debug-flow

bởi microsoft

Gỡ lỗi một lần chạy luồng Power Automate bị lỗi. Sử dụng khi luồng bị lỗi, có lỗi hoặc người dùng muốn khắc phục sự cố một lần chạy.

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]

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