Jira Automation 探索与实践

学生团队JIRA实战:从入门到精通的踩坑指南与协作规范 项目管理工具是现代软件工程团队协作的核心基础设施,其核心原理在于通过标准化的工作流、可视化的任务看板和精细化的权限控制,将复杂的开发过程拆解为可追踪、可度量的工作项。从技术价值角度看,这类工具不仅解决了任务分配不透明、进度难以跟踪等传统协作痛点,更重要的是沉淀了项目过程数据,为持续改进提供了依据。在实际应用场景中,无论是敏捷开发的Scrum冲刺,还是传统瀑布模型,都需要根据团队规模和工作习惯选择合适的工具并建立配套规范。本文基于学生团队的真实使用经历,深入剖析了JIRA在任务模板化、看板管理和筛选器配置等关 阅读详情

2020 年上半年,Atlassian 在 Jira Cloud 上推出了一个非常不错的新功能 Jira Automation,将强大的无代码自动化功能带入 Jira Cloud 原生功能中,不用安装额外的插件,就可以非常方便的实现如下能力:

  • 协助团队在不用编码的情况下,将很多重复且乏味的工作自动化,帮助团队专注在价值更高的工作上;

  • 在多团队、多工具的情况下,流程会因为每个人对于执行细则和工具使用的理解不一样而变得混乱。自动化可以帮助团队标准化的梳理和组织各种活动,而 Jira Automation 为其提供了高效而低成本的实现方式;

  • 通过 Jira Automation 可以非常方便的集成工作中使用的 IM 工具,极大降低信息同步成本,提高效率;

  • 通过 Jira Automation 可以帮助团队更加系统的进行编码到产出的 Devops 实践。

作为 Jira Cloud 的用户,我们尝试在工作中逐步引入 Jira Automation,进行了一些探索和实践,这篇文章梳理和总结了这过程中的一些经验和心得和大家进行分享。

功能介绍

管理页面及入口

Jira Automation 的管理界面比较简洁,管理界面的规则页面,按照规则类型:全部规则、全局规则、项目规则对所有自动化规则进行了分类,用户可以自定义标签进行规则过滤。列表的每个条目展示了规则名称、拥有者、项目名称,开闭状态开关。单条规则可以进行复制、移出和导出操作。

其入口有两处:

  1. 每个项目的项目管理侧边栏中有 Jira Automation 的入口,可以直接进入该项目的管理界面,看到属于该项目,以及拥有者为当前用户的规则列表。

  2. 在系统设置的“System”页面侧边栏有另外一个入口,需要有系统管理员权限才能访问而,进入后可以看到所有的规则。

管理页面的右上角有“创建规则”按钮,旁边的“...”菜单中有“性能洞察”可以看到每条规则的执行次数,总时长和平均时长以及执行结果的数据。菜单的其它功能基本都是常规操作,这里不再赘述。

管理页面中还提供了“审计日志(Audit Log)”以及“模板库(Library)”。审计日志可以看到每次规则执行的详细信息,模板库提供了一些常规的规则模板。

规则创建

规则详情

创建规则功能中可以配置规则的详细信息以及规则的过程定义。在规则详情中除了通用的规则名称、描述外,还可以进行如下定义:

  • 规则的使用范围:是单个项目适用还是多项目共用;

  • 允许其它规则触发;

  • 错误通知的方式;

  • 规则的拥有者;

  • 规则的执行者。

规则过程定义

上述规则详情定义好以后就是 Jira Automation 功能的重头戏规则的过程定义了。Jira Automation 将规则抽象成了四类组件:

  • 触发器组件(trigger)

  • 条件判断组件(condition)

  • 执行组件(action)

  • 分支组件(branch)

触发器(trigger)

每次创建自动化规则,第一个需要定义的就是触发器组件,该组件作为规则的输入,规则中的后续判断和执行均依赖这个组件进行触发。Jira Automation 将触发器组件分成了四类:

  • 事务触发器:

这类触发器是目前我们会频繁使用到的触发器,这类触发器可以定义 Jira 中项目(Project)、迭代(Sprint)、版本(Version)、事务(Issue)的各种变化作为触发条件。是内容最为丰富的一类触发器,基本上覆盖了 Jira 上与事务相关的所有使用场景。

