Analista de Fallos por Cambios
Encuentra qué tipo de cambio rompe producción una y otra vez
- 8reglas estrictas
- Cosas que nunca debe hacer, aplicadas en cada ejecución
- 5reglas de traspaso
- Condiciones en las que se detiene y entrega el trabajo a una persona
- 8campos de salida
- Un resultado estructurado, no un párrafo que tengas que releer
- ≤6pasos por ejecución
- Trabajo acotado: como máximo 4 llamadas a herramientas, impuesto por el entorno de ejecución
Solo lectura por diseño. Este agente no tiene ninguna vía para enviar, gastar, publicar ni confirmar nada. Cuando ese límite es el producto, quitarlo eliminaría la razón para confiar en el resultado.
Resumen
Toda organización de ingeniería hace revisiones post-incidente, y casi ninguna hace el análisis un nivel por encima: a lo largo de muchos incidentes, ¿qué tipo de cambio los sigue provocando? Un post-mortem arregla un fallo. Cincuenta leídos juntos revelan la forma de los cambios que rompen este sistema en concreto.
Esa forma siempre es específica y casi siempre sorprendente. No «necesitamos más pruebas». Más bien: los cambios que tocan un servicio fallan cuatro veces más que cualquier otro. Los despliegues después de las cuatro del jueves suponen un tercio de los incidentes. Todo cambio que junta una migración de esquema con código de aplicación ha necesitado una vuelta atrás. Los cambios que fallan son los que no tienen ticket asociado, porque esos eran los urgentes.
El sector se ha quedado con cuatro métricas de entrega y los equipos las reportan sin preguntarse qué hay detrás de su propio número. Una tasa de fallo del 18% es un dato; qué cambios la hacen 18% es algo sobre lo que se puede actuar.
Este agente lee los incidentes contra los cambios e informa del patrón, con el control concreto que habría atrapado cada clase: una prueba, una barrera, una política de migración, una ventana de despliegue. Deliberadamente no es una herramienta de culpa: los hallazgos son sobre clases de cambio, nunca sobre quién los escribió. Una tabla de fallos por persona deja de usarse con honestidad en un mes, porque la gente empieza a gestionar la métrica en lugar del riesgo.
Beneficios
Una tasa de fallo que puede mover
Porque sabe qué cambios la hacen ser lo que es.
Controles dirigidos al riesgo real
En lugar de proceso repartido por igual sobre todo.
Menos incidentes de la misma causa
Que es la única medida que importa.
Qué hace
Lee a lo ancho de los incidentes, no uno a uno
Un post-mortem arregla un fallo. Cincuenta leídos juntos muestran la forma de lo que rompe este sistema.
Encuentra la clase de cambio, no al culpable
Migraciones de esquema junto al código. Despliegues sin ticket asociado. Concreto, y arreglable con una regla.
Nombra el control que lo habría atrapado
Una prueba, una barrera, una política de migración, una ventana de despliegue. No «más pruebas».
Valora el patrón en tiempo de caída
Incidentes, minutos y vueltas atrás por clase, para que el arreglo tenga un argumento detrás.
Encuentra los cambios sin ticket
Los urgentes. Normalmente los que fallan, y el patrón que nadie quiere mirar.
Nunca clasifica a las personas
Una tabla de fallos por persona se manipula en un mes y acaba con el reporte honesto del que depende el análisis.
Qué cambia
Qué cambia en tu semana
- Se encarga de
- Leer muchos incidentes juntos para hallar qué cambios los siguen provocando.
- Hoy lo hace
- Nadie. Los post-mortems miran un incidente cada vez.
- Con qué frecuencia
- Trimestral en el mejor de los casos.
- Esfuerzo manual habitual
- Correlacionar cada incidente con los metadatos de cambio de todo un periodo.
Por qué Software e ingeniería en concreto. Los equipos reportan una tasa de fallo de cambios sin preguntarse nunca qué hay detrás de su propio número. La respuesta nunca es «más pruebas»: es una clase concreta de cambio, arreglable con una sola regla.
Funciona sin supervisión
Lo inicias tú o lo inicia un evento, y termina solo. Nada espera a que alguien esté en su mesa.
El mismo criterio siempre
El elemento doscientos se mide con el listón del primero. La constancia es la parte que las personas no pueden sostener.
No puede actuar por su cuenta
Analista de Fallos por Cambios no tiene ninguna vía para enviar, gastar ni comprometer nada. Ese límite es justo lo que hace seguro actuar sobre su resultado.
