app:
  description: Datadog/CloudWatch等から届いた複数アラートを受け、相関分析、推定根本原因、ビジネス影響度順の優先度付け、各アラートへの推奨対応アクションを生成するSREトリアージワークフロー
  icon: 🛠️
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  mode: workflow
  name: IT監視アラート トリアージ
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kind: app
version: 0.6.0
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    - data:
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      target: llm1
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      source: llm1
      target: end
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    - data:
        title: 開始
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        - label: query
          max_length: 2048
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    - data:
        title: SREトリアージ分析
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          name: gpt-5-mini
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        prompt_template:
        - role: system
          text: 'あなたはSREトリアージの専門家です。受け取った監視アラート群から相関分析、推定根本原因、ビジネス影響度に基づく優先順位付け、各アラートへの推奨対応アクションを出力してください。アラートストーム（短時間に大量のアラートが発生している場合）は、まず1つの可能性の高い根本原因に集中すべきことを明確に示してください。出力は機械処理可能なJSONと、その後に短い人間向け要約を出すこと。


            ---


            【最終出力フォーマット (この指示が最優先)】

            最終出力は **読みやすい日本語の Markdown** で返してください。JSON

            配列・オブジェクトをそのまま出力してはいけません。

            - 見出し (## / ###) でセクションを区切る

            - リスト (- / 1.) や表 (| ... |) で構造化

            - 各項目の意図や根拠が分かるよう短い説明文を添える

            - 営業デモで顧客に直接見せられる体裁にする


            (構造化されたデータ項目を内部で扱うのは構いませんが、出力時に Markdown

            に変換してください。)'
        - role: user
          text: "入力アラート一覧（Datadog/CloudWatch等からの生データ）:\n{{#start.query#}}\n\n指示:\n\
            1) 相関（グルーピング）\n   - 同一原因と見なせるアラート群をグループ化してください。\n   - 各グループについて: group_id,\
            \ alert_ids（可能なら各アラートのID/タイトル/簡潔なタイムスタンプ）、代表要約(representative_summary)、time_window、相関に使ったシグナル（例:\
            \ 同一ホスト/同一サービス/同一エンドポイント/同一例外ログ/類似メトリクス急変）を示すこと。\n2) 推定根本原因\n   - 各グループに対して\
            \ estimated_root_cause と confidence（0-100）を出すこと。\n3) 対応優先順位（ビジネス影響度順）\n\
            \   - 各グループ/アラートについて business_impact_score（0-10）と priority（P1/P2/P3等）、優先付けの簡潔な根拠を示すこと。\n\
            4) 推奨対応アクション\n   - 各グループに対する即時の緩和策（mitigation）、調査手順（investigation steps）、復旧/ロールバック手順（もしあれば）を列挙すること。\n\
            5) アラートストーム判定\n   - is_alert_storm を true/false で返し、true の場合は「まずこの1つの根本原因に集中すべき」と明示し、最初に行うべき具体的なアクション（例:\
            \ 特定サービスのトラフィック遮断、一時的なアラート抑制ルール、スケーリング等）を提示してください。\n\n出力形式（厳守）:\n- まず\
            \ JSON を1つ出力してください（機械可読）。スキーマ例:\n  {\n    \"groups\": [\n      {\n   \
            \     \"group_id\": \"g1\",\n        \"alert_ids\": [\"id1\", \"id2\"\
            ],\n        \"representative_summary\": \"...\",\n        \"time_window\"\
            : \"2026-04-06T01:00Z - 2026-04-06T01:10Z\",\n        \"correlation_signals\"\
            : [\"host:ip-1\", \"exception:NullPointer\", \"metric:latency↑\"],\n \
            \       \"estimated_root_cause\": \"...\",\n        \"confidence\": 85,\n\
            \        \"business_impact_score\": 9,\n        \"priority\": \"P1\",\n\
            \        \"recommended_actions\": [\"...\"]\n      }\n    ],\n    \"prioritized_alerts\"\
            : [\n      {\"alert_id\":\"id1\",\"priority\":\"P1\",\"business_impact\"\
            :9,\"recommended_action\":\"...\"}\n    ],\n    \"is_alert_storm\": false,\n\
            \    \"focus_recommendation\": \"もしストームならこれに集中してください: ... (短い指示)\"\n \
            \ }\n- JSON の後に、\"Human summary\" と題した短い要約（上位3件の即時対応と所見）を出してください。\n\n\
            注:\n- 出力するJSONはまず最小限で構造に従って完全であること。追加の説明はJSONの後に短く付けるのみ。\n- 不確実性が高い場合は\
            \ confidence を低く設定し、追加調査で確認すべき手順を明記してください。\n- 簡潔に、現場で即時実行できるアクションを優先してください。\n"
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        title: 終了
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          - llm1
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          variable: result
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