  • DevOps 触发器

这类触发器是用于代码、分支、构建、发布过程作为触发条件的触发器,需要这几类工具和 Jira 系统进行集成才能更好的使用。目前对这类触发器的使用我们在进行探索。

  • Integrations 触发器

这是一个很有意思的触发器类型,定义这类触发器的时候 Jira 会生成一个 Webhook URL 用于接收其它系统发出的 webhook 请求,并可以接受 issue key 作为请求参数或者请求 body,或是触发一条 JQL 查询,或是不带任何数据的请求,用于触发后续规则。

  • Scheduled 触发器

这是一个自定及计划安排的触发器,用于指定时间和指定周期触发后续规则,同事也支持 CRON 表达式的高级定义。

条件判断组件(Condition)

条件判断是当规则定义的触发条件触发后,用于判断后续规则如何执行的组件,Jira Automation 的条件判断相对比较简单,而且只能进行很简单的嵌套,但得益于 JQL 的强大过滤能力以及 Smart Values(下文会介绍)的灵活性,基本能们组绝大部分使用场景,下面挑选经常使用到的几项进行介绍:

  • Advanced compare condition

用于比较两个值的条件判断,支持等于、包含、大小等基本逻辑,也可以使用正则表达式匹配进行判断,条件为真则继续执行后续规则。

  • If / else block

基本的 if else 判断,下面可以在嵌套一层除 If / else block 之外的条件判断组件,并可以多个条件组成与的关系。满足分支条件则继续执行后续规则。

  • Issue fields condition

用于判断事务的字段是否符合条件的组件,支持等于或包含逻辑,同时可以比较当前事务与触发事务、父事务、史诗事务、目标事务等关联事务的字段。

  • JQL condition

Jira 传统艺能 JQL 的条件过滤,过滤出来的数据会进入后续规则的执行。和传统 JQL 不太一样的是,这里可以使用 smart-values,强强联合。

执行组件(Action)

这类组件没有什么特别的基本上就是 Jira 功能操作了,分成了四类:

  • Issue actions

Jira 事务的增删改查操作基本上都在这里。

  • Notifications

用于进行通知的功能都在这里,我们目前常用的主要是 Send email 和 Send web request。

这里需要重点介绍一下的是 Send web request 功能。该功能可以自定义一个 http 请求,包括 header 和 body,并且可以把请求的 response 保存到 samrt-values 变量中,用于后续的规则执行。目前我们基本上都是通过这个功能集成办公 IM 的机器人,用于 Jira 上信息的同步。

  • Jira Service Management

Service desk 的一些操作,我们没有用,就不介绍了。

  • Software

Jira 上关于版本的操作,可以创建、发布、取消发布 Jira 项目中定义的版本,版本名称可以使用正则表达式进行匹配。

  • Advanced

这部分是 Jira Automation 特有的能力,其中 Look issues,可以获得 JQL 过滤出来的事务数据,Create variable 可以给 smart value 自定义一个名称。

分支组件(Branch)

使用分支组件可以将规则中一部分事务数据分离出来单独进行处理,而不会收到其他规则部分的影响。

  • Advanced branching

单独处理事务数据中某个 smart value 对象。可以给指定的 smart value 对象定义别名用于后续规则的处理。

  • Branch rule / related issues

在 Jira 中事务经常是相关联的,通过这个功能可以筛选出指定关联的事务用于后续规则的处理。

Smart Values

Smart Values 是配合 Jira Automation 使用的又一强大特性,使用 smart values 可以在 automation 中非常方便的访问和操作 Jira 事务的数据。你甚至可以在 automation 的 web request 请求体中使用 smart values,可以把你想要的数据通过 web 请求发送给第三方系统,实现数据同步。

  • 可以访问和操作几乎所有的 Jira 事务数据,包括:Issue、Changelog、Commit、User、Sprint、Version 等,以及 Jira Automation 自定义的一些数据,如:lookupIssue、webhookResponse 等。下面例举官方文档中给出的示例,如果对 jira restful api 比较了解的,看到这些内容应该很熟悉,和 restful 中的定义基本保持一致。

