内测功能：AI SRE 目前处于内测阶段，专业版及以上用户可申请免费试用。请通过 AI SRE 内测申请表 提交申请，审核通过后将开通白名单；内测期间功能与界面可能调整。
概述
在任意 AI SRE 会话的输入框中输入
/insight，AI SRE 会回看您近 30 天的会话，产出一份单页的运营洞察报告。报告采用羊皮纸样式的 HTML，会作为聊天卡片直接渲染在会话中，您可以预览和下载。
这是一份教练视角的月度复盘，而不是一张问题清单：它先讲做得好的地方——这一个月 AI SRE 在哪些地方真正帮上了忙；再讲值得现在就消除的摩擦——那些一再消耗您时间的模式，比如同一个数据库连接串您在多个会话里反复粘贴、Agent 缺少某个本该已知的排查手册、或它反复查错了数据源；最后给出 2–3 条更高杠杆的下一步建议——在「怎么用 AI SRE」这件事上可以尝试的方向。
/insight 是只读的。它只做分析和呈现，不会自动改动任何知识库、Skill 或 MCP 配置。每一条建议都是可复制的文本，是否采纳由您决定。详见 如何处理建议。/insight 是 AI SRE 内置的一项 Skill：它会自动导出你的历史会话、统计量化指标、逐段分析会话内容，最后汇总渲染成一份报告。整个过程对您透明，您只需要输入 /insight。
如何生成
分析范围
/insight 始终以账户为安全边界——它只会看到当前 app_key 有权读取的会话，绝不越界。在此前提下，具体范围由会话是否绑定团队决定：
| 会话状态 | 分析范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 已绑定某个团队（如作战室 / 在 UI 中选定了团队） | 该团队 | 报告会聚焦这一个团队近 30 天的会话 |
| 未绑定团队 | 整个账户 | 分析您自己的会话，以及您所属团队的会话 |
报告是怎么来的
了解分析流程有助于您理解报告里的数字从何而来：导出会话并筛选
导出会话并筛选
AI SRE 先列出范围内近 30 天的会话（默认最多 200 个），覆盖全部四种入口——网页（web）、IM、API、定时（scheduled）；IM 是 AI SRE 的主要入口之一，因此 IM 触发的会话也会一并纳入分析。导出完整记录后，保留有真实信号的会话：用户消息 ≥ 2 轮，或工具调用 ≥ 3 次（二者满足其一即可，对应
INSIGHT_MIN_MSGS / INSIGHT_MIN_CALLS）。「工具调用」这一条很关键——它让那些由告警或定时触发的自主会话（可能没有任何人工轮次，却做了十几次工具调用的真实排查）也能进入报告，而不会被「只看人工轮数」的旧规则误删。报告还会在量化总览里给出一行会话来源（entry_mix），让您看到这些会话分别来自哪些入口。计算量化指标
计算量化指标
报告的量化总览——会话数、您的轮数、工具调用数、平均轮数、按天的活跃度、工具与 Skill 分布、会话来源、模型分布、结果分布——由程序在所有会话上确定性地统计得出，而非由模型估计，因此可靠且始终存在，即便没发现任何摩擦也照常呈现。
逐段分析并汇总
逐段分析并汇总
AI SRE 分段阅读会话记录，从每一段提炼出「会话主题」「做得好的地方」与「摩擦发现」，再把全部结果汇总：主题聚合成叙事概述，做得好的地方挑出最有代表性的几条，摩擦发现去重、聚类并按重要度排序成摩擦卡片。每条结论都配一句逐字引用作为证据；会话 ID 仅在内部用于统计某个摩擦重复出现的次数，不会展示在报告里。报告只包含提炼出的主题与发现，不会逐字搬运您的整段原始会话内容。
报告内容
报告自上而下分为六个部分。无论是否发现摩擦，量化总览始终呈现。
1. 一句话综述（At a glance）
报告最顶部的 2–4 句教练式综述，是在其余部分都写完之后最后落笔的，把整个月浓缩成要点：总量与主题、做得最好的那件事、以及最值得先解决的那个摩擦。2. 量化总览（Overview）
由程序确定性计算，而非模型估计；模型只负责把数字誊写进报告。包含：| 指标 | 说明 |
|---|---|
| 会话数 | 本次分析的会话数量（sessions） |
| 您的轮数 | 这些会话里您发出的消息总轮数（your turns） |
| 工具调用数 | Agent 发起的工具调用总数（tool calls） |
| 平均轮数 | 每个会话的平均轮数（avg turns / session，保留一位小数） |
| 活跃度 | 按天的会话活跃柱状图，标出起止日期 |
| 工具分布 | Agent 最常依赖的工具排行（取前 ~6 项） |
| Skill 分布 | 会话中调用过的 Skill 排行；若没有调用过任何 Skill，则显示「未调用任何 Skill」 |
