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障害対応とポストモーテム作成キット（タイムライン・TTD/TTR・お知らせ文 日英）

Incident postmortem kit: merged UTC timeline, TTD/TTR, status updates and notices (en/ja)

複数のログ・チャット・デプロイ記録を UTC の1本のタイムラインにまとめ、TTD/TTR と影響時間を計算し、非難しないポストモーテム、ステータスページ更新、顧客へのお知らせ（日英）を作ります。

ClaudeHermes AgentCodexCursorMIT（改変・再配布・商用利用可）Python

できること

本番環境の障害について、対応中の連絡から事後のポストモーテム（振り返り文書）までをまとめて支援します。

  • タイムラインの自動作成（build_timeline.py）: アプリのログ、Nginx/Apache のアクセスログ、syslog、デプロイ記録、PagerDuty などの CSV、Slack のエクスポート JSON、コピーしたチャット（[14:03] のような時刻だけの形式）、問い合わせの CSV を読み、すべて UTC にそろえて時刻順に並べます。ISO 8601、2026/11/10 14:03 JST、2026年11月10日 14:03、アクセスログ形式、エポック秒など約11種類の時刻表記と、ファイルごとのタイムゾーン指定に対応。同じログの繰り返しはまとめ、デプロイ・アラート・受諾・緩和・復旧などの印を付け、重要な出来事の候補を示します。タイムゾーンを仮定した箇所は警告します
  • 指標の計算（incident_metrics.py）: 検知までの時間（TTD）、受諾までの時間（TTA）、緩和までの時間（TTM）、解決までの時間（TTR）を計算。エラー率の CSV やログから、しきい値を超えていた影響時間・ピーク・失敗件数の概算を出し、時刻の順序がおかしい場合は警告します
  • 再発防止策の点検（action_items.py）: 管理用 CSV の担当者・期日の抜け、期限切れ、「気をつける」のようなあいまいな表現や個人を責める表現を指摘します
  • テンプレート: ブレームレスなポストモーテム（日本語版・英語版）、ステータスページの更新文（調査中・原因特定・経過観察・解決、日英）、顧客向けのご報告とお詫びのメール（日英）
  • ガイド: なぜなぜ分析と寄与要因の整理方法、指標の定義と落とし穴、対応中のチェックリスト（重大度・役割・連絡の間隔）
  • 実例: 形式もタイムゾーンもばらばらな9つのサンプルファイルと、その出力、完成したポストモーテムの例

使い方

python scripts/build_timeline.py deploy.log::label=deploy app.log::label=app "chat.txt::kind=chat,tz=Asia/Tokyo,date=2026-11-10" --display-tz Asia/Tokyo --md timeline.md
python scripts/incident_metrics.py --metrics error_rate.csv --threshold 5% --detected ... --resolved ... --md metrics.md

エージェントは警告と候補を確認して本当の節目の時刻を選び、寄与要因を分析して、ポストモーテムとお知らせの下書きを作ります。Claude、Codex、Hermes Agent、Cursor で使えます。

必要な環境

  • Python 3（標準ライブラリのみ）。ネットワークには接続しません
  • 夏時間のあるタイムゾーン名（America/New_York など）を使う場合、Windows では tzdata パッケージが必要なことがあります。Asia/Tokyo や +09:00 のような固定の時差はそのまま使えます

注意点

  • 出来事の印付けと節目の候補はキーワードによる推定です。最終的な時刻の判断と原因の分析は、エージェントと担当チームが根拠を見て行います
  • 証拠にない数値や事実は書きません。不明な点は「不明」として確認を求めます
  • お知らせやメールを自動で送信することはありません。補償や個人情報に関わる記述は、責任者の確認が必要です
  • ログに個人情報が含まれる場合は、伏せたうえで文書に使ってください
English description

Merges logs, chat exports and deploy logs into one UTC timeline, computes TTD/TTR and the impact window, and drafts a blameless postmortem, status page updates and customer notices (en/ja).

What it does

Supports a production incident from live communication to the finished postmortem.

  • Automatic timeline (build_timeline.py): reads application logs, Nginx/Apache access logs, syslog, deploy logs, PagerDuty-style CSV exports, Slack export JSON, copied chat text with time-only stamps like [14:03], and support ticket CSVs, converts everything to UTC and sorts it. Handles about 11 timestamp styles (ISO 8601, 2026/11/10 14:03 JST, Japanese dates, access-log format, epoch seconds and more) with a timezone per file. Collapses repeated lines, tags deploys, alerts, acknowledgements, mitigations and recovery, proposes key-event candidates, and warns wherever a timezone was assumed
  • Metrics (incident_metrics.py): time to detect (TTD), acknowledge (TTA), mitigate (TTM) and resolve (TTR). From an error-rate CSV or log lines it finds the impact window above a threshold, the peak and an approximate failed-request count, and warns about milestones in the wrong order
  • Action item checks (action_items.py): flags missing owners and due dates, overdue items, and vague or blame-style wording such as "be more careful" in the tracker CSV
  • Templates: blameless postmortem (English and Japanese), status page updates (investigating, identified, monitoring, resolved; en/ja), customer report and apology email (en/ja)
  • Guides: five whys and contributing factors, metric definitions and pitfalls, a live-incident checklist (severity, roles, update cadence)
  • Worked example: 9 sample files in mixed formats and timezones, their outputs, and a finished postmortem

How to use

python scripts/build_timeline.py deploy.log::label=deploy app.log::label=app "chat.txt::kind=chat,tz=Asia/Tokyo,date=2026-11-10" --display-tz Asia/Tokyo --md timeline.md
python scripts/incident_metrics.py --metrics error_rate.csv --threshold 5% --detected ... --resolved ... --md metrics.md

The agent reviews the warnings and candidates, picks the real milestones, analyzes contributing factors and drafts the postmortem and notices. Works with Claude, Codex, Hermes Agent and Cursor.

Requirements

  • Python 3 (standard library only). No network access
  • Timezone names with daylight saving time (such as America/New_York) may need the tzdata package on Windows. Asia/Tokyo and fixed offsets like +09:00 always work

Caveats

  • Event tags and milestone candidates are keyword heuristics. The agent and the team make the final call on times and causes from the evidence
  • Numbers and facts not supported by the evidence are not written; unknowns are marked and asked about
  • Nothing is sent automatically. Statements about compensation or personal data need approval by the owner
  • Mask personal data from logs before using it in documents

インストール方法

  1. ダウンロードしたZIPを展開します（中に incident-postmortem-kit/ フォルダと SKILL.md があります）。
  2. フォルダごと、使うエージェントのスキル置き場にコピーします。
    • Claude：~/.claude/skills/（プロジェクト単位なら .claude/skills/）
    • Hermes Agent：~/.hermes/skills/
    • Codex：~/.agents/skills/／Cursor：~/.cursor/skills/
    • Claude アプリ（claude.ai）：「カスタマイズ → スキル」からZIPをアップロード
  3. エージェントを再起動し、スキル一覧に表示されることを確認します。

Windows・Mac 別、エージェント別のインストール手順

出品者

HackStar

Skills that make everyday developer work faster and safer: Git, testing, APIs and security.

出品スキル 8 件

出品者のプロフィールとスキル一覧