- 返回事务中的描述字段
{{issue.description}}

- 返回事务的 key
{{issue.key}} 

- 返回事务的当前状态数据
{{issue.status}} 
  • 支持列表操作,包括:遍历、索引取值、求和平均等。

- 返回子任务的平均故事点数
{{issue.subtasks.Story Points.average}}

- 遍历事务的修复版本,并用“ - ”连接
{{issue.fixVersions.name.join(" - ")}} 

- 遍历事务的修复版本,打印版本名称和发布日期,使用“,”号分隔
{{#issue.fixVersions}}{{name}} {{releaseDate}}, {{/}}
  • 字符串操作,包括:大小写和数字的转换、拼接,正则表达式匹配,html、json、xml、url 的 encode 操作等。

- 字符串比对
{{issue.summary.equals(“hello world!”)}} -> false

- 字符串正则表达式匹配
{{issue.summary.match(".*(lo).*")}} -> lo
{{issue.summary.match(".*(o).*")}} -> [o, o]

- 字符串替换
{{issue.summary.replace("Hello","Goodbye")}} -> Goodbye World!

smart values 非常灵活,想进一步了解的可以参考官方 smart values 帮助文档。

实践案例

经过一段时间的探索,我们在 Jira Automation 上也积累了一些实践,这里以定时任务、任务模板、版本跨项目同步、版本信息同步第三方工具为例子和大家进行一下案例分享。

Jira 及 Confluence 备份

在 Jira Automation 发布前,Jira 和 Confluence 的定期备份需要管理员在产品中手动进行,当然也可以通过脚本调用接口自动进行备份,但是需要一个服务器来稳定的执行脚本。Jira Automation 提供了非常方便低成本的解决方式。

  1. 设置 Scheduled 触发器

这里我们使用 cron 表达式定义备份计划,每周三 12 点(系统提示这里是 UTC 时间,也就是 CTS 20 点)进行触发备份任务。

2. 设置 Action

在这个规则中我们设置了两个 action,一个通过 send web request 调用 Jira 和 Confluence 的备份接口,另一个接受备份接口返回的 response,记录在审计日志中,用于检查跟踪备份的执行结果。

(1) Action 1: Send web request

在 request 中填上接口要求的 header 数据和 post body 数据就可以了,这里需要注意的是,Action 2 的执行需要勾选上 wait for response 选项,这样 response 会保存在 {{webhookResponse}} 的 smart value 中,用于后续步骤的执行。

(2) Action 2: Add value to the audit log

上一步设置好后,只需要将{{webhookResponse}} 填入 log message 中就可以了。

规则执行后就可以在规则的审计日志中看到每次执行的情况以及,接口返回的结果。

创建 Epic 时自动创建其子任务

在没有 Jira Automation 之前,如果不安装额外插件基本上没有办法在创建史诗任务时创建一些配套的子任务,从而形成一个史诗任务的模板。Jira Automation 只需要简单的几步操作就能解决这个问题。

1. 设置触发器

使用 Issue created 组件作为触发器,该触发器不需要额外的设置,只要有事务被创建就会触发。

2. 过滤出我们需要的事务类型

在触发器被触发后我们只需要过滤出我们需要的事务就可以了,条件判断的设置也非常简单,Issue Type 等于 Epic 就可以了。

3. 创建子任务

接下来只需要使用创建事务组件创建子任务就可以了。

创建子任务时会有一些特殊的设置:

  • Epic Link 需要设置为 Trigger issue,这样任务才会关联到条件判断过滤出来 Epic 下。

  • 事务摘要中需要使用 {{triggerIssue}} 标记是哪个 Epic 的子任务,不然所有 Epic 下的任务会同名,不太容易区分出来。

同步开发发布的版本到实施侧的项目

在私有化部署产品开发过程中,迭代发布的版本不一定都会给客户进行部署。同时开发和实施的任务分别在两个 Jira 项目中进行管理,迭代发布版本在开发项目中进行管理,客户侧的版本升级需求在实施项目中进行管理,所以需要将客户侧可升级的版本发布从开发项目同步到实施项目中。Jira Automation 可以好的避免版本同步的延迟和人工同步时可能产生的错误操作。

1. 设置触发器

这里我们使用 Version released 作为触发器,使用正则表达式过滤掉不符合版本命名规范的发布版本。

在设置完触发器后,我们想在审计日志中记录一下发布的版本名称,方便后续问题排查。因此设置了一个添加审计日志的 action,记录 {{version.name}} 这个 smart value。

2. 设置条件判断组件

由于我们只希望同步指定开发项目中发布的版本到实施项目中,因此这里我们使用 {{version.project.key}} 进行了正则匹配过滤,只接受 PI 和 HZPI 两个项目发布的版本数据。

