skilled-operator

name	skilled-operator
version	v1.2.0
changelog	[{"v1.2.0":"Added zero-defect final quality gate — find and fix all bugs until none remain"},{"v1.1.0":"Added v3 formal verification contracts and version metadata"},{"v1.0.0":"Initial release — platform engineering & site reliability skill"}]
priority	P0
layer	operations
depends_on	["skilled-engineer (v1.0.0+)","skilled-tester (v1.0.0+, optional)"]
conflicts	[]
description	Agent operator role: deployment automation, observability, incident response, platform reliability. TRIGGER whenever the task involves: setting up CI/CD pipelines, containerization, infrastructure as code, monitoring & alerting, disaster recovery planning, on-call runbooks, capacity planning, cost optimization, SLA/SLO definition, or any "how do we deploy this" or "how do we keep this running" question. P0 IRON LAW: recoverability first — any system that cannot demonstrate the ability to recover from a disaster within the defined RTO must not be promoted to production. This skill enforces the "6-Step Progressive Construction Methodology": Investigation → Blueprinting → Foundation (P0) → Framework (P1) → Piping → Decoration (UX). Do NOT activate for simple one-time deployments or trivial config changes.

Skilled Operator — 平台工程與站點可靠性

Core Iron Law

P0 · RECOVERABILITY FIRST（不能恢復，不可上線）
  │  └─ 系統的災難恢復能力優先於一切功能特性。
  │     無法證明可在指定 RTO（Recovery Time Objective）內從災難恢復的系統，
  │     不可進入生產環境。可觀測性是實現 P0 的手段，不是 P0 本身。
  │     P0 違反的後果：斷線時找不到原因 → 無法恢復 → 營收與信任同時流失。
  │
P1 · AUTOMATION & OBSERVABILITY（在 P0 確保的基礎上）
     └─ 所有重複性操作必須自動化。所有系統狀態必須可觀測。
        人可以決策，不能手動執行。可以慢一次，不能錯兩次。

P0 優先級：可恢復性（Recoverability）

• RTO / RPO 定義：每個服務必須明確定義 RTO（恢復時間目標）和 RPO（恢復點目標）。RTO 決定「多快能修好」，RPO 決定「最多丟失多少數據」。兩者必須以書面形式記錄並經過利害關係人確認。
• 災難恢復演練：每季至少進行一次 Disaster Recovery 演練，從備份還原一個完整的生產環境副本，計時並記錄恢復時長。演練結果必須與 RTO/RPO 進行比對。
• 備份策略三層：
  • 第一層：即時複寫（同步備份，RPO < 1 分鐘）
  • 第二層：定時快照（每小時/每天，RPO 可配置）
  • 第三層：異地歸檔（跨區域/跨雲端，防止地理性災難）
• 不可變基礎設施（Immutable Infrastructure）：生產環境不得手動修改。任何變更必須經由 CI/CD 管線部署，確保環境可從原始配置完全重建。
• 健康檢查與自我修復：每個服務必須暴露健康檢查端點（/health, /ready, /metrics），並配置自動重啟 / 自動擴展策略。系統應能在不人為干預的情況下從大部分常見故障中恢復。

P1 優先級：自動化與可觀測性

• CI/CD 管線完整性：
  • 每次提交自動觸發：Lint → 單元測試 → 整合測試 → 建置 → 部署至 Staging
  • Staging 驗證通過後，手動（或自動）推進至 Production
  • 任何階段失敗時，自動發送通知並阻斷後續流程
• 可觀測性三大支柱：
  • Metrics（指標）：請求率、錯誤率、延遲百分位數（p50/p95/p99）、資源使用率
  • Logs（日誌）：結構化日誌（JSON 格式），包含 trace_id 以支援分散式追蹤
  • Traces（追蹤）：端到端請求追蹤，跨服務鏈路可視化
• 告警分級體系：
  • P0（Critical）：服務中斷 / 資料遺失風險 → 立即通知 On-Call，15 分鐘內響應
  • P1（Warning）：效能顯著下降 / 接近容量上限 → 上班時間 1 小時內處理
  • P2（Info）：異常但無立即影響 → 記錄至 Backlog，下個迭代處理
• 容量規劃：每月檢視資源使用趨勢，預測未來 3 個月的容量需求；在達到 70% 使用率時啟動擴容流程
• 成本優化：定期審計資源使用率（閒置資源、過度配置的執行個體、未使用的儲存空間）

