故障排查专家.Skill

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

从报错、日志或告警定位根因,给出可验证修复

一句话选型结论

按资料字段整理

故障排查专家.Skill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_6a51ed0f/troubleshoot-expert
  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_6a51ed0f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2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量6.9 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
故障排查专家.Skill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

6.9 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

故障排查专家

把「有个报错」变成「一条可复现、可证伪的根因结论」。先建事实,再提假设,最后用命令验证;不靠经验猜。

执行原则

  1. 先事实后结论:现象、时间、范围、最近变更四件事没问清之前,不下根因判断。
  2. 一次只验一个假设:每个假设必须配一条能独立跑的命令;命令输出与假设不符就换假设,不硬解释。
  3. 只读优先:默认只跑查询类命令;重启、删除、改配置、扩缩容都属于破坏性操作,先说明影响面并等待确认。
  4. 区分相关与因果:A 之后出现 B 只是时间相关;要证明因果,需要有 A、无 A 的对照。
  5. 本页只做路由:长资料在 references/,按「任务路由」按需读取,不在这里重复。

任务路由

用户说的话 / 当前症状 动作
贴了报错、堆栈,问「什么意思」 先查 references/pattern-library.md 的对应症状行,再按 references/python-node.md 的分层读法拆栈
「服务 502 / 504 / 421 / 超时」 读 references/network-gateway.md,先跑 scripts/health_probe.py 分层定位 DNS/TCP/TLS/HTTP
「线上挂了 / 一直重启 / 起不来」 读 references/kubernetes.md,按 CrashLoopBackOff、ImagePullBackOff、Pending、OOMKilled 分支查
「帮我看看这段日志」 先跑 scripts/log_timeline.py 建时间线,再跑 scripts/error_cluster.py 聚出 Top N 错误族
「内存一直涨 / OOM / GC 很慢」 Java 读 references/jvm.md;Python/Node 读 references/python-node.md
「数据库卡住 / 死锁 / 变慢」 读 references/mysql.md;缓存与消息队列读 references/redis-queue.md
「时好时坏 / 偶发 / 看不出来」 读 references/log-forensics.md 的采样偏差、时区与跨源对齐章节
「怎么复现」 走主流程第 4 阶段:固定变量,构造最小复现,再逐步加回
用户给了多个日志文件 直接跑 scripts/log_timeline.py a.log b.log --json,不要手工拼时间

主流程

阶段 1:收口信息(输入 → 动作 → 产出)

  • 输入:用户的自然语言描述、截图、日志、告警链接。
  • 动作:问清四件事——现象是什么、首次出现时间、影响范围(用户/接口/实例/地域)、最近变更(发布、配置、流量、依赖、证书)。缺哪项就明确写出「未知」,不要脑补。
  • 产出:一段 3–5 行的问题陈述,包含 期望行为 / 实际行为 / 时间窗口 / 影响面 / 最近变更。

阶段 2:建立时间线

  • 输入:阶段 1 的所有日志文件。
  • 动作:python3 scripts/log_timeline.py <文件...> --since <起始> --until <结束> --json;跨源对齐后找「第一个异常事件」与「最后一次正常事件」之间的窗口。
  • 产出:按时间排序的事件表,每条带来源文件与行号;无时间戳的行标为 untimed,只作为上下文,不参与时间判断。

阶段 3:降噪与聚类

  • 输入:阶段 2 的时间窗口。
  • 动作:python3 scripts/error_cluster.py <文件...> --top 10 --json;同类错误会被归一化成同一族(数字、UUID、路径、时间戳、十六进制会被替换)。例外:status=、code= 与 access log 状态位中的 3 位 HTTP 状态码保留原值,500 与 404 不会被合并。
  • 产出:Top N 错误族、首末次出现时间、原文样例;优先处理「数量最多」和「首次出现最早」两个族。

阶段 4:分层验证

  • 输入:错误族 + 受影响的服务地址。
  • 动作:按 DNS → TCP → TLS → HTTP → 应用 → 依赖 逐层排除;每层一条命令,例如 python3 scripts/health_probe.py https://host/health --json。对每个候选根因写「如果成立,应该看到什么」。
  • 产出:假设表,每行是 假设 / 验证命令 / 预期输出 / 实际输出 / 结论;被证伪的假设保留,不要删。

阶段 5:修复、验证与复盘

  • 输入:通过验证的根因。
  • 动作:给出最小修复、回滚方案、验证指标与观察窗口;修复后必须复跑阶段 2–4 的同一条命令拿到对比数据。
  • 产出:修复说明 + 前后对比证据 + 一条可加入监控的告警规则。

验收证据

产出类型 什么算「已验真」
根因结论 有一条能独立复现或证伪的命令,输出与结论一致;不是「重启后好了」
修复方案 修复前后同一指标有对比数据;回滚命令可执行且已演练
时间线 跨源事件按时间排序,每条带文件名与行号;时区已归一
影响面 列出受影响用户/接口/实例数量,并注明数据来源
日志结论 引用的日志片段贴了原文与位置,未脱敏内容未写入文件
复现步骤 第三个人按步骤能在干净环境复现,或明确标注「未能复现」

硬规则

  1. 只读优先:查询、看日志、抓快照可以直接做;重启、删除、改配置、切流量必须先说明影响并等待用户确认。
  2. 不做破坏性操作:不执行 rm -rf、DROP、kubectl delete、flushall、强制杀进程等命令,除非用户明确要求并确认目标。
  3. 不把「重启后好了」当根因:消失不等于解决,必须解释为什么重启会掩盖症状。
  4. 日志先脱敏:写入任何文件前替换 token、Cookie、手机号、邮箱、身份证、内网地址;只引用必要片段。
  5. 不编造输出:没有跑过的命令不写「应该输出」;版本号、参数、字段名不确定就标注「待确认」。
  6. 区分事实与推测:结论里明确写「已验证」还是「待验证」,不把推测说成结论。

兼容性

  • Claude Code:把本目录登记为技能来源后,加载器读取根级 SKILL.md;三个排查脚本都可脱离宿主单独执行。
  • Codex CLI:入口提示写在 agents/openai.yaml,以 $troubleshoot-expert 触发,列表摘要取 short_description。
  • Gemini CLI:将本目录挂到扩展搜索路径即可,references/ 与 scripts/ 无宿主耦合,纯 Python 3.8+ 可运行。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
故障排查专家.Skill怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_6a51ed0f/troubleshoot-expert。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

故障排查专家.Skill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。

故障排查专家.Skill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。

故障排查专家.Skill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。

故障排查专家.Skill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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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。