3. 后续创建和发布版本的执行

经过上面两部后就过滤出了我们需要的版本数据,接下来只要执行创建和发布版本的过程就可以达到目的了。这里以发布版本为例,创建版本操作一样,只需要把执行组件由发布版本改为创建版本即可。

同步版本中修复的 bug 到 IM 工作群

版本发布后实施部门的项目经理或者客户成功经理想快速了解当前发布的版本中修复能哪些 bug。以前我们都是通过在 Confluence 上发布 release notes 文档的方式进行信息同步,但是文档同步时效性比较差,而且项目经理或者客户成功经理在客户现场时访问 Confluence 也不太方便。Jira Automation 很好的解决了这个问题,将信息直接同步到 IM 工作群,项目经理或者客户成功经理可以及时方便的看到这些信息,从而提高了信息的触达率和沟通效率。

1. 设置触发器

和上面的案例一样,我们还是使用 Version released 组件,使用正则表达式过滤出我们需要发送的版本。

2. 过滤出需要同步的 Bug

接着我们需要过滤出对应版本中修复的 bug,这里我们使用 Looup issues 组件,在这个组件中我们使用 JQL 过滤出这些 bug,并保存到 {{loopupIssues}} 这个 smart value 中用于后续规则执行时调用。

3. 发送 Bug 数据到 IM 工作群

最后我们只需将数据按照 IM 指定的格式发送到 IM 服务接口就可以了。

这里有一个非常有意思的能力,在 web request 的 post body 中,我们可以利用 smart values 提供的列表能力嵌套在 json 数据中,发送 request 时,Jira Automation 会自动渲染出数据并完成发送,从而实现多个 bug 的数据在一个 IM 消息中发送,而不用发送多条 IM 消息污染群信息。

{
    "msg_type": "post",
    "content": {
        "post": {
             "zh_cn": {
                  "title": "{{version.name}} 发布,修复 bug 清单",
                  "content": [
                      {{#lookupIssues}}{{^last}}
                      [{
                          "tag": "a",
                          "href": "{{url}}",
                          "text": "{{key}}"
                      },
                      {
                          "tag": "text",
                          "text": ":{{summary}}"
                      },
                      {
                          "tag": "text",
                          "text": " @{{reporter.displayName}}"
                      }],
                      {{/}}{{/}}
                      // 此处是渲染 json 数据时最后一条记录没有结尾逗号的处理
                      {{#lookupIssues}}{{#last}}
                      [{
                          "tag": "a",
                          "href": "{{url}}",
                          "text": "{{key}}"
                      },
                      {
                          "tag": "text",
                          "text": ":{{summary}}"
                      },
                      {
                          "tag": "text",
                          "text": " @{{reporter.displayName}}"
                      }]
                      {{/}}{{/}}
                  ]
            }
        }
    }
}

最后 IM 工作群中看到的效果如下,项目经理或者客户成功经理如果想进一步了解 bug 修复的具体情况,可以直接点击链接打开查看:

总结

总结下来,Jira Automation 是一个操作简单但是功能强大的自动化工具,它能把 Jira 上很多需要重复人工劳动的工作以组件拖拽配置的方式进行自动化,极大降低了自动化的门槛。当然除了产品功能值得称赞之外,该款产品的设计思路和抽象逻辑也非常值得我们学习。

参考资料

Jira Automation Cloud 版本官方文档

Smart-values Cloud 版本官方文档

ICE vs RICE vs WSJF:3大优先级框架横向对比与适用场景深度解析 本文深入对比ICE、RICE和WSJF三大优先级排序框架,解析其核心结构、适用场景及优劣势。ICE适合快速决策,RICE提供更全面的量化评估,WSJF则适用于复杂项目。通过实战案例和选型指南,帮助团队在不同发展阶段选择最佳优先级评估模型,优化资源分配和决策效率。 阅读详情

