网管轮询监控

SKILL运维和基础设施
运维和基础设施 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

周期性轮询网管平台(NMS)的全体设备告警,识别新增告警并自动调用通知类 Webhook(钉钉/飞书/企业微信/通用)。当用户需要每5分钟对网管平台全体设备告警做一次轮询、有新增告警就推送通知,或要搭建网络告警监控巡检自动化时使用本 skill。

一句话选型结论

按资料字段整理

网管轮询监控是运维和基础设施类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类运维和基础设施 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_58632bb2/nms-alert-poller
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

运维和基础设施
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_58632bb2仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791625249
正文体量7.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查服务与日志

按现象定位服务状态与日志线索。

写部署与巡检脚本

把重复的部署、巡检写成脚本。

故障排查

按步骤排查网络、依赖与配置。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在运维和基础设施场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
网管轮询监控当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Azure 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 664.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure diagnostics 问题管理 调用外部服务 GitHub 仓库 657.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure aigateway 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 655.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure AI 搜索 调用外部服务 GitHub 仓库 651.4 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure Cloud migrate 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 650.7 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

7.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

网管平台告警轮询(NMS Alert Poller)

Overview

提供一个可配置、平台无关的告警巡检能力:按固定间隔(默认 5 分钟)调用任意 REST API 网管平台,
拉取全体设备的告警列表,通过本地状态文件去重以识别"新增"告警,并对每一条新增告警调用配置好的
通知 Webhook(钉钉 / 飞书 / 企业微信 / 通用)。适合做轻量级网络告警监控、定时巡检、故障即时推送。

核心交付物:
- scripts/poll_alerts.py — 轮询与通知主脚本(标准库实现,仅 YAML 解析需可选 pyyaml)。
- scripts/config.example.yaml — 配置模板(带中文注释,不含密钥)。
- references/webhook_formats.md — 三种群机器人接入与签名说明、模板变量与多机器人约定。

When to use

  • 用户希望"对网管平台告警做定时轮询 / 巡检"。
  • 用户要求"每 N 分钟检查一次设备告警,有新增就通知我/推送到群"。
  • 用户需要把某个 REST API 平台的告警事件接入钉钉/飞书/企业微信。
  • 用户要搭建一个无需人工干预的告警监控自动化。

不适用:单次手动查看告警(可直接调用 API,无需本 skill 的去重/调度封装)。

Workflow

1. 准备配置文件

首次使用,将 scripts/config.example.yaml 复制为 config.yaml,并按目标平台填写:

  • nms.base_url + nms.alerts_endpoint:告警列表接口。
  • nms.auth:认证方式(bearer / apikey / basic)。
  • nms.response.*:把平台返回字段映射为 {id, device, severity, message, time}。
    列表路径与字段均支持点号嵌套(如 data.alerts、device.name)。
  • notify.*:选 dingtalk / feishu / wecom / generic,填 Webhook 地址与加签 secret。
    此外还支持 dingtalk_user:不走群机器人,而是经由 dws(connector-dingtalk)以
    个人单聊方式把告警直接发给指定用户。需配置:
  • recipient_query:接收人姓名/备注(用 dws --user-query 解析),或 recipient_id:钉钉 openId(用 dws --user)。
  • format:markdown(默认)或 text。
  • 该方式要求本机 dws 已连接钉钉账号;发送时脚本自动加 --yes 以适配非交互环境。
    典型用法:用户不要群机器人、希望告警只推到自己钉钉时,设 type: dingtalk_user +
    recipient_query: "你的名字"。
  • poller.interval_seconds:默认 300(5 分钟)。
  • dedup.state_file:已见告警状态文件,用于跨轮询去重;retain_days 控制清理周期。

密钥安全:所有含 ${ENV_VAR} 的值会从环境变量展开,切勿把真实 token 写进配置文件。
在运行环境导出:export NMS_TOKEN=xxx、export ALERT_WEBHOOK_URL=xxx、export ALERT_WEBHOOK_SECRET=xxx。

Webhook 三种机器人的接入与签名细节见 references/webhook_formats.md(含模板变量与多机器人约定)。

2. 验证配置(dry-run)

