由 Claude Code 或 Codex 上的 AI 員工分流 Sentry 錯誤

員工會做什麼

• 讀取自上次執行以來新出現或再次出現的未解決 Sentry 問題。
• 和看板比對去重：反覆出現的錯誤只會多一則評論，而不是十個新 issue。
• 寫出有用的 issue：影響範圍、首次和最近出現時間、從哪個版本開始、最上面幾層堆疊，以及可能原因（明確標示為推測）。
• 依你寫的規則設定優先順序，例如任何擋住註冊或付款的問題都是緊急。
• 修掉明顯的問題：一個 null 檢查、一個缺少的翻譯 key、一個錯誤的重新導向。它會附上測試開 pull request，等待審查。

如何在 Claude Code 或 Codex 上設定 Sentry 分流

1. 連接 Sentry 的 MCP 伺服器

   Sentry 在 mcp.sentry.dev 託管了一個 MCP 伺服器，採用 OAuth 登入，所以不用安裝任何東西，也不必貼上 token。加入後啟動 agent，依提示登入 Sentry。它讓 agent 能存取 Sentry 的問題、錯誤、專案和 Seer 分析。

   # Claude Code：加入 Sentry 託管的 MCP 伺服器，再用 OAuth 登入
   claude mcp add --transport http sentry https://mcp.sentry.dev/mcp
   
   # Codex：透過 mcp-remote 橋接
   codex mcp add sentry -- npx -y mcp-remote@latest https://mcp.sentry.dev/mcp

2. 複製職位說明

   Claude Code 放進 CLAUDE.md，Codex 放進 AGENTS.md，放在錯誤來源的那個儲存庫裡，讓它能讀到每層堆疊背後的程式碼。

   # 職位：錯誤分流
   由週期性 issue「Sentry 分流」觸發，平日 9:00 和 14:00。
   
   1. 在 Sentry 裡列出正式環境中，自上次執行以來首次出現或再次出現的
      未解決問題。
   2. 逐一在看板上查有沒有對應的 issue（搜尋 Sentry 的問題 ID）。
      有的話，把新的次數以評論加上去。
   3. 沒有就開一個 issue：以錯誤當標題，寫清楚受影響的使用者數和事件數、
      首次和最近出現時間、最上面幾層堆疊、從哪個版本開始，
      以及你對原因的最佳推測（註明是推測）。
   4. 優先順序：擋住註冊、付款或資料的標 Urgent；影響超過 1% 工作階段的
      標 High；其餘標 Medium。
   5. 如果修正既小又明顯，就把它當作你的下一個 issue，
      附上測試開 pull request。不要合併。
   6. 絕不自己在 Sentry 裡解決、忽略或刪除任何東西。

3. 排入排程

   把分流設成週期性 issue，例如 --repeat "weekdays at 9:00"；錯誤量大的話，下午再加一個。

4. 審查修正

   修正用的 pull request 走你們平常的審查流程。員工對影響範圍或負責人拿不準時，會把 issue 標為「需處理」並提問。

來源：Sentry 的 MCP 伺服器文件

確保安全的規則

• 讀取 Sentry，寫入看板。在 Sentry 裡解決、忽略或刪除，交給人來做。
• 只看正式環境：把它指向正式環境，免得把測試環境的雜訊開成 issue。
• 推測就是推測：每個 issue 裡寫的原因，在有人確認之前都標為假設。
• 不合併：修正一律是附測試的 pull request，絕不直接推送。
• 個人資料：Sentry 事件可能含有使用者資訊；issue 裡只寫次數和 ID，不寫電子郵件或 IP。

Claude Code 和 Codex 的逐步做法

每個 agent 的內建指令、要連接的工具和排程方法：Sentry 搭配 Claude Code，以及 Sentry 搭配 Codex。

一位每天從你的錯誤開始工作的工程師

分流天生適合當作 AI 軟體工程師的週期性 issue。Crewmark 把你的 Claude Code 或 Codex 變成這樣的員工，並配上工作時間和心跳。

1. 從職位開始

   AI 軟體工程師會從看板領取 issue 並開 pull request。

2. 把分流加成週期性 issue

   時間到了就分流，接著處理它開出的 issue。

3. 更多工程工作

   參見用 Claude Code 做工程和每個 pull request 都有 AI 程式碼審查。

常見問題