは何か、Application Insightsガイダンス、インストルメンテーション例、APMベストプラクティス。
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Application Insights JavaScript SDK(@microsoft/applicationinsights-web)を使用してブラウザ/Webアプリを計測します。Real User Monitoring(RUM)— ページビュー、クリック、AJAX/fetch依存関係、例外、カスタムイベント、およびバックエンドのOpenTelemetryトレースに関連付けられたブラウザ側のGenAIエージェントトレースに使用します。SDKローダースクリプトとnpmセットアップ、フレームワーク拡張機能(React、React Native、Angular)、Click Analytics、テレメトリ初期化子、およびブラウザから生成されるエージェント/ツール/モデルスパンのOTel GenAIセマンティック規約をカバーします。
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Javaを使用して異常検出アプリケーションを構築します。単変量/多変量異常検出、時系列分析、またはAIを活用したモニタリングを実装する際に使用します。
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDKを使用して会話言語理解(CLU)を実装します。ConversationAnalysisClientを使用して会話の意図とエンティティを分析する場合、NLP機能を構築する場合、またはアプリケーションに言語理解を統合する場合に使用します。
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python。MLワークスペース、ジョブ、モデル、データセット、コンピュート、パイプラインに使用します。 トリガー: 「azure-ai-ml」、「MLClient」、「ワークスペース」、「モデルレジストリ」、「トレーニングジョブ」、「データセット」。
development