Skill: michaeljochen/itsm-ticket-analyzer (version 1.0.1)

--- name: itsm-ticket-analyzer description: 嘉为蓝鲸 ITSM 工单分析技能。支持多流程工单数据读取、字段智能映射、新工单处理建议、趋势分析、高频问题识别、SLA 监控。Use when: 需要分析 ITSM 工单数据、为新工单提供处理建议、生成工单日报/周报、识别高频问题、监控 SLA 超时风险。支持不同流程的工单（字段自动适配）。 --- # 嘉为蓝鲸 ITSM 工单分析技能 ## 何时使用 ✅ **使用此技能当：** - 需要分析嘉为蓝鲸 ITSM 工单数据 - 为新收到的工单提供处理建议 - 生成工单日报/周报/月报 - 识别高频问题/重复问题 - 监控 SLA 超时风险 - 工单分类/自动路由建议 - **不同流程的工单分析**（字段自动适配） ❌ **不使用此技能当：** - 需要直接操作 ITSM 系统（创建/关闭工单）→ 需要 API 集成 - 实时工单通知 → 需要 Webhook 集成 ## 数据输入方式 ### 方式 1：CSV/Excel 导出（推荐） 从嘉为蓝鲸 ITSM 导出工单数据： ```bash # 在蓝鲸 ITSM 后台：工单管理 → 导出 → 选择字段 ``` **⚠️ 重要：不同流程的工单字段可能不同** 技能会自动识别和映射字段，你只需要导出包含以下**基础字段**即可： | 嘉为蓝鲸标准字段 | 说明 | 必填 | |------------------|------|------| | 单号 | 工单唯一标识 | ✅ | | 标题 | 工单标题/摘要 | ✅ | | 服务目录 | 一级分类（如：IT 服务） | ✅ | | 服务 | 二级分类（如：网络服务） | ✅ | | 服务类型 | 三级分类（如：VPN 问题） | ✅ | | 状态 | 工单状态（待处理/处理中/已解决） | ✅ | | 当前步骤 | 流程节点名称 | ✅ | | 当前处理人 | 当前负责人 | ✅ | | 创建人 | 提单人 | ✅ | | 提单时间 | 创建时间 | ✅ | | 结束时间 | 解决/关闭时间 | ❌ | | 挂起时间 | 暂停时间 | ❌ | | 恢复时间 | 恢复处理时间 | ❌ | | 流程版本 | 流程模板版本 | ❌ | **可选字段**（如有则提供更详细分析）： - 优先级（P0/P1/P2/P3） - SLA 截止时间 - 工单描述/详细内容 - 解决方案/处理记录 ### 方式 2：不同流程的工单混合分析 技能支持**混合分析**不同流程的工单： - 事件管理流程 - 请求管理流程 - 变更管理流程 - 问题管理流程 ```bash # 导出时可以选择多个流程的工单 # 技能会自动识别"服务目录/服务/服务类型"进行分类 ``` ## 核心功能 ### 1. 字段智能映射 自动识别嘉为蓝鲸标准字段，支持不同流程的工单： ```python # 自动映射示例 字段映射 = { "单号": "ticket_id", "标题": "title", "服务目录": "service_catalog", # 一级分类 "服务": "service", # 二级分类 "服务类型": "service_type", # 三级分类 "状态": "status", "当前步骤": "current_step", "当前处理人": "assignee", "创建人": "requester", "提单时间": "created_at", "结束时间": "resolved_at", "挂起时间": "suspended_at", "恢复时间": "resumed_at", "流程版本": "process_version" } ``` ### 2. 新工单处理建议 当有新工单时，自动分析并给出建议： ```bash # 读取新工单数据 python scripts/analyze_ticket.py --input /path/to/new_ticket.csv # 输出示例： # - 工单类型：网络问题 # - 建议分类：基础设施组 # - 相似历史工单：3 个 # - 推荐解决方案：检查交换机配置... # - 预计处理时长：2 小时 ``` ### 3. 深度分析（完整报告） **处理人工作量统计**： - 处理人分布（工单数/占比） - 每个处理人的工单列表 - 工作量对比 **响应时间分析**： - 已解决工单：平均响应时间、最快/最慢 - 未解决工单：平均等待时间、最长等待 - Top 5 最慢工单列表 **问题分类统计**： - 自动关键词分类（登录问题、服务宕机、监控告警等） - 分类占比统计 - 重复问题识别 ```bash # 生成深度分析报告 python scripts/deep_analysis.py --input /path/to/tickets.xlsx ``` ### 4. 