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AI测试与手工测试协同提升软件质量的工程实践

软件质量保障已从单一执行环节演进为覆盖需求、开发、交付全链路的系统工程。其核心在于将抽象的质量目标转化为可测量指标(如P95响应时间、错误率、合规校验通过率),再通过技术手段分层实现:AI驱动测试聚焦高频、确定性风险的模式识别与实时反馈,依托视觉比对、日志聚类、API行为建模等轻量可解释模型,解决覆盖广度与反馈速度问题;而手工测试以结构化探索(SBTM)为方法论,作为人类语义理解与真实场景感知的‘精密传感器’,专攻体验一致性、边界异常与业务逻辑合理性等不确定性领域。二者并非替代关系,而是通过统一《质量契约》

weixin_30265103的博客 402

OWASP ZAP插件化架构解析:从安全扫描到DevSecOps协作的工程实践

在软件开发生命周期中,安全测试是保障应用质量的关键环节。传统黑盒扫描工具往往在开发后期介入,导致漏洞修复周期长、成本高。现代DevSecOps理念强调安全左移,将安全能力无缝集成到开发流程中。插件化架构是实现这一目标的核心技术支撑,它通过微内核与扩展点设计,允许功能模块独立开发、动态加载,从而灵活适应不同技术栈和业务场景。这种架构不仅提升了工具的可扩展性和可维护性,更通过API和自动化框架,为安全工程师与开发人员的深度协作提供了技术基础。OWASP ZAP作为开源Web应用安全测试工具的典范,其插件化设计完

weixin_34112181的博客 446

团队协作新范式:Awesome Claude Skills如何重构企业工作流效率

在当今快节奏的技术环境中,团队协作面临着一个核心挑战:如何在保持高质量产出的同时,减少重复性工作并提升整体效率。技术团队和项目经理常常陷入工具切换的漩涡中——Jira中的任务管理、Slack中的沟通、Google Docs中的文档协作、GitHub中的代码审查,每个平台都需要单独操作,信息孤岛现象日益严重。 ## 问题识别:协作效率的三大瓶颈 技术团队在日常协作中普遍面临三个关键问题。首先是工

gitblog_07274的博客 768

用n8n实现每日站会自动化:采集-聚合-分发闭环

站会自动化本质是构建跨系统信息流闭环,其核心在于解决多源数据(如Git、Jira、CI)的精准采集、语义对齐与角色化分发。基于n8n Workflow Builder的可视化编排能力,可将时间窗口锚定UTC、通过Item Lists实现跨平台实体关联,并利用Function Item嵌入动态业务逻辑,从而替代人工整理与重复通知。该方案不仅提升Scrum团队每日同步效率,更支撑周报生成、阻塞预警、审计追溯等工程管理场景,是DevOps流程中低代码集成与可观测性落地的典型实践。

weixin_33713707的博客 387

研发管理工具横评:9款主流产品真实项目验证与选型指南

研发管理工具是团队从“人治”走向“流程化协作”的关键基础设施。其核心原理在于通过需求池、迭代规划、缺陷追踪和效能度量等模块,将研发过程结构化、可视化。技术价值上,合适的工具能显著提升交付效率、数据透明度与团队协同质量,同时避免信息孤岛。应用场景从初创团队的轻量敏捷尝试,到中大型企业的私有化部署与项目组合管理,差异极大。基于两套真实项目(SaaS迭代与交付型项目)的实测体验,横向对比了Jira、Linear、ClickUp、PingCode、ONES、TAPD、飞书项目、云效、禅道9款主流研发管理工具,覆盖需

weixin_34005042的博客 452

终极指南:AI驱动的项目管理平台如何提升团队协作效率

GitHub推荐项目精选(awesome-claude-skills)是一个精心策划的Claude技能、资源和工具列表,专为定制Claude AI工作流程而设计。其中的AI驱动项目管理平台集成了多种自动化工具,能够显著提升团队协作效率和项目交付速度。 ## 什么是AI驱动的项目管理平台? AI驱动的项目管理平台是将人工智能技术与传统项目管理工具相结合的创新解决方案。这类平台能够自动化重复性任务

gitblog_00034的博客 532

Marinara Engine安全机制深度解读:AES-256密钥加密、ADMIN_SECRET与沙箱指纹审批

Marinara Engine 是一款本地优先的 AI 角色扮演与对话引擎。它的客户端-服务端架构默认把所有数据留在你自己的机器上,而支撑这一承诺的,是三层递进的安全设计:用 AES-256 静态加密保存的 API 密钥、用 ADMIN_SECRET 守护的危险操作特权门,以及为内置助手 Professor Mari 打造的沙箱与文件指纹审批流程。本文面向新手,用尽量少的代码讲清楚这三道防线各自解

gitblog_01088的博客 479
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GrowingIO_
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