LLM пишет убедительные postmortem, но ошибается в выводах

LLM могут быстро подготовить postmortem инцидента, но красивый текст не гарантирует точность анализа — модели часто неверно связывают события или предлагают неработающие решения. На примере инцидента Cloudflare разработчик SiYa_renko в статье на OTUS показал, как проверять такие разборы и использовать их как основу для полезной ретроспективы.

Это важно для команд, которые начинают автоматизировать анализ сбоев: нужны методы верификации выводов, а не слепое доверие к модели.