在 Atlassian Team ’23 盛会上披露的数据显示，历史上已经超过100亿次 自动化 执行。一键式自动化模板加速了自动化落地，不仅节省了团队大量的时间，而且还提高了团队效率。因此，使用过 Jira 自动化的客户都爱不释手。
目前，Jira 的全系列产品都支持 Jira 自动化，为开箱即用功能，包括免费、标准、高级和企业版；而Confluence 的高级和企业版则可以使用 Confluence 自动化。
接下来让我们深入了解 Jira 自动化的价值、实施自动化所需基出知识、自动化实战案例以及一些自动化高级功能，例如：用量管理技巧和自动化规则迁方法等。由于内容比较丰富，我将分多篇文章进行详细介绍。
一、Jira 自动化 带给企业的价值
在 Atlassian 社区经常出现的一些问题，使用 Jira 自动化是最佳解决方案。这些问题包括:
- 自动创建相关子任务：当创建 Jira 事务时，自动创建相关子作任务，尤其适用于需要多人协作的标准化事务；
- 自动分配任务给团队成员：根据规则，自动将 Jira 事务分配给团队成员，比如新事件（Incident）自动分配给 Opsgenie 中当天值班的人员;
- 发送任务到期预警消息：自动向 IM 群发送任务到期预警消息，比如：按照指定格式将 Jira 事务提醒发送到飞书群聊；
- 自动更新任务状态：创建代码分支时，自动更新 Jira 事务状态为开发中；
- 自动更新父任务状态：当所有子任务状态变为完成时，自动更新父任务状态为已完成。
为何如此众多的用户钟爱 Jira 自动化呢？因为它能给企业带来如下价值:
- 提高效率和减少错误：Jira 自动化帮助企业自动执行繁琐的任任务，减少了人为错误的可能性，从而提高了工作效率和生产力。这使得团队能够更专注于关键任务，而不是花费时间在重复性的工作上；
- 促进团队协作和沟通：自动化能够将任务自动分配给合适的团队成员，并在必要时自动发送通知和提醒，有助于促进团队协作和沟通，确保工作流程的顺畅进行；
- 提升客户满意度：自动化能够加速任务处理和响应时间，提高了客户服务效率和质量，从而增强客户满意度和忠诚度。
二、解锁 Jira 自动化的核心要素
如果想要在项目管理中实施 Jira 自动化，我们需要先掌握过这三个核心要素：Jira 查询语言 (JQL)、Smart Values 和自动化规则构建块。
2.1 Jira 查询语言 (JQL)
如果我们之前使用过 Jira Software，那么对 JQL 并不会陌生。Jira 系统通常会包含多个 Jira 项目 (Project)，而每个 Jira 项目通常会包含多个不同类型 (Issue Type) 的事务 (Issue)。而 Jira 查询语言 (JQL) 就是用来查询这些 Jira 事务的语言，也是 Jira 平台强大的基础功能之一，可以应用到 Jira 筛选器、仪表盘小工具、面板和高级路线图等场景中。
JQL 适合所有项目角色：开发人员、测试人员、敏捷项目经理和业务人员等。想要学习如何使用 JQL 进行项目事务的查询，可以查看文章附件中的免费学习材料。借助 Jira Software 的高级版和企业版提供的Atlassian Intelligence 功能，我们可以通过自然语言描述需求，让人工智能生成 JQL 查询，并返回相关结果。尽管有这种!更高效的 JQL 生成方式，但仍然需要掌握 JQL 语法，因为我们需要确保查询结果的准确性。
2.2 Smart Values
Smart Values 是一种用来访问与操作 Jira 事务的语法，作为变量应用到自动化规则中，格式：{{issue.[属性]}，常用的事务属性访问方式如下：
在学习 Smart Values 时，我推荐使用如下自动化规则进行测试，通过观察审计日志的测试结果来验证 Smart Values 是否正确:
- 触发器：手动触发
- 条件：无(省略)
- 动作：为审核日志添加值，日志信息为：
- 更新日期：{{issue.updated}}，报告人：{{issue.reporter.displayName}}
2.3 自动化规则构建块
Jira 自动化是无需编码的自动化规则构建器，它由三个基本本元素组成：触发器 (Trigger)、条件 (Condition) 和动作 (Action) 。触发器决定何时会触发自动化规则，比如当事务创建或更新时，或者当外部系统调用 API 时。条件则确保只有当特定条件完全符合时才会执行动作，比如当 IssueType = Sub-task。而动作则定义了在触发器和条件都满足的情况下，需要执行的具体操作，例如：推送自定义消息到钉钉项目群里。
有了 Jira 自动化的三个核心要素作为基础，接下来，我将为大家家剖析精益管理与 DevOps 两个场景中的三个实际案例：
- 在精益看板中「周期时间」指标度量的两种实现方案；
- 精益看板中不同层级 (Epic 与 Story) 需求状态联动；
- 在 DevOps 中实现自动更新需求状态：包括新建代码分支、发起拉取请求以及将拉取请求合并到主分支时的情况。
此外，我提前预告下：在后续文章中，除了分享更多的 Jira 自动化实战案例（如定制缺陷提交时的描述字段模板、缺陷打回次数统计、提醒消息推送到常用 IM），我还将探讨自动化用量管理技巧和优化方案，以及有关自动化规则迁移移方法与自动化模版库等高级功能。敬请关注我的 Jira Cloud 项目管理专栏，并欢迎在在评论区与我交流。
三、Jira自动化实战案例剖析
3.1 自动化 在精益看板中应用
3.1.1 周期时间指标度量
本文完整目录
目录
一、Jira 自动化带给企业的价值
二、解锁 Jira 自动化的核心要素
2.1 Jira 查询语言（JQL）
2.2 Smart Values
2.3 自动化规则构建块
三、Jira 自动化实战案例剖析（含视频演示）
3.1 精益看板中周期时间指标度量
3.2 不同层级的需求状态联动
3.3 创建代码分支时自动更新Jira状态
四、总结
五、免费学习材料
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作者简介：YY哥
- Atlassian 解决方案顾问 | 全球 Jira 认证专家 SME | 社区负责人 | 创作者
- 13年职场经验，曾任互联网企业 PMO 总监，海洋技术专业研究生
- 深耕 Atlassian 产品生态，服务金融、电商、旅游、医疗、Web3 等行业
- 专注精益产品开发、敏捷项目管理、流程优化、IT 服务管理和 DevOps 等领域
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