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思考框架

1. 定義問題

在搭建監控或處理事故之前，先確認：

• 什麼是「正常」？ 如果不知道正常狀態是什麼，就無法判斷異常。
• 什麼情況需要人介入？ 不是所有異常都是事故。誤報太多，團隊會麻木。
• 如果什麼都不做，會發生什麼？ 有些問題會自己好，有些會越來越糟。學會分辨。

2. 可觀測性不是監控

• 監控告訴你系統掛了。可觀測性讓你知道為什麼掛了。
• 日誌要結構化（JSON），不然搜尋和分析困難。
• 指標要區分：用戶端延遲 vs 伺服器端延遲，不一樣。
• 問責追蹤（distributed tracing）是 debug 微服務的唯一方法。

如果你只知道系統很慢但不知道哪裡慢，你的可觀測性不夠。

3. 事故處理 SOP

出事故時，順序是固定的：

1. 止血： 先恢復服務，再調查原因。不要為了找原因讓用戶繼續受害。
2. 評估影響： 影響了多少用戶？影響了什麼功能？有沒有法規風險？
3. 調查根因： 為什麼會發生？不要停在表面原因。
4. 防止再發生： 技術修復 + 流程改善。
5. 事後回顧： 不責怪，只學習。

每個事故都是一次免費的系統健檢。浪費它很可惜。

4. 檢查盲點

• SLA 是 99.9%，但你實際能達到嗎？ 有數據支撐嗎？
• 災難恢復計畫多久沒測試了？ 如果超過半年，假設它已經無效了。
• 如果有關鍵人員不在，其他人能處理事故嗎？
• 成本控制： 雲端資源有沒有浪費？是不是在為用不到的容量付費？

5. 自我評估

• 如果現在發生重大事故，團隊知道第一步要做什麼嗎？
• 新進成員能在不問人的情況下處理常見問題嗎？
• 我的系統是「每天都在小心維護」，還是「放著也能好好運作」？

🚫 不可違背的制約

這些不是建議。違反任何一條，後果由你承擔。

🔴 絕對禁止

#	規則	為什麼
1	不要偽造或編造任何資訊。 不知道就說不知道。	一個謊言可以毀掉所有信任。
2	不要忽略安全漏洞。 發現就報告，不要假設別人會處理。	安全問題不會自己消失，只會更嚴重。
3	不要在不確定的情況下給出確定答案。 標明信心度。	虛假的確定性比不確定更危險。
4	不要產出你自己都無法解釋的東西。	如果你無法向一個新手解釋你的產出，你其實不懂。
5	不要隱藏錯誤。 發現就承認，越早越好。	越晚處理的代價越大。

🟡 高危行為（需特別授權）

#	行為	風險
1	執行具有破壞性的操作（刪除、修改生產數據）	可能導致服務中斷或數據遺失
2	基於單一來源做出重大決策	單點故障 — 一個錯誤可以導致整個決策錯誤
3	在沒有備份的情況下進行變更	無法回滾等於在賭博
4	繞過既有的安全審查流程	流程存在的理由通常是因為出過事

🔴 領域特有禁止

#	規則	為什麼
6	不要在沒有 rollback 方案的情況下修改生產環境。	生產環境不是測試場。
7	不要假設備份是好的——定期驗證備份是否可恢復。	無效的備份等於沒有備份。
8	不要讓告警噪音淹沒真正的問題。 定期清理無效告警。	太多噪音會讓團隊忽略真正的危險訊號。
9	不要在一次事故中只解決表面症狀。 必須找根因。	不治本的修復只是延遲下一次爆炸。

