task-analysis

任务分析

概述

此技能可对 ServiceNow 中的任务数据进行全面分析，以识别运营模式并优化工作分配。涵盖以下内容：

• 分析 task、sc_task 和 planned_task 表中的任务量趋势
• 识别任务量过高的瓶颈分配组和个人
• 通过分析 task_sla 记录和当前任务时长，预测 SLA 违约
• 根据工作能力和技能匹配情况，提出工作量重新分配建议
• 生成包含关键绩效指标的任务健康状况仪表板
• 检测任务重新分配、升级和解决时间方面的模式

适用场景： 管理者需要了解团队工作量分布、SLA 合规情况呈下降趋势、需要为即将开展的项目规划能力，或需要识别任务处理中的系统性瓶颈时。

价值主张： 主动分析任务可防止 SLA 违约、平衡各团队的工作量，并为人员配置和流程改进决策提供数据依据。

前提条件

• 角色： itil、task_admin、assignment_group_manager 或 admin
• 访问权限： 对 task、sc_task、planned_task、task_sla、sys_user_group 和 sys_user 表具有读取权限
• 知识： 了解任务生命周期状态、SLA 定义和组织的分配组结构

流程

第 1 步：评估当前任务量和状态分布

获取所有任务类型中活动任务的快照。

使用 MCP（Claude Code/Desktop）：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  description: Task volume snapshot by type and state
  script: |
    var snapshot = { timestamp: new GlideDateTime().getDisplayValue(), task_types: [] };
    var tables = ['incident', 'sc_task', 'change_request', 'problem', 'sc_req_item'];

    tables.forEach(function(tableName) {
      var typeData = { table: tableName, states: {} };
      var ga = new GlideAggregate(tableName);
      ga.addQuery('active', true);
      ga.addAggregate('COUNT');
      ga.groupBy('state');
      ga.query();

      var total = 0;
      while (ga.next()) {
        var state = ga.state.getDisplayValue();
        var count = parseInt(ga.getAggregate('COUNT'));
        typeData.states[state] = count;
        total += count;
      }
      typeData.total_active = total;
      snapshot.task_types.push(typeData);
    });

    gs.info(JSON.stringify(snapshot, null, 2));

使用 REST API（针对特定任务类型）：

GET /api/now/table/sc_task?sysparm_query=active=true&sysparm_fields=sys_id,number,state,assignment_group,assigned_to,priority,opened_at,sla_due&sysparm_limit=100&sysparm_display_value=true

第 2 步：识别分配组瓶颈

找出任务量不成比例地偏高或任务积压时间过长的组。

使用 MCP：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  description: Identify bottleneck assignment groups
  script: |
    var bottlenecks = [];

    var ga = new GlideAggregate('task');
    ga.addQuery('active', true);
    ga.addQuery('assignment_group', 'ISNOTEMPTY', '');
    ga.addAggregate('COUNT');
    ga.addAggregate('AVG', 'reassignment_count');
    ga.groupBy('assignment_group');
    ga.orderByAggregate('COUNT', 'DESC');
    ga.query();

    while (ga.next()) {
      var groupId = ga.assignment_group.toString();
      var count = parseInt(ga.getAggregate('COUNT'));

      // Get average age of active tasks
      var ageGa = new GlideAggregate('task');
      ageGa.addQuery('active', true);
      ageGa.addQuery('assignment_group', groupId);
      ageGa.addAggregate('AVG', 'sys_mod_count');
      ageGa.query();

      var avgAge = 0;
      if (ageGa.next()) {
        avgAge = parseInt(ageGa.getAggregate('AVG', 'sys_mod_count'));
      }

      // Get group member count
      var members = new GlideAggregate('sys_user_grmember');
      members.addQuery('group', groupId);
      members.addQuery('user.active', true);
      members.addAggregate('COUNT');
      members.query();
      var memberCount = 0;
      if (members.next()) memberCount = parseInt(members.getAggregate('COUNT'));

      bottlenecks.push({
        group: ga.assignment_group.getDisplayValue(),
        active_tasks: count,
        active_members: memberCount,
        tasks_per_person: memberCount > 0 ? (count / memberCount).toFixed(1) : 'N/A',
        avg_reassignments: parseFloat(ga.getAggregate('AVG', 'reassignment_count')).toFixed(1)
      });
    }