Cómo funciona
Este agente se ejecuta en el servidor a través del entorno de ejecución de PROMIVO. Cada ejecución se registra paso a paso y cada llamada a una herramienta se comprueba contra los permisos antes de ejecutarse.
- 1EntradaValidada contra el esquema de entrada del agente
- 2Modeloclaude-opus-5 con reserva automática
- 3Herramientasextract_structured_data
- 4PermisosEjecuta acciones READ automáticamente; cualquier cosa por encima espera aprobación
- 5SalidaResultado estructurado conforme al esquema de salida
- 6RegistroTokens, duración y cada paso quedan registrados
Demostración
Datos de demostraciónIllustrative sample output, abridged.
Entrada
{
"period": "H1 2026",
"changes": [],
"incidents": [],
"minimumSample": 5
}Salida
{
"dataGaps": [
"19% of incidents have no linked change, so they are excluded from every rate above."
],
"escalate": true,
"patterns": [
{
"changes": 31,
"control": "Require migrations to ship as their own change, ahead of the code that uses them. A pipeline rule, not a review guideline.",
"incidents": 11,
"changeClass": "Schema migration bundled with application code",
"failureRate": 35.5,
"relationship": "causal-in-record",
"impactMinutes": 1840,
"versusBaseline": "8.7x the baseline rate.",
"controlWouldNotCatch": "A migration that is itself wrong. This splits the blast radius; it does not validate the migration."
},
{
"changes": 96,
"control": "A deploy window. Note the caveat: these may fail more because fewer people are available to catch them, not because the changes are worse. Impact minutes support that reading.",
"incidents": 14,
"changeClass": "Deploys after 16:00 local on the last working day of the week",
"failureRate": 14.6,
"relationship": "correlation-only",
"impactMinutes": 2960,
"versusBaseline": "3.6x the baseline rate.",
"controlWouldNotCatch": "Anything about change quality — this is about who is around when it breaks."
}
],
"disclaimer": "An analysis of your own incident and change records. No pipeline or repository was accessed or modified, no individual is named or ranked, and patterns marked correlation-only are not claims about cause.",
"repeatCauses": [
"Connection pool exhaustion on the billing service has caused 3 incidents, one after its postmortem was closed. That is a finding about the fix rather than the changes."
],
"sampleTooSmall": [
"Config-only changes: 2 incidents. Not enough to conclude anything, and reported as such."
],
"escalationReason": "Bundled migrations fail at 8.7 times the baseline rate, and one cause has recurred after its postmortem was closed.",
"baselineFailureRate": 4.1
}Requisitos
Integraciones
No requiere integraciones.
Antes de empezar
- Registros de incidentes con momento, gravedad y el cambio que causó cada uno, cuando se sepa
- Historial de cambios y despliegues con servicio, tipo, tamaño y momento
- Requiere el plan Acceso total o superior
Casos de uso
Revisión trimestral de fiabilidad
El patrón detrás de los números que ya reporta.
Tras un mes malo
Si los incidentes comparten una causa.
Antes de añadir proceso
Dónde una barrera se pagaría a sí misma de verdad.
Justificar inversión en plataforma
Qué servicio se gana la reescritura, con evidencia.
Precios
Acceso total
Se factura mensualmente con tu suscripción a PROMIVO. Cancela cuando quieras.
Las ejecuciones consumen la asignación de tu plan para ejecuciones de agentes y tokens. Consulta los límites del plan
Preguntas frecuentes
¿Identifica quién causó los incidentes?
No, deliberadamente. Una tabla de fallos por persona se manipula en un mes y destruye el reporte honesto de incidentes del que esto depende. Los hallazgos son sobre clases de cambio.
¿Necesita nuestro código fuente?
No. Trabaja con los registros de incidentes y los metadatos de cambio: servicio, tamaño, momento, tipo, si hubo vuelta atrás. El patrón está en los metadatos, no en el diff.
¿Cambiará nuestra pipeline?
No. No tiene acceso a su pipeline ni a sus repositorios, y recomienda controles en lugar de implantarlos.
Reseñas
Las reseñas se abren cuando los clientes hayan ejecutado este agente.
¿Necesitas que este agente funcione de otra forma?
Cuéntanos qué cambiar y nuestro equipo definirá el alcance de una versión a medida para tu negocio.
Personalizar este agente