JIRA 问题智能自动分配工作流

工作流名称

JIRA 问题智能自动分配工作流

主要功能和亮点

该工作流通过集成 JIRA、OpenAI 以及 Supabase 向量数据库，实现对未分配且滞留超过5天的 JIRA 任务的智能自动分配。利用 AI 技术自动检索相似的已解决问题，识别最佳团队成员，并结合当前任务负载，实现高效且精准的任务指派，避免任务遗漏和资源浪费。

解决的核心问题

• 防止 JIRA 中未分配的任务长时间滞留，导致项目管理盲点。
• 减轻项目经理和团队成员在任务分配上的手动工作量。
• 利用历史问题数据和 AI 语义匹配，智能推荐最合适的处理人选。
• 结合团队成员当前工作负载，合理分配任务，避免过载。

应用场景

• 敏捷开发团队需自动管理和分配任务，确保任务无遗漏。
• 项目管理中希望利用 AI 协助优化任务分配效率和合理性。
• 需要持续监控和处理长期未指派的 JIRA 问题。
• 团队成员众多且项目任务复杂，需智能辅助决策。

主要流程步骤

1. 定时触发：周期性地从 JIRA 获取最近已解决的任务，构建最新的历史问题库。
2. 数据预处理：对任务数据进行清洗，去重，并提取关键字段（项目键、问题键、类型、创建及解决时间、负责人等）。
3. 向量化索引：基于 OpenAI Embeddings 将已解决任务向量化，存入 Supabase 向量存储数据库。
4. 监控滞留问题：定时查询 JIRA 中未指派且超过5天的待办任务。
5. 相似问题匹配：利用 AI Agent 查询向量数据库，寻找与滞留任务相似且已解决的问题及其处理人。
6. 工作量评估：统计候选负责人当前正在进行的任务数量，计算其容量。
7. 智能分配：将任务自动指派给负载最轻、且历史处理过类似问题的团队成员。
8. 任务状态更新与通知：在 JIRA 任务中添加评论，说明自动分配原因。

涉及的系统或服务

• JIRA Software Cloud：任务数据来源及任务状态更新。
• OpenAI API：生成文本嵌入向量及自然语言理解，支持相似问题匹配和信息抽取。
• Supabase：基于 PostgreSQL 的向量数据库，用于存储和检索任务向量索引。
• n8n 自动化平台：工作流编排和节点连接执行。

适用人群或使用价值

• 项目经理和团队负责人：减轻任务分配负担，提升管理效率。
• 敏捷开发团队：确保任务流转顺畅，及时处理滞留任务。
• 运维和支持团队：快速定位和分配待处理工单，优化响应速度。
• 中大型企业IT团队：利用 AI 优化人力资源分配，提升团队协作效能。

该工作流实现了从数据采集、AI 语义分析到自动化任务指派的闭环，帮助团队智能分配资源，提升项目管理的智能化水平和响应速度。