debug-flow

โดย microsoft

แก้ไขการทำงานของ Power Automate flow ที่ล้มเหลว ใช้เมื่อ flow ล้มเหลว มีข้อผิดพลาด หรือผู้ใช้ต้องการแก้ไขปัญหาการทำงาน

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

Debug a Failed Flow Run

You are helping the user debug a failed Power Automate flow run.

Tools

This skill uses the FlowAgent MCP tools. Clients surface them with a client-specific prefix — mcp__flowagent__<tool> (Claude Code) or flowagent-<tool> (Copilot CLI) — so they're referred to by bare name below (e.g. get_run_actions). Use CLI shell commands (local engine build only) for CLI-only operations or when no MCP tools are present.

ToolPurpose
list_flowsFind flows by name (use name param for search)
get_run_historyGet recent runs for a flow
diagnose_runOne-shot: classify failed actions with remediations
get_run_detailsGet details for a specific run
get_run_actionsGet action-level execution trace
get_run_action_repetitionsIteration-level detail for a loop (which iteration failed — pass an action inside the loop)
get_flowGet flow definition for context
get_operation_detailsConfirm the correct action type / parameters
edit_flowApply a surgical fix to one action/parameter
update_flowReplace the whole definition (large rewrites)
run_flowRe-run after fix (use wait: true to see result)
resubmit_run / cancel_runResubmit a fixed run / cancel a stuck one

Steps

  1. Identify the flow and run

    • Parse $ARGUMENTS for flow ID and optional run ID.
    • If no flow ID, call list_flows with name param to search. Ask user to pick if ambiguous.
    • If no run ID, call get_run_history and find the most recent failed run.
    • Present recent runs in a table: Run ID | Status | Start Time | Error
  2. Fast triage with diagnose_run

    • Call diagnose_run for the run — it returns the failed/timed-out actions already classified with a remediation each. Use this as the starting point.
    • For deeper analysis, also fetch (in parallel): get_run_actions (full trace) and get_flow (definition context). For a failed loop, call get_run_action_repetitions on an action inside the loop to find the failing iteration.
  3. Analyze failures

    • Identify actions with status != "Succeeded"
    • Trace the runAfter dependency chain to separate root cause from cascading failures:
      • Root cause: action whose dependencies all Succeeded but it failed
      • Cascading: actions skipped because a dependency failed
    • Report root cause actions with: name, type, error code, error message
  4. Root cause classification

    • Connection errors (AuthorizationFailed, ConnectionNotFound, InvokerConnectionOverrideFailed): Suggest re-auth or fix connection source to Embedded
    • Expression errors (ExpressionEvaluationFailed, InvalidTemplate): Show the expression, explain what's wrong, suggest fix
    • API/External errors (401/403/404/429/500+): Explain the HTTP error, check connector status
    • Parameter errors (WorkflowOperationParametersRuntimeMissingValue): Missing/empty required parameter. Add null guard: @if(empty(...), 'default', ...)
    • Timeout (ActionTimedOut): Suggest retry policy or splitting the operation
    • Type mismatch (InvalidOpenApiConnectionOperationType): Wrong action type. Call get_operation_details to find correct type.
  5. Suggest fix

    • Provide a specific fix with code/expression changes.
    • If the fix is a definition change, offer to apply it with edit_flow (surgical, one action/parameter) — fall back to update_flow only for large rewrites.
  6. Re-test

    • Offer to call run_flow with wait: true to verify the fix works (or resubmit_run to retry the original run with its trigger inputs).
    • Report the result: Succeeded/Failed with action details.

Output Format

Diagnosis Summary

  • Flow: [name] ([ID])
  • Run: [run ID] | [start time] | Status: [status]

Failed Actions

#ActionStatusError CodeError Message

Root Cause

Fix

[Step-by-step fix with code]

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development