    // Sort by tasks per person descending
    bottlenecks.sort(function(a, b) {
      return parseFloat(b.tasks_per_person) - parseFloat(a.tasks_per_person);
    });

    gs.info(JSON.stringify(bottlenecks.slice(0, 20), null, 2));

第 3 步：预测 SLA 违约

分析任务 SLA 记录，找出存在违约风险的任务。

使用 MCP：

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: task_sla
  query: stage=in_progress^has_breached=false^planned_end_time<=javascript:gs.hoursAgoEnd(-24)
  fields: sys_id,task,task.number,task.short_description,task.assignment_group,task.assigned_to,task.priority,sla,planned_end_time,percentage,business_percentage,stage
  limit: 50
  order_by: planned_end_time

使用 REST API：

GET /api/now/table/task_sla?sysparm_query=stage=in_progress^has_breached=false^planned_end_time<=javascript:gs.hoursAgoEnd(-24)&sysparm_fields=sys_id,task,task.number,task.short_description,task.assignment_group,task.assigned_to,task.priority,sla,planned_end_time,percentage,business_percentage&sysparm_limit=50&sysparm_display_value=true

按组分析违约风险：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  description: SLA breach risk analysis by assignment group
  script: |
    var riskAnalysis = [];

    var ga = new GlideAggregate('task_sla');
    ga.addQuery('stage', 'in_progress');
    ga.addQuery('has_breached', false);
    ga.addQuery('business_percentage', '>=', 75);
    ga.addAggregate('COUNT');
    ga.groupBy('task.assignment_group');
    ga.orderByAggregate('COUNT', 'DESC');
    ga.query();

    while (ga.next()) {
      var group = ga.getValue('task.assignment_group');
      var atRisk = parseInt(ga.getAggregate('COUNT'));

      // Count already breached
      var breached = new GlideAggregate('task_sla');
      breached.addQuery('stage', 'in_progress');
      breached.addQuery('has_breached', true);
      breached.addQuery('task.assignment_group', group);
      breached.addAggregate('COUNT');
      breached.query();
      var breachedCount = 0;
      if (breached.next()) breachedCount = parseInt(breached.getAggregate('COUNT'));

      riskAnalysis.push({
        group: ga.getDisplayValue('task.assignment_group'),
        at_risk_75_plus: atRisk,
        already_breached: breachedCount,
        total_exposure: atRisk + breachedCount
      });
    }

    gs.info(JSON.stringify(riskAnalysis, null, 2));

第 4 步：分析个人工作量分布

检查分配组内每位团队成员的工作量。

使用 MCP：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  description: Individual workload analysis for assignment group
  script: |
    var groupId = '[group_sys_id]';
    var workload = [];

    var ga = new GlideAggregate('task');
    ga.addQuery('active', true);
    ga.addQuery('assignment_group', groupId);
    ga.addQuery('assigned_to', 'ISNOTEMPTY', '');
    ga.addAggregate('COUNT');
    ga.groupBy('assigned_to');
    ga.orderByAggregate('COUNT', 'DESC');
    ga.query();

    while (ga.next()) {
      var userId = ga.assigned_to.toString();

      // Get priority breakdown
      var priorities = {};
      var pa = new GlideAggregate('task');
      pa.addQuery('active', true);
      pa.addQuery('assigned_to', userId);
      pa.addAggregate('COUNT');
      pa.groupBy('priority');
      pa.query();
      while (pa.next()) {
        priorities['P' + pa.priority.toString()] = parseInt(pa.getAggregate('COUNT'));
      }

      // Count tasks with SLA at risk
      var slaRisk = new GlideAggregate('task_sla');
      slaRisk.addQuery('task.assigned_to', userId);
      slaRisk.addQuery('stage', 'in_progress');
      slaRisk.addQuery('business_percentage', '>=', 75);
      slaRisk.addAggregate('COUNT');
      slaRisk.query();
      var riskCount = 0;
      if (slaRisk.next()) riskCount = parseInt(slaRisk.getAggregate('COUNT'));

      workload.push({
        user: ga.assigned_to.getDisplayValue(),
        active_tasks: parseInt(ga.getAggregate('COUNT')),
        priorities: priorities,
        sla_at_risk: riskCount
      });
    }