工单趋势分析（支持多流程） 生成日报/周报/月报，**按服务目录/服务/服务类型分层分析**： ```bash # 生成日报 python scripts/trend_analysis.py --input /path/to/tickets.csv --period daily # 生成周报（按服务分类） python scripts/trend_analysis.py --input /path/to/tickets.csv --period weekly --group-by service ``` **分析指标：** - 工单总量趋势 - 平均响应时间（提单时间 → 首次处理） - 平均解决时间（提单时间 → 结束时间） - 一次解决率 - SLA 达标率 - **按服务目录/服务/服务类型分布** - 按流程节点分布 - 处理人工作量 - 挂起率分析 ### 5. 高频问题识别（按服务类型聚类） 识别重复问题，帮助建立知识库： ```bash python scripts/cluster_issues.py --input /path/to/tickets.csv --threshold 0.8 ``` **输出：** - 高频问题 Top 10（按服务类型分组） - 问题聚类分组 - 推荐知识库文章 - 重复提单识别 ### 6. SLA 监控（考虑挂起时间） 监控即将超时/已超时的工单，**自动扣除挂起时间**： ```bash python scripts/sla_monitor.py --input /path/to/tickets.csv --warning-hours 4 ``` **输出：** - 即将超时工单列表（<4 小时） - 已超时工单列表 - 超时原因分析（处理慢/挂起久/其他） - 实际处理时长 vs SLA 承诺 ## 脚本说明 | 脚本 | 功能 | 输入 | 输出 | |------|------|------|------| | `analyze_ticket.py` | 单工单分析 | CSV/JSON | 处理建议 | | `trend_analysis.py` | 趋势分析 | CSV | Markdown 报告 | | `cluster_issues.py` | 问题聚类 | CSV | 聚类结果 | | `sla_monitor.py` | SLA 监控 | CSV | 预警列表 | ## 配置说明 ### 环境变量（可选） ```bash # 嘉为蓝鲸 ITSM API 配置 export BK_ITSM_API_URL="https://<your-domain>/api/v1/itsm" export BK_ITSM_API_KEY="your-api-key" # 企业微信推送（可选） export WEBHOOK_URL="https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx" ``` ### 配置文件 编辑 `references/config.json` 自定义： ```json { "ticket_types": { "网络问题": "基础设施组", "服务器问题": "系统运维组", "应用故障": "应用支持组", "权限申请": "安全组" }, "sla_hours": { "P0": 1, "P1": 4, "P2": 24, "P3": 72 } } ``` ## 使用示例 ### 示例 1：分析新工单 ``` 用户：分析这个新工单，给出处理建议 [上传工单 CSV] → 自动调用 analyze_ticket.py → 输出：工单类型、建议分类、相似工单、解决方案 ``` ### 示例 2：生成工单日报 ``` 用户：生成昨天的工单日报 → 自动调用 trend_analysis.py --period daily → 输出：Markdown 格式日报，可推送到企业微信 ``` ### 示例 3：识别高频问题 ``` 用户：最近有哪些高频问题？ → 自动调用 cluster_issues.py → 输出：Top 10 高频问题 + 聚类分组 ``` ### 示例 4：SLA 预警 ``` 用户：有哪些工单快超时了？ → 自动调用 sla_monitor.py → 输出：即将超时工单列表 + 处理建议 ``` ## 输出模板 ### 工单日报模板 ```markdown ## 📊 ITSM 工单日报 **日期**: 2026-03-11 ### 核心指标 - 新增工单：**15 个** (↑2 个) - 已解决：**12 个** (80%) - 平均响应时间：**25 分钟** (↓5 分钟) - SLA 达标率：**93%** ### 工单类型分布 1. 网络问题：5 个 2. 服务器问题：4 个 3. 应用故障：3 个 4. 权限申请：3 个 ### 高频问题 Top 3 1. VPN 连接失败 (3 次) 2. 邮箱无法登录 (2 次) 3. 打印机无法连接 (2 次) ### 即将超时预警 - 工单 #12345：剩余 2 小时 (P1) - 工单 #12346：剩余 3 小时 (P2) ``` ## 参考资料 - **嘉为蓝鲸文档**: `references/blueking-api.md` - **工单分类规则**: `references/ticket-classification.md` - **SLA 策略**: `references/sla-policy.md` ## 企业微信推送 和新闻推送一样，可以配置定时推送： ```bash # 每天早上 9 点推送昨天的工单日报 cron: 0 9 * * * ``` 推送配置参考 `references/webhook-config.md`。


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