
de ai-plugin52
Détecte les échecs de livraison silencieux dans les pipelines de données (fonctions CDP, exports batch et flux) et fait remonter les conclusions à haute confiance ou les entrées de mémoire durable
Signals Scout — Data Pipelines audite les surfaces de livraison de données d'un projet (destinations et transformations CDP, exports batch et flux Hog) pour identifier les contradictions entre l'état configuré et la livraison réelle. Il identifie les interventions des watchers (fonctions auto-désactivées ou dégradées), les pics de partage d'échecs pour les destinations, les exécutions d'exports batch bloquées ou échouées, et les échecs de flux concentrés, puis émet des signaux à haute confiance ou écrit en mémoire durable pour les observations à plus faible confiance.
Utilisez cette compétence lorsque vous avez besoin d'un monitoring et d'un tri automatisés des problèmes de livraison en aval qui sont souvent silencieux : exports manquants, destinations qui ont cessé de livrer ou flux échouant pour les destinataires. Elle est conçue pour des exécutions de scout périodiques (quotidiennes ou à la demande) afin de faire remonter les problèmes de livraison P1/P2 et d'éviter les rapports redondants en dédoublonnant avec les conclusions précédentes.
Conçu pour les agents PostHog Signals (sandbox Claude) avec des scopes de lecture analytique et d'écriture signals-scout. Compatible avec les outils MCP tels que cdp-functions-list, batch-export-get, workflows-global-stats.
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.