debug-flow

tarafından microsoft

Başarısız bir Power Automate akış çalıştırmasını hata ayıklayın. Bir akış başarısız olduğunda, hatalar olduğunda veya kullanıcı bir çalıştırmayı sorun gidermek istediğinde kullanın.

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]

microsoft tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development