调度触发自动化

此工作流适合以下人群：
- 客服团队：需要快速处理和管理大量支持请求的团队。
- 项目经理：希望通过自动化提高工作效率的管理者。
- 技术支持人员：需要快速识别和优先处理技术问题的专业人士。
- 开发人员：希望通过自动化解决问题和提升工作流程的开发者。

此工作流解决了以下问题：
- 提高响应效率：通过自动化处理新支持票据，减少了人工干预，提高了响应速度。
- 精准分类和优先级设置：使用 AI 自动为票据分类和设置优先级，确保重要问题得到及时处理。
- 智能问题解决：通过分析过去的解决方案，帮助客服人员快速找到问题的潜在解决方案，提升客户满意度。

工作流过程详解：
1. 调度触发器：定期检查新打开的 JIRA 支持票据。
2. 获取开放票据：从 JIRA 中提取状态为“待处理”的票据，限制为 10 个。
3. 标记已处理票据：确保不重复处理已见过的票据。
4. 简化票据：提取关键信息，如项目关键字、问题关键字、创建时间和描述等。
5. AI 模型处理：使用 OpenAI 进行分类、优先级设置和重写票据摘要。
6. 更新票据：将 AI 生成的标签、优先级和描述更新到 JIRA 中。
7. 获取最近相似已解决问题：查找过去一个月内已解决的相似问题，以便更好地理解当前问题。
8. 循环处理相似问题：对找到的相似问题进行逐一处理。
9. 获取评论：提取相似问题的评论以进行分析。
10. 总结解决方案：分析评论并总结解决方案。
11. 尝试解决当前问题：根据已解决问题的背景，AI 提出对当前问题的解决建议。
12. 添加评论：将 AI 生成的建议作为评论添加到当前 JIRA 问题中。

用户如何自定义和适应此工作流：
- 调整调度频率：根据支持请求的数量，调整调度触发器的运行频率。
- 修改 JQL 查询：根据特定项目或问题类型自定义 JIRA 查询，以适应不同的需求。
- 更新 AI 模型：可以更换使用的 AI 模型或调整模型参数，以优化分类和解决方案生成。
- 增加或减少处理节点：根据实际业务需求，增加或减少工作流中的处理节点，以提高效率或适应不同的工作模式。