    // Unassigned tasks
    var unassigned = new GlideAggregate('task');
    unassigned.addQuery('active', true);
    unassigned.addQuery('assignment_group', groupId);
    unassigned.addQuery('assigned_to', 'ISEMPTY', '');
    unassigned.addAggregate('COUNT');
    unassigned.query();
    var unassignedCount = 0;
    if (unassigned.next()) unassignedCount = parseInt(unassigned.getAggregate('COUNT'));

    var result = {
      group: '[group_name]',
      members: workload,
      unassigned_tasks: unassignedCount
    };

    gs.info(JSON.stringify(result, null, 2));

第 5 步：分析任务随时间变化的趋势

跟踪任务创建、完成和积压增长趋势。

使用 MCP：

Tool: SN-Execute-Background-Script
Parameters:
  description: Weekly task trend analysis
  script: |
    var trends = [];

    for (var i = 7; i >= 0; i--) {
      var weekStart = gs.daysAgoStart(i * 7);
      var weekEnd = gs.daysAgoEnd((i - 1) * 7);

      var week = { period: 'Week -' + i, created: 0, closed: 0, backlog: 0 };

      // Created
      var created = new GlideAggregate('task');
      created.addQuery('opened_at', '>=', weekStart);
      created.addQuery('opened_at', '<=', weekEnd);
      created.addAggregate('COUNT');
      created.query();
      if (created.next()) week.created = parseInt(created.getAggregate('COUNT'));

      // Closed
      var closed = new GlideAggregate('task');
      closed.addQuery('closed_at', '>=', weekStart);
      closed.addQuery('closed_at', '<=', weekEnd);
      closed.addAggregate('COUNT');
      closed.query();
      if (closed.next()) week.closed = parseInt(closed.getAggregate('COUNT'));

      week.net_change = week.created - week.closed;
      trends.push(week);
    }

    // Current backlog
    var backlog = new GlideAggregate('task');
    backlog.addQuery('active', true);
    backlog.addAggregate('COUNT');
    backlog.query();
    var currentBacklog = 0;
    if (backlog.next()) currentBacklog = parseInt(backlog.getAggregate('COUNT'));

    var result = {
      current_backlog: currentBacklog,
      weekly_trends: trends
    };

    gs.info(JSON.stringify(result, null, 2));

第 6 步：生成工作量重新分配建议

根据分析结果，提出可执行的建议。

使用 MCP：

Tool: SN-Add-Work-Notes
Parameters:
  table_name: sys_user_group
  sys_id: [group_sys_id]
  work_notes: |
    === TASK ANALYSIS & WORKLOAD REPORT ===
    Group: Service Desk Team A
    Date: 2026-03-19

    CURRENT STATE:
    - Active tasks: 87
    - Unassigned: 12
    - Members: 8 active
    - Average per person: 10.9 tasks

    WORKLOAD DISTRIBUTION:
    - Alice Johnson: 18 tasks (5 P1/P2) - OVERLOADED
    - Bob Smith: 15 tasks (3 P1/P2)
    - Carol Davis: 12 tasks (2 P1/P2)
    - Dan Wilson: 11 tasks (1 P1/P2)
    - Eve Martinez: 10 tasks (2 P1/P2)
    - Frank Lee: 8 tasks (0 P1/P2)
    - Grace Chen: 7 tasks (1 P1/P2)
    - Henry Patel: 6 tasks (0 P1/P2) - CAPACITY AVAILABLE

    SLA RISK:
    - 14 tasks at 75%+ SLA consumption (breach within 24 hours)
    - 3 tasks already breached
    - Highest risk: Alice Johnson (5 tasks at risk)

    TRENDS (8 weeks):
    - Creation rate: 45/week average (trending up +8%)
    - Closure rate: 41/week average (stable)
    - Backlog growing at ~4 tasks/week

    RECOMMENDATIONS:
    1. IMMEDIATE: Redistribute 5 tasks from Alice to Henry/Grace (capacity available)
    2. IMMEDIATE: Assign 12 unassigned tasks prioritizing SLA-at-risk items
    3. SHORT-TERM: Backlog growing - request 1 additional team member or cross-train
    4. PROCESS: Investigate high reassignment rate (avg 2.3 per task) - routing rules may need tuning

