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Tägliche Sentry-Fehlerbehebungen

Plane eine tägliche Advanced-Devin-Session, die über Nacht neue Sentry-Fehler abruft, für jeden eine Fehlerbehebungs-Session startet und PRs bis zum Morgen bereitstellt.
AuthorCognition
CategoryAutomatisierungen
FeaturesZeitpläne, MCP, Advanced
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Sentry-MCP verbinden

Bevor Sie Ihren Zeitplan erstellen, benötigt Devin Zugriff auf Ihre Sentry-Daten.
  1. Gehen Sie zu Settings > MCP Marketplace und suchen Sie nach Sentry
  2. Klicken Sie auf Enable und authentifizieren Sie sich über OAuth – dadurch erhält Devin Lesezugriff auf Ihre Sentry-Issues, Events und Stack Traces
  3. Klicken Sie auf Test listing tools, um zu überprüfen, ob die Verbindung funktioniert
Sobald die Verbindung hergestellt ist, kann Devin Ihre Sentry-Projekte abfragen, Issue-Details und Stack Traces abrufen und Breadcrumbs lesen – alles innerhalb einer Sitzung. Erfahren Sie mehr über das Konfigurieren von MCP-Servern.
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Zeitplan erstellen

Gehe zu Settings > Schedules und klicke auf Create schedule.
  • Name: Daily Sentry remediation — payments-api
  • Frequency: Täglich um 6:00 Uhr (damit Fix-PRs vor dem Standup bereit sind)
  • Agent: Advanced Devin — damit kann Devin für jeden Fehler eine separate Session starten, sodass Fixes parallel ausgeführt werden
  • Slack channel: Wähle einen Channel (z. B. #sentry-fixes), damit dein Team benachrichtigt wird, wenn der Lauf abgeschlossen ist und PRs zur Überprüfung bereitstehen
  • Prompt:
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Befüllen Sie Knowledge mit Ihrer Codebasis und früheren Fehlerbehebungen

Devin schreibt bessere Fixes, wenn es die Fehlermuster deiner App versteht. Anstatt Knowledge-Einträge selbst zu schreiben, führe eine Advanced Devin-Session aus, um deine Codebasis und frühere Fixes zu untersuchen, und lass Devin anschließend das Knowledge erstellen:Diese Einträge werden automatisch abgerufen, wenn Devin während geplanter Durchläufe auf passende Fehler stößt – und der oben stehende geplante Prompt weist Devin an, Knowledge basierend auf deinem PR-Feedback zu aktualisieren, sodass Devin im Laufe der Zeit besser wird.
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Was ein typischer Durchlauf liefert

Jeden Morgen verarbeitet Devin die über Nacht aufgelaufene Fehlerwarteschlange und eröffnet gezielte Pull Requests (PRs). So sieht die Ausgabe einer echten Sitzung aus:
Processed 5 Sentry errors from payments-api (past 24h):

1. TypeError: Cannot read property 'last4' of null (1,892 events)
   Root cause: Stripe webhook delivers `payment_method: null` for
   bank transfer payments. CheckoutReceipt.tsx:34 destructures
   without a null check.
   PR #612: Add null safety to CheckoutReceipt, show "Bank Transfer"
   fallback for non-card payments.

2. TimeoutError: Query timeout after 30s on /api/invoices (743 events)
   Root cause: N+1 query in InvoiceService.getMonthly() — each
   line item triggers a separate product lookup.
   PR #613: Add eager loading for invoice line items with
   Sequelize `include`.

3. RangeError: Maximum call stack size exceeded (412 events)
   Root cause: Circular reference in refund.toJSON() when a
   refund references its parent transaction which references
   the refund.
   PR #614: Break circular ref with a custom serializer,
   add max-depth test.

4-5. Two lower-frequency validation errors — PRs #615, #616.
Jede PR enthält den Link zum Sentry-Issue, eine Beschreibung der eigentlichen Ursache, die Korrektur sowie einen Test, der den ursprünglichen Fehler aufgedeckt hätte.
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Feinabstimmen und iterieren

Nach einer Woche mit Durchläufen sollten Sie überprüfen, was funktioniert, und Anpassungen vornehmen:Begrenzen Sie die Fehleranzahl. Starten Sie mit den top 5 Fehlern pro Durchlauf. Wenn Devin konsistent mergebare PRs erstellt, erhöhen Sie auf 8–10. Wenn die Fixes stark überarbeitet werden müssen, reduzieren Sie auf 3.Nach Projekt oder Tag filtern. Beschränken Sie den Prompt auf bestimmte Sentry-Projekte (payments-api, web-frontend) oder schließen Sie störende Tags aus. Sie können separate Zeitpläne pro Projekt erstellen, wenn sich das Fehleraufkommen unterscheidet.Aus Ergebnissen lernen. Führen Sie nach ein paar Wochen eine Advanced-Devin-Session aus, um zu analysieren, welche Fixes tatsächlich ausgeliefert wurden, und überführen Sie diese Erkenntnisse in Knowledge: