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# 使用洞察（/insight）

> 在 AI SRE 会话中输入 /insight，自动分析您近 30 天的会话，产出一份只读的教练式月度复盘——先讲做得好的地方，再讲值得消除的摩擦，最后给出更高杠杆的下一步建议。

> AI SRE 需在控制台开通，面向 On-call 专业版及以上订阅，按实际用量计费，详见[开通与计费](/zh/ai-sre/overview#开通与计费)。

## 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。

<Note>
  `/insight` 是**只读**的。它只做分析和呈现，**不会**自动改动任何知识、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](#如何处理建议)。
</Note>

## 如何生成

<Steps>
  <Step title="在会话中输入 /insight">
    在任意一个 AI SRE 会话的输入框输入 `/insight` 并发送。无需任何参数。
  </Step>

  <Step title="AI SRE 自动锁定分析范围">
    范围由当前会话是否绑定团队决定（见下表），AI SRE 会在报告开头告知本次分析的范围与时间窗口（默认近 30 天）。
  </Step>

  <Step title="等待报告渲染">
    AI SRE 会导出会话、计算指标、分析内容，然后把羊皮纸样式的报告作为聊天卡片渲染出来，并附上一段 2–3 句的口头小结。您可以在卡片里预览或下载完整报告。
  </Step>
</Steps>

### 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 |

<Tip>
  当会话未绑定团队、而您只想查看某一个团队时，可以在输入 `/insight` 时直接点名该团队（团队名称或 ID），AI SRE 会反问确认后再把范围收窄到那个团队。
</Tip>

### 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：

<AccordionGroup>
  <Accordion title="导出会话并筛选" icon="download">
    AI SRE 先列出范围内近 30 天的会话（默认最多 200 个），覆盖网页、IM、API、自动化四种入口，然后只保留**有真实信号**的会话：**用户消息 ≥ 2 轮，或工具调用 ≥ 3 次**（满足其一即可）。因此由告警或定时触发、没有人工轮次但做了真实排查的自主会话也会纳入分析。
  </Accordion>

  <Accordion title="计算量化指标" icon="gauge-high">
    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、结果分布——由程序统计得出，而非模型估计，即使没发现任何摩擦也照常呈现。
  </Accordion>

  <Accordion title="逐段分析并汇总" icon="layer-group">
    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。报告不展示会话 ID，也不会搬运整段原始会话内容。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## 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）

由程序统计，而非模型估计。包含：

| 指标 | 说明 |
| - | - |
| 会话数 | 本次分析的会话数量 |
| 您的轮数 | 这些会话里您发出的消息总轮数 |
| 工具调用数 | Agent 发起的工具调用总数 |
| 平均轮数 | 每个会话的平均轮数（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）· automation（5）` |
| 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）；
* **可复制的建议**：一段可直接粘贴的文本，第一行（`Add this to knowledge/<范围>/…`）指明要写入的文件。

### 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。

两类常见的下一步建议：

* **Tested-script automation rewrite**：当某个自动化会话把大量原始清单拉进上下文、由 Agent 自己计数 / 分组 / 排名（`expensive-automation` 模式）时，建议在对话中让 Agent 把采集与聚合搬进知识目录 `knowledge/<范围>/automations/<slug>/` 下一个经过测试的脚本，任务提示只保留目标、交付方式和指向该目录的指引。
* **添加数据源**：当会话暴露出数据源侧的根因定位缺口（同一类型在 ≥ 2 个会话中出现，或单个会话有明确证据）时，建议到 Monitors 添加对应数据源（prometheus / loki / victorialogs / sls / tencent\_cls / elasticsearch / mysql / postgres / oracle / clickhouse）。添加后内置的 `monit-query` 查询能力自动可用，无需安装 Skill；报告不会代为创建数据源。

<Note>
  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。没有发现摩擦时，摩擦部分只显示空状态提示，其余部分照常呈现。
</Note>

## 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 / 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 |

<Tip>
  `repeated_context` 之所以排在首位，是因为它**最持久**——同一个事实跨多个会话被反复提供，意味着把它沉淀进知识一次，未来每个会话都能直接受益。当它的证据数与其他摩擦持平时，也优先排在前面。
</Tip>

## 如何处理建议

报告只给出可复制的修复文本，需要您到对应资源里手动应用。

<Steps>
  <Step title="阅读报告，挑出值得做的">
    摩擦卡片已按重要度排好序。优先看排名靠前、频次徽标数字高的那几张——它们是最反复消耗您时间的模式。
  </Step>

  <Step title="复制建议文本">
    复制卡片里“可复制的建议”的文本，第一行（`Add this to knowledge/<范围>/…`）指明要写入的文件。
  </Step>

  <Step title="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的 `services.md` 或 DUTY.md；缺少运行手册则在知识里新增一份 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](/zh/ai-sre/knowledge) 的常规编辑。
  </Step>
</Steps>

<Tip>
  也可以在之后的对话里直接让 AI SRE“把这条 runbook 加进去”——这是一条独立的指令，不由 `/insight` 执行。
</Tip>

<Note>
  `/insight` 只在您输入时运行，不会定时生成。积累几次排障后再跑一次，可以看到哪些摩擦已消除、又出现了哪些新的。
</Note>

## 相关页面

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="控制台对话" icon="comments" href="/zh/ai-sre/sessions">
    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。
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  <Card title="管理知识" icon="book" href="/zh/ai-sre/knowledge">
    报告里的建议大多落在知识的 DUTY.md / `services.md` / runbooks，这里讲如何编辑。
  </Card>

  <Card title="概述" icon="robot" href="/zh/ai-sre/overview">
    从整体了解 AI SRE 的能力与运行机制。
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  <Card title="产物" icon="folder-open" href="/zh/ai-sre/artifacts">
    `/insight` 生成的报告本身就是一种产物，发布后可以在产物库里统一查看与分享。
  </Card>
</CardGroup>


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