工具用法

MCP 工具参考

工具	适用场景
SN-Query-Table	查询任务、SLA、组和分配信息
SN-Get-Record	获取单个任务或组的详细信息
SN-Natural-Language-Search	查找符合自然语言描述的任务
SN-Execute-Background-Script	执行复杂聚合、趋势分析和工作量计算
SN-Add-Work-Notes	发布分析报告和建议

REST API 参考

端点	方法	用途
/api/now/table/task	GET	查询所有类型的任务
/api/now/table/sc_task	GET	专门查询目录任务
/api/now/table/planned_task	GET	查询计划任务／项目任务
/api/now/table/task_sla	GET	分析 SLA 状态和违约风险
/api/now/table/sys_user_group	GET	获取分配组详细信息
/api/now/stats/task	GET	使用 Stats API 在服务器端进行聚合

最佳实践

• 在恰当的层级进行分析： 使用特定任务表（incident、sc_task）进行类型专属分析；使用 task 查看跨类型数据
• 按团队规模进行标准化： 始终同时展示人均任务数和总数，以识别真正的瓶颈
• 考虑工作时间： 进行 SLA 分析时，使用 task_sla 中的 business_percentage，而不是日历经过时间
• 查看重新分配模式： 重新分配次数过高表明存在路由或技能不匹配问题
• 单独跟踪未分配任务： 未分配任务是隐形瓶颈；务必将其列出
• 设置阈值警报： 定义明确的阈值（例如，每人 >15 个任务、SLA 消耗 >80%），用于自动警报
• 纳入容量因素： 分析工作负载时，应考虑带薪休假（PTO）、培训日和兼职安排
• 配套行动建议： 每次分析都应至少提出一条具体且可执行的建议

故障排除

任务计数与仪表板不符

原因： 仪表板可能使用了不同的筛选条件（例如，排除某些状态或任务类型） 解决方案： 将仪表板小组件使用的确切查询与分析查询进行比较。检查访问控制是否会针对不同用户筛选出不同结果。

SLA 数据出现意外值

原因： SLA 定义可能已更改，或者追溯附加 SLA 影响了计算结果 解决方案： 检查 task_sla.sla 引用，确认附加了正确的 SLA 定义。查看 has_breached 与 stage，以准确判断状态。

分配组成员人数不正确

原因： 非活跃用户可能仍是组成员，或者用户可能属于多个组 解决方案： 使用 user.active=true 筛选 sys_user_grmember，并检查是否存在重复成员关系。

趋势数据存在缺口

原因： 某些时段没有任务创建或关闭，或者数据归档移除了历史记录 解决方案： 在趋势输出中包含计数为零的时段。检查是否为任务表配置了表轮换或归档。

示例

示例 1：每周运营评审数据

输入：“为每周运营评审会议准备任务分析数据”

流程： 执行步骤 1、2、5 和 6，生成包含任务量、瓶颈、趋势和建议的综合快照。

示例 2：防止 SLA 违约

输入：“接下来 24 小时内哪些任务即将违反 SLA？”

Tool: SN-Query-Table
Parameters:
  table_name: task_sla
  query: stage=in_progress^has_breached=false^planned_end_time<=javascript:gs.hoursAgoEnd(-24)^planned_end_time>=javascript:gs.beginningOfToday()
  fields: task.number,task.short_description,task.assigned_to,task.assignment_group,planned_end_time,business_percentage
  limit: 30
  order_by: planned_end_time

示例 3：新经理入职

输入：“我刚接管 Team B。请向我展示团队当前的工作状况。”

流程： 执行步骤 2、4 和 5，并筛选特定组，生成完整的工作负载概况，包括个人明细、SLA 风险和 8 周趋势。

相关技能

• reporting/sla-analysis - 详细的 SLA 性能分析
• reporting/trend-analysis - 通用趋势分析功能
• reporting/executive-dashboard - 面向高管的报告
• itsm/incident-lifecycle - 事件专属任务管理
• catalog/request-fulfillment - 目录任务履行工作流
• admin/workflow-creation - 自动执行任务路由和升级