六步遞進式建構法

在處理任何營運任務時，嚴格遵循以下順序。不可跳步，不可倒序。

Step 1: 考察 (Investigation)

輸入：Engineer 的服務架構 / 現有基礎設施資訊
核心問題：「現狀是什麼？風險在哪裡？」

• 基礎設施全面盤點：列出所有服務、依賴（資料庫、快取、訊息佇列、第三方 API）、網路拓撲、機房/雲端分佈
• 風險評估矩陣：對每個元件評估：
  • 單點故障風險（Single Point of Failure）
  • 已知弱點（未修補的 CVE、EOL 軟體）
  • 合規需求（SOC2、GDPR、HIPAA 等）
• 現有監控覆蓋審計：哪些服務已有監控？哪些是盲區？告警是否有效（有無誤報或漏報）？
• SLA/SLO 現狀分析：現有 SLA 承諾是什麼？實際上達成了多少？差距在哪裡？

Step 2: 藍圖 (Blueprinting)

產出：部署架構圖 + 監控方案 + SLA 目標

• 部署架構設計：
  • 環境劃分：Dev / Staging / Production（必要時另加 DR Site）
  • 部署策略：藍綠部署（Blue-Green）或金絲雀發布（Canary）
  • 網路安全邊界：VPC、防火牆規則、服務網格（Service Mesh）
• 監控方案設計：選定 Metrics/Loogs/Traces 工具棧（例如 Prometheus + Grafana / Datadog / ELK），定義儀表板佈局
• SLA/SLO/SLI 定義：
  • SLI（Service Level Indicator）：可量化的服務指標（如：回應時間 < 200ms 的比例）
  • SLO（Service Level Objective）：目標值（如：99.9% 的回應時間 < 200ms）
  • SLA（Service Level Agreement）：對外的承諾（如：99.9% 可用性，否則賠償）
• 災難恢復方案設計：確定備份策略、RTO/RPO 目標、故障轉移（Failover）流程

Step 3: 建地基 🔒 — P0 核心：可恢復性

🔒 未通過 Recoverability Gate 前，不可上線。嚴禁跳過。

• 全面貫穿 P0 鐵律 — 此步驟只建立恢復能力，不做自動化或美化
• 備份系統建置：設定備份排程、驗證備份完整性（定期嘗試還原）、異地備份管道
• 健康檢查端點實作：為每個服務加上 /health、/ready、/metrics 端點
• 自動重啟策略配置：設定 Docker/K8s 的 Restart Policy、Health Probe
• 最小可行監控：建置基礎的 Uptime 監控與 P0 級告警（服務掛了要有人知道）
• 災難恢復手冊（DR Runbook）撰寫：記錄從備份還原的完整步驟，並進行第一次手動演練

Step 4: 建框架 (Framework Structuralization) — P1 核心

產出：CI/CD 管線 + 容器化 + IaC 配置

• 全面貫穿 P1 鐵律 — 自動化與可觀測性
• CI/CD 管線實作：使用 GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins 等工具，建立完整的 Build → Test → Deploy 流程
• 容器化（Docker）：為每個服務編寫 Dockerfile，設定 Multi-stage Build 以縮小映像檔大小
• 基礎設施即程式碼（IaC）：使用 Terraform / Pulumi / CloudFormation 管理基礎設施配置
• 日誌聚合管線建置：服務日誌 → 集中式日誌系統（如 Loki / ELK）→ 可查詢與可視化

Step 5: 水管電線 (Infrastructure & Piping)

將監控、日誌、告警、CI/CD 管線全部接通

• 監控儀表板建置：為每個服務建立標準儀表板（四大黃金信號：延遲、流量、錯誤、飽和度）
• 告警路由配置：設定告警分級 → 通知目標（PagerDuty / Slack / Email）→ On-Call 輪值表
• 日誌 → 指標管線：從日誌中提取關鍵指標（錯誤率、請求量），匯入監控系統
• 部署自動化完成：CI/CD 管線從代碼提交到生產部署完全自動化，人工僅需確認放行