| 会话来源 | 这些会话分别来自哪些入口，形如 web（60）· IM（25）· scheduled（5）（entry_mix） |
| 模型分布 | 各模型各被多少个会话使用，形如 模型名（N 个会话） |
| 结果分布 | 完成 / 未完成 / 出错的会话数（某项为 0 时省略） |
3. 叙事概述（Narrative）
用 2–4 句第二人称的话，概括您这一个月主要在做什么——最常处理的领域、反复出现的实体（被分析两次的同一个故障、反复出现的某个集群或主机），以及整月工作的大致形态。这部分由各会话提炼出的主题聚合而来。4. 做得好的地方（What’s working）
挑出约 3 条 AI SRE 做得好的、有证据支撑的事——比如跨数据源交叉验证、正确的噪声分级、干净利落的根因定位。这部分平衡了整份报告，只要有真实亮点就不会跳过；每条都配一句逐字引用作为佐证。5. 摩擦卡片（Frictions）
按重要度从高到低排序的摩擦卡片，最多约 8 张。每张卡片包含：- 排名与摩擦类型标签（五类之一，见下节）；
- 一个频次徽标，表示这个摩擦在多少个不同会话里消耗过您（去重后的证据会话数）；
- 一句话标题与一段第二人称的解释；
- 证据：一句来自会话记录的逐字引用（最能说明问题的那句用户或 Agent 的话）；会话 ID 仅用于内部去重计数，不展示；
- 可复制的建议：一段可直接粘贴的文本，其第一行即落点（
Add this to knowledge/<范围>/…），把目标文件随复制一并带走。
6. 下一步建议（Next steps）
约 2–3 条面向未来、有据可依的建议。它们是策略层面的（在「怎么用 AI SRE」上更高杠杆的转变），区别于摩擦卡片那种逐文件的战术修复；每条都点明它所依据的具体观察（某个总览数字或某一类摩擦），并对应一项真实存在的 AI SRE 能力。每条摩擦与亮点都必须扎根于至少一个真实会话，并配一句逐字引用作为证据——报告不会凭空捏造会话、事实或排查手册缺口。如果没有发现任何可排序的摩擦，摩擦部分会显示一段空状态提示，而其余部分照常呈现——此时「总览本身就是报告」。
摩擦类型
/insight 只识别五类摩擦，每一类都对应一个明确、可调整的「旋钮」。按默认重要度排序如下：
| 摩擦类型 | 在会话里的样子 | 建议落点 |
|---|---|---|
repeated_context（重复上下文） | 信号最强。 某个长期有效的事实，您在 ≥ 2 个不同会话里反复提供（数据库连接串、服务归属的团队、看板 URL、升级路径、集群名等） | 写进 DUTY.md / services.md，让它每次会话自动加载 |
missing_runbook（缺少运行手册） | Agent 不得不临时拼凑一套多步排查，而您显然期望它本就该会 | 新增运行手册：knowledge/<范围>/runbooks/<主题>.md |
wrong_data_source（数据源用错） | Agent 查了错误的数据源 / 集群 / 命名空间，被您纠正 | 在 observability.md / clusters.md 里固定正确的数据源 |
hallucinated_entity（臆测实体） | Agent 引用了一个并不存在的服务 / 主机 / 指标 / 变更，被您否定 | 把真实的实体清单补进 services.md |
stale_knowledge（知识过期） | 来自知识库 / DUTY.md 的某个事实已经过时或错误，被您当场纠正 | 更新那个过期的文件 |
如何处理建议
报告是只读的：它呈现问题、给出可复制的修复文本，但绝不自动应用任何改动。内测期间所有建议都是复制粘贴式的，需要您确认后，再到对应的资源里手动修改。
到对应资源里手动应用
根据摩擦类型，到相应的资源里粘贴并保存：重复上下文与臆测实体写进知识库的
services.md 或 DUTY.md；缺少运行手册则在知识库里新增一份 runbook；数据源用错就固定到 observability.md / clusters.md；知识过期则直接更新那个文件。这些都属于 知识库 的常规编辑。/insight 按需运行、一次一份——它不会「持续盯着」或定时生成报告。建议在又积累了几次故障排查之后再跑一次，看看哪些摩擦已被消除、又冒出了哪些新的。相关页面
控制台
了解会话的创建、团队绑定与作战室——这些决定了
/insight 的分析范围。管理知识
报告里的建议大多落在知识库的 DUTY.md /
services.md / runbooks，这里讲如何编辑。概述
从整体了解 AI SRE 的能力与运行机制。