analyze-ci-failures

bởi microsoft

Phân tích các lỗi CI của vcpkg Azure DevOps. Tải xuống nhật ký, xác định nguyên nhân gốc rễ của hồi quy, tạo báo cáo theo gói và bộ ba. SỬ DỤNG CHO: lỗi CI…

npx skills add https://github.com/microsoft/vcpkg --skill analyze-ci-failures

vcpkg CI Failures Analyzer

Overview

Consumes already-collected CI evidence, cross-references it with baselines, and produces a regression report. If evidence has not yet been collected, invoke fetch-vcpkg-ci-logs first, then return to this workflow. Do not duplicate its acquisition steps here.

MCP Tools

ToolPurpose
github-mcp-server-get_file_contentsRead baseline files

Prerequisites

  • Local failed step logs and relevant extracted failure-log artifacts.
  • Build metadata and full Azure build URL.
  • For PR builds, PR metadata and full PR URL.

Evidence Acquisition

When the required evidence is not already local, delegate acquisition to a subagent using fetch-vcpkg-ci-logs. Prefer a fast, low-cost model for this mechanical work. Ask the subagent to return only the evidence inventory and local paths; keep regression analysis and report generation in the main agent.

When the evidence is already available locally, proceed directly to analysis.

Workflow

OUTPUT RULE: This skill applies only when the user asked for triage or report output, so a report.md is always required once it is selected. Write it as soon as step-log analysis completes, then enhance it from artifacts. Your response MUST also contain the complete report content — not a summary.

URL RULE: Your response text (not just the report file) MUST include:

  • For scheduled/manual builds: the full Azure DevOps URL https://dev.azure.com/vcpkg/public/_build/results?buildId={buildId}
  • For PR builds: both the full PR URL https://github.com/microsoft/vcpkg/pull/{prNumber} AND the Azure DevOps build URL

Before analysis, read .\.github\skills\shared\azure-vcpkg-ci-notes.md.

Phase 1: Analyze failed step logs

  1. Inventory evidence — Confirm the build metadata, failed step-log paths, artifact paths, and triplets available from the acquisition step.

  2. Scan step logs — Extract every REGRESSION: line and retain exact failure type keywords: BUILD_FAILED, FILE_CONFLICTS, POST_BUILD_CHECKS_FAILED, and CASCADED_DUE_TO_MISSING_DEPENDENCIES. Capture 2-3 surrounding lines for context.

  3. PR feature-test logs — PR builds may not have REGRESSION: lines. Instead scan for FAIL:, failed with, and feature-test error: lines. Capture verbatim:

    • Compiler errors (missing headers, undefined symbols)
    • Post-build check failures (file path issues, misplaced files)
    • Version validation errors
    • Platform-specific feature guard messages

    Report each feature failure individually. Dependency ports that fail get their own entry.

  4. Version validation — Inspect the "Validate version files" evidence for version database errors.

  5. Write report immediately — Generate and save report.md using the step-log evidence.

Phase 2: Analyze artifacts and enhance

  1. Analyze artifacts — Read relevant stdout-{triplet}.log tails and supporting logs. Classify per references/vcpkg-failure-patterns.md.
  2. Baselines — Check both ci.baseline.txt and ci.feature.baseline.txt.
  3. Enhance report — Add root causes, downstream impact, and actionable recommendations supported by the evidence.

Report Requirements

Format per references/report-template.md:

  • Full build URL: [{buildNumber}](https://dev.azure.com/vcpkg/public/_build/results?buildId={buildId})
  • For PRs: [#{prNumber}](https://github.com/microsoft/vcpkg/pull/{prNumber})
  • List every triplet by full name (e.g., x64-windows, arm64-linux) — never "N triplets". Only include triplets that actually had failures for this specific build.
  • Use exact failure type keywords from logs: BUILD_FAILED, POST_BUILD_CHECKS_FAILED, FILE_CONFLICTS, CASCADED_DUE_TO_MISSING_DEPENDENCIES — never paraphrase
  • Include error messages verbatim — quote the exact text from logs for compiler errors, path issues, and validation failures
  • Dependency ports' failures as separate entries
  • Include baseline/known failures — report them with their failure types, but classify them separately from new regressions

Output Structure

Write reports under the session folder from the environment context, alongside the raw evidence, never into the repository working tree:

{session-folder}/files/ci-failure-analysis/
├── ci-129315/         ← scheduled build
│   └── report.md
└── pr-51202/          ← PR build
    └── report.md

Raw evidence stays where fetch-vcpkg-ci-logs placed it, in {session-folder}/files/ci-failure-logs/; reference those paths from the report instead of copying them.

Critical Rules

  • Do not fetch or download logs as part of this skill; use the acquisition skill first.
  • Scan step logs first because FILE_CONFLICTS may appear only there.
  • Check both baseline files
  • Never suggest <= version constraints or VCPKG_BUILD_TYPE release
  • Clearly distinguish proven root causes from hypotheses and requests for additional diagnostics.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development