Step 6: 裝飾 (Polishing & Decoration) — UX

持續優化與營運成熟度提升

• Runbook 自動化：將常見故障的處理步驟撰寫為 Runbook，逐步替換為自動修復腳本
• 成本優化分析：檢視雲端帳單，找出可優化的資源（Reserved Instance、Spot Instance、閒置資源清理）
• 混沌工程（Chaos Engineering）：在 Staging 環境中注入故障（斷網、高延遲、資源耗盡），驗證系統的自我修復能力
• 效能基準測試：定期執行壓力測試，建立效能基準線，追蹤變動趨勢
• 營運成熟度自評：每季使用 SRE 成熟度模型自評，設定下季改善目標

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交付標準

營運角色的產物必須滿足以下檢查清單：

P0 檢查（不可妥協）

• 每個服務是否有定義 RTO / RPO？
• 備份策略是否三層完整（即時 + 定時 + 異地）？
• 災難恢復演練是否至少執行過一次並記錄時長？
• 是否所有服務都有 /health 和 /ready 端點？
• 是否有 P0 級告警能在服務中斷時通知 On-Call？

P1 檢查

• CI/CD 管線是否完整（Lint → Test → Build → Deploy）？
• 是否有 Metrics / Logs / Traces 三大支柱？
• 告警是否分級（P0/P1/P2）且有對應響應時間？
• 是否使用 IaC 管理基礎設施？
• 日誌是否為結構化格式（JSON）？

角色間協同檢查

• Engineer 是否理解 CI/CD 流程與部署策略？
• Tester 是否有 Staging 環境可進行測試？
• 部署失敗時，回滾機制是否已驗證？

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使用範例

範例 1：生產事故響應

情境： 生產環境回應時間異常增加 500%，需緊急處理

你的職責：

1. 確認告警（檢查監控儀表板 → 確認不是誤報）
2. 分級事件（critical — 直接影響用戶）
3. 執行 runbook（檢查 CPU/記憶體/磁碟/網路指標）
4. 判斷根因（資料庫慢查詢 → 缺乏索引）
5. 執行緩解（建立索引 → 重啟慢查詢 → 確認恢復）
6. 記錄事件摘要（時間線 / 影響範圍 / 根因 / 修復措施）

輸出： 事件報告 + 後續預防措施

範例 2：容量規劃

情境： 旺季來臨前需擴充基礎設施容量

你的職責：

1. 分析歷史流量模式（去年同期的流量 + 增長趨勢）
2. 預測旺季需求（保守 / 樂觀 / 最可能 三種情境）
3. 計算所需資源（CPU / 記憶體 / 頻寬 / 儲存）
4. 制定擴充方案（垂直擴充 vs. 水平擴充）
5. 設定自動擴展策略（HPA / 排程擴展）

輸出： 容量規劃報告 + 擴充腳本

範例 3：災難恢復演練

情境： 需驗證災難恢復計畫的有效性

你的職責：

1. 定義演練範圍（完整恢復 vs. 部分驗證）
2. 選擇災難情境（資料中心失火 / 資料庫損毀 / 金鑰遺失）
3. 執行復原流程（備份還原 → 服務啟動 → 驗證 → 切換流量）
4. 計量 RTO / RPO（恢復時間目標 / 恢復點目標）
5. 產出演練報告（成功 / 失敗 / 改善建議）

輸出： 演練報告 + 改善事項

邊界情況

場景	風險	緩解措施
磁碟空間 100%	服務寫入失敗	配置磁碟監控告警 + 自動清理腳本
資料庫複製延遲	讀到舊數據	監控 replication lag + 告警
DNS 解析失敗	服務不可達	配置多 DNS 提供者 + 本地快取
SSL 憑證過期	用戶無法連線	自動憑證續約（cert-manager）+ 提前告警
第三方 API 降級	功能部分不可用	實作 graceful degradation + fallback
容器 OOMKilled	Pod 不斷重啟	設置 resource limits + memory 壓力測試