先用 dry-run 跑一次,确认接口连通、字段映射正确、能识别新增告警,但不发通知:

python3 scripts/poll_alerts.py --config scripts/config.yaml --dry-run

脚本会打印人类可读结果,并输出一行 JSON 摘要(含 new_count、total_active、errors)。
检查 new_count 与设备/等级字段是否符合预期;有 errors 先排查接口或字段映射。

3. 正式轮询一次

python3 scripts/poll_alerts.py --config scripts/config.yaml

新增告警会被推送至配置的 Webhook,状态文件写入本次所有活跃告警 ID,下一轮只推"新出现"的告警。

4. 持续轮询(可选)

  • 方式 A — 脚本自循环(不依赖调度器,最稳妥,满足"每 5 分钟"):
    bash # 安静模式:stdout 只输出单行状态;完整详情写入受控轮转的日志文件 python3 scripts/poll_alerts.py --config scripts/config.yaml --loop --quiet \ --log-file ~/.workbuddy/skills/nms-alert-poller/logs/poll_loop.log
    > ⚠️ 关于"日志一直打印告警信息":脚本本身只向 stdout 输出,不会自行创建
    > 任何日志文件。若此前用 ... --loop > poll_loop.log 2>&1 这类 shell 重定向 来落盘,
    > 每个轮询周期都会把完整告警详情(设备 / 内容 / 时间)无限制地追加进该文件——
    > 这正是"一直打印告警"的真正来源。改用 --log-file(自带 2MB 轮转、保留 3 份)
    > 即可让日志受控、自动滚动,且配合 --quiet 时 stdout 仅保留一行状态、不再刷屏。
  • 方式 B — WorkBuddy 定时自动化:用 automation_update 创建一个
    scheduleType=recurring、rrule=FREQ=MINUTELY;INTERVAL=5 的自动化,prompt 写明
    "使用 nms-alert-poller skill,运行 poll_alerts.py 对网管平台全体设备告警轮询一次,
    将本次新增数量/总数/错误摘要报告给用户"。让它在后台每 5 分钟执行一次本流程。
    (若运行环境的调度器不支持分钟级,则用方式 A 或系统 cron 兜底。)

运行说明

  • Python 路径:在本环境使用 managed Python(通过 WorkBuddy 的 Python 运行时执行);
    其他环境用 python3(需 pip install pyyaml 才能读 .yaml,或改用 .json 配置免依赖)。
  • 配置文件定位顺序:--config 参数 → 环境变量 NMS_POLLER_CONFIG → 脚本同目录
    config.yaml/config.json → ~/.workbuddy/skills/nms-alert-poller/config.yaml。
  • 退出码:本轮成功 0,存在错误(含通知失败)1,配置加载失败 2。自动化可据此判断健康度。
  • 去重逻辑:只有"本次出现、且状态文件中未记录过"的告警才算新增;告警恢复后若再次触发会重新推送(适合抖动场景)。
  • 多机器人通知:notify 支持写成列表,脚本会遍历每个通知通道逐一发送(每个通道可独立配置
    type、webhook_url、secret、template、severity_map 等)。
  • 日志落盘:脚本默认只输出到 stdout,不写文件。需要持久化日志请用
    --log-file <路径>(自带 2MB 轮转、保留 3 份),不要依赖 shell 重定向;
    循环模式建议配合 --quiet(-q),这样每个周期只在 stdout 留一行状态,
    完整告警详情仅写入受控日志,避免日志无限膨胀。
  • 常用参数:--loop 持续循环;--quiet/-q 安静模式(只输出必要状态);
    --log-file <路径> 受控轮转日志;--dry-run 只识别新增、不发 Webhook。

扩展

  • 多机器人:已原生支持,将 notify 写为列表即可同时推送到多个群/用户,各通道独立配置(详见 references/webhook_formats.md)。
  • 自定义动作:若通知目标不是群机器人而是派单/处置接口,在 poll_once 的通知段落
    替换为对应的 HTTP 调用即可(脚本已封装 http_json 与签名工具函数)。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
网管轮询监控怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_58632bb2/nms-alert-poller。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

网管轮询监控支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

网管轮询监控权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

网管轮询监控收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

网管轮询监控用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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