超简单的 AI 技术支持实现方案
每个技术团队都至少有一个业务问题处理群，而且往往比摸鱼群更热闹：
xx 功能是怎么实现的，我想加 xx 逻辑你好改吗？ 可否统计一下最近我们对 A 服务商的接口有多少次失败调用？ xx 订单已经是特殊渠道订单，为什么还是出现在审核列表？ 还在地铁上吗，xx 问题还有谁能支持一下呢？ ……
我们需要一个技术支持
业产研沟通群中的绝大多数问题，基本都可以归纳为如下三类
| 类型 | 典型场景 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 逻辑咨询 | 「提现功能怎么实现的？」「这个接口谁调用的？」 | 代码库 |
| 数据统计 | 「今天失败订单有多少？」「某用户最近几笔交易？」 | 数据库 |
| 问题排查 | 「支付失败了帮看下」「这个报错什么原因？」 | 日志 → 库 → 代码 |
三类问题看起来不同，本质上是一样的：基于系统数据(代码、业务数据、日志)做归纳和分析，最终得到答案——而这恰恰是 AI 的强项。
整体方案
聊天框里发一条消息 → cc-connect 长连接转发 → Agent 搜代码、查库、查日志 → 结果返回到对话框。
功能说明
- IM（入口）：飞书、钉钉、企微等聊天工具，让问题在对话里就得到解决
- cc-connect（连接器）：维护 IM 与 Agent 之间的长连接，消息双向转发；详见前篇《飞书与 Cursor 互通》
- Agent（打工仔）：借助 Cursor / Claude / Codex 等成熟 AI Agent 的解题能力，帮助我们排查
- 数据端：代码库、数据库、日志三路数据源
如何保证代码是最新的？
为了保证每次检索的代码都是最新的，我们可以使用 cc-connect 的定时任务功能，按设置把提示词定时发给 Agent（例如让它执行 git pull，同步受保护分支）：
如何让 AI 读生产数据和日志？
查库、查日志不必事先写好固定脚本，让 Agent 自己封装 Skill 就行，相信你的 Agent，它会自己搞定登录、接口调用、查询等一系列事项。
Skills 建好后，Agent 会自主决定什么时候该如何调用这些技能。
参考提示词：
创建一个 skill：使用 xxx 用户名和 xxx 密码，登录 https://xxx.com 查询数据库/生产日志。单次查询结果不超过 1000 条，禁止写入。 在用户说查询数据或者查询生产数据时进行调用。
信息安全
在方便与安全之间，每个团队总会有自己的平衡。下面是我实际落地时的几层防范措施，仅供参考。
数据账号权限
- Git：个人开发账号，本地只拉取受保护的 master 分支，不能直接提交代码
- 数据库：类似 Yearning 的审计平台，只读账号，查从库，单次最多 1000 条
- 日志：ELK 日志检索平台，只读账号
IM 对话权限
- 我自己的排查机器人只给个人和一个产研小群使用，没有开放到业务群
- cc-connect Web 里可以配置有权限跟机器人对话的 userId，白名单之外的消息直接忽略：
提示词围栏
除了通过 skill 做一些简单的约束，比如禁止写入，每次最多 1000 条数据之外，在工作空间根目录，我通过 AGENTS.md 给 Agent 的行为做了背景限定 ：
# 线上维护助手
## 你可以
- 搜索代码库，只读查询数据库和日志
- 在 IM 对话中回答排查结论，并说明依据
## 你不可以
- 修改、提交或推送代码
- 执行 DDL/DML、删除文件等危险命令
- 在回复中输出手机号、身份证、银行卡等完整敏感信息
## 回复原则
- 给结论 + 必要字段，明细数据做脱敏
- 涉及资金、对外口径的结论，标注「建议人工确认后再转发」
Agent hooks
可以借助 Agent 自带的 hooks 机制，对一些敏感操作做拦截。对我们当前的排查场景，实用性不高，演示一下即可，可略过：
Agent 权限
更实用的兜底是配置可执行命令的黑白名单。以 Cursor CLI 为例，配置文件里允许 grep，禁止 rm、任意写文件等：
总结
- 使用成熟的 Coding Agent 的代码处理能力去做问题排查，你会发现准确率超高
- 让 AI 创建一个先登录后拉数据的 skill 超级简单，没有试过的同学一定要试试
- 当前方案还是很简单的，尤其是可以复用 AI Agent 自身的能力，排查问题效率很高
- 为了提高检索速度，可以使用 codegraph 或者 codebase-memory 进行索引
- 有条件的团队，可以跟运维团队合作，会有更多想象空间。比如：告警自动触发排查、查询资源使用状态、分析程序运行时等
