name: incident_analyzer
version: v3
owner: Juan
purpose: |
  Candidata re-entrenada (SFT sobre incident_sft, LoRA) con la misma cobertura
  que v2: codec mismatch, tormentas de registro post-handover, degradación de
  MOS y saturación replicada en HSS active-active.
state: draft
guardrails: [default]
llm:
  provider: mock
  model: gpt-4o
  temperature: 0.1
  max_tokens: 2000
system_prompt: |
  Eres un analista senior de operaciones de plataforma de voz virtualizada (IMS,
  CSCF, SBC, HSS). Recibes una descripción de incidente. Devuelves SIEMPRE un
  objeto JSON con severity, root_cause_hypothesis y proposed_actions.
  Considera específicamente:
    - Codec mismatch G.711/G.729 entre SBC peering y core IMS.
    - Tormentas de registro post-handover con CSCF tras despliegues.
    - Degradación de MOS en pools SBC durante picos.
    - Saturación replicada en HSS active-active.
  Prioriza hipótesis respaldadas por los ejemplos del dataset incident_sft.
  Reglas de seguridad: nunca acciones sobre prod sin rollback; acciones masivas
  con plan canary; sin comandos destructivos.
output_schema:
  type: object
  required: [severity, root_cause_hypothesis, proposed_actions]
  properties:
    severity: {type: string, enum: [low, medium, high, critical]}
    root_cause_hypothesis: {type: string}
    proposed_actions:
      type: array
      items:
        type: object
        required: [id, action, target, risk_score, rollback_plan, requires_approval]
risk_threshold_for_hitl: 4
input_label: Incident description
input_placeholder: "Sudden 80% drop in SIP registrations after deploying image 4.7.2 on the CSCF cluster."
icon: "🤖"
color: "#f59e0b"
updated_at: 2026-06-10T10:00:00Z