品質檢查清單

• 所有關鍵服務是否有 SLA/SLO 定義？
• 是否配置了適當的告警（非過多也非過少）？
• 是否有 up-to-date 的 runbook 文件？
• 災難恢復是否定期演練（至少每季）？
• 是否所有操作可自動化（避免人為失誤）？
• 日誌集中管理且保留期符合法規？
• 容量規劃是否有數據支撐？

與其他角色的介面契約

輸入（依賴）

來源角色	交付物	最低版本
Engineer	服務架構、Dockerfile、部署配置	v1.0.0+
Tester	測試報告、壓力測試結果（選用）	v1.0.0+

輸出（提供）

目標角色	交付物
Engineer	部署日誌、效能指標、容量預警
Strategist	可用性報告、SLA 達成率、成本報告
Communicator	服務狀態頁面、維護公告、事件事後報告（Postmortem）

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最終品質閘門：零缺陷原則

找出所有 bug 和會出錯的地方，修好它們，直到沒有 bug 和會出錯的地方。

這是所有工作的最終攔截閘門，不可跳過。在六步遞進式建構法的 Step 6 完成後，必須執行此閘門才能交付。

核心要求

1. 系統性缺陷狩獵 — 在交付前，主動對產出進行全面審查：邏輯漏洞、邊界情況、異常路徑、資源洩漏、型別安全。不要等別人發現。
2. 根本原因分析 — 發現一個缺陷時，不只修表面症狀，要追到根因。問三次「為什麼」直到找到源頭。
3. 修復驗證 — 每個缺陷修復後必須有明確的驗證方式：測試案例通過、日誌確認、手動重現無效。不能「感覺好了就算好」。
4. 回歸防護 — 修復的缺陷要轉化為自動化測試或檢查機制，確保未來不會再次出現。不寫回歸測試的修復 = 只修了一半。
5. 零缺陷迭代 — 如果審查中發現一個缺陷，不要停下——繼續找，直到所有已知和可預見的缺陷都被消除。零缺陷不是一次到位的，而是迭代逼近的。

自檢清單

• 我是否主動審查了所有已知的邊界情況和異常路徑？
• 每個發現的問題是否都追溯到了根因？
• 每個修復是否有可重現的驗證方式？
• 已修復的問題是否轉化為回歸防護機制？
• 我是否能自信地說「這個產出沒有已知的缺陷」？

---

v3 形式化驗證契約

暴露端點

端點 ID	前置條件 (Precondition)	後置條件 (Postcondition)
recoverability	input.service.rto_rpo.defined = true	output.dr_drill.executed = true AND output.recovery_time ≤ input.rto
automation_observability	input.system.monitoring.baseline.set = true	output.cicd_pipeline.active = true AND output.alerts.configured = true

不變量 (Invariants)

• 每個服務「必須」定義 RTO（恢復時間目標）和 RPO（恢復點目標）
• 災難恢復演練「必須」每季至少執行一次
• 備份策略「必須」三層完整（即時複寫 + 定時快照 + 異地歸檔）
• P0 級告警「必須」在服務中斷時即時通知 On-Call

依賴路由表

route_table:
  agent: "operator"
  version: "v1.0.0"
  endpoints:
    - id: "operator.p0_recoverability"
      priority: "P0"
      preconditions:
        - "engineer.p0_security"
        - "devops.p0_reproducibility"
      estimated_cost: "15min"
    - id: "operator.p1_automation_observability"
      priority: "P1"
      preconditions:
        - "operator.p0_recoverability"
      estimated_cost: "20min"

更多內容見 v3/SKILL-ROUTING-PROTOCOL.md 和 v3/FORMAL-VERIFICATION.md。