name: system-log-analytics description: 系統日誌分析技能，基於 Google SRE 框架對特定時間段的日誌進行檢查、總結系統執行情況、分析主要報錯異常，並給出改善意見。使用場景：需要檢查系統日誌、分享執行總結、排查異常問題、獲取最佳化建議。System log analytics skill, based on Google SRE framework, checks logs for specific time periods, summarizes system operation, analyzes major errors and exceptions, and provides improvement suggestions. Usage scenarios: need to check system logs, share operation summary, troubleshoot exceptions, get optimization suggestions.

System Log Analytics | 系統日誌分析

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Overview

This skill provides a systematic log analysis workflow based on Google SRE (Site Reliability Engineering) framework.

Trigger Conditions: Use this skill when: - User asks to "check logs" - User asks to "analyze system operation" - User asks to "summarize errors" - User asks to "share a log report" - Need to troubleshoot abnormal system problems

Core Capabilities

1. Time Range Filtering

Support filtering logs by the following methods: - Specify absolute time range (YYYY-MM-DD to YYYY-MM-DD) - Relative time range (today, yesterday, last 3 days, last week, last hour, etc.) - Read by line offset for large log files

2. Exception Classification and Aggregation

Classify exceptions based on SRE best practices: - Availability exceptions: Service outage, 5xx errors, connection timeout - Latency exceptions: Slow queries, high request latency - Resource exceptions: High CPU/memory usage, disk full, OOM - Rate limiting & degradation: Circuit breaker triggered, traffic throttled - Dependency exceptions: Third-party service call failure, database connection error

3. Health Scoring

Give a 1-5 system health score based on error rate and exception frequency: - 5 points: Running well, no serious exceptions - 4 points: Minor issues exist, does not affect overall availability - 3 points: Moderate exceptions exist, needs attention - 2 points: Serious exceptions exist, affects partial services - 1 point: Service unavailable, needs immediate handling

4. Improvement Suggestions

Provide suggestions based on Google SRE principles: - Short-term measures: Emergency handling plan - Mid-term measures: Monitoring and alert optimization, capacity planning adjustment - Long-term measures: Architecture optimization, redundancy design, error budget adjustment

Workflow

Step 1: Get Logs

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1. Determine the log file path (system logs are usually in /var/log/, application logs are determined by deployment location)
2. Filter log content according to time range
3. Use grep/awk for timestamp filtering (logic description only)
4. For large log files, use tail/head for segmented reading

Step 2: Structured Analysis

Analysis dimensions based on Google SRE framework:

Step 3: Exception Aggregation

Merge similar exceptions to avoid duplicate reporting: - Group by error keyword - Count the number of occurrences of each group of exceptions - Sort by impact (descending order of severity)

Step 4: Generate Report

Output structured report including: 1. Analysis Overview: Analysis time range, log file, data volume 2. Health Score: Overall health score 3. Operation Summary: Overview of normal operation 4. Exception Details: Sorted list of exceptions by severity 5. Improvement Suggestions: Short-term/mid-term/long-term suggestions

See references/report-template.md for reference output template.

Step 5: Share Report

According to user needs: - Output the report directly in the conversation - If you need to save, you can export it as a Markdown file - Can be further created as a Feishu cloud document for sharing

Filtering Logic Description

Below is the logic description for common log filtering operations, no actual scripts included:

1. Filter by Time Range

Logic Steps:
1. Input: log_file_path, start_time, end_time
2. Initialize empty result list
3. For each line in log_file:
   a. Extract timestamp string from the line
   b. Parse timestamp to datetime object
   c. If start_time <= datetime <= end_time:
       i. Add line to result list
4. Output: result list

2. Extract Error Logs

Logic Steps:
1. Input: log_lines
2. Initialize empty error list
3. Define error keywords: ["ERROR", "FATAL", "SEVERE", "Exception", "Error:"]
4. For each line in log_lines:
   a. If any keyword matches the line:
       i. Add line to error list
5. Output: error list, error_count = len(error_list)

3. Aggregate Exceptions by Keyword

Logic Steps:
1. Input: error_lines
2. Initialize empty aggregation dictionary
3. For each line in error_lines:
   a. Extract error type keyword from line (e.g., OOM, connection refused, timeout)
   b. If keyword exists in aggregation:
       i. aggregation[keyword].count += 1
       ii. Add line to aggregation[keyword].samples
   c. Else:
       i. Create new entry in aggregation with count = 1, samples = [line]
4. Sort aggregation by count descending (or by severity)
5. Output: sorted aggregation result

中文

概述

本技能基於 Google SRE (Site Reliability Engineering) 框架，提供系統化的日誌分析工作流。

觸發條件： 當以下情況時使用本技能： - 使用者要求「檢查日誌」 - 使用者要求「分析系統執行情況」 - 使用者要求「總結報錯」 - 使用者要求「分享日誌報告」 - 需要排查系統異常問題

核心能力

1. 時間範圍過濾

支援按以下方式篩選日誌： - 指定絕對時間範圍（YYYY-MM-DD 到 YYYY-MM-DD） - 相對時間範圍（今天、昨天、近 3 天、近一週、近一小時等） - 對於大日誌檔案，按行數偏移讀取

2. 異常分類與聚合

基於 SRE 最佳實踐對異常進行分類： - 可用性異常：服務宕機、5xx 錯誤、連線超時 - 延遲異常：慢查詢、請求耗時過高 - 資源異常：CPU/記憶體使用率過高、磁碟滿、OOM - 限流降級：觸發熔斷、流量被限流 - 依賴異常：第三方服務呼叫失敗、資料庫連線錯誤

3. 執行狀況評分

基於錯誤率、異常頻次給出 1-5 的系統健康評分： - 5 分：執行良好，無嚴重異常 - 4 分：存在輕微問題，不影響整體可用性 - 3 分：存在中度異常，需要關注 - 2 分：存在嚴重異常，影響部分服務 - 1 分：服務不可用，需要立即處理

4. 改善建議輸出

根據分析結果，結合 Google SRE 原則給出建議： - 短期措施：緊急處理方案 - 中期措施：監控告警最佳化、容量規劃調整 - 長期措施：架構最佳化、冗餘設計、錯誤預算調整

工作流

步驟 1: 獲取日誌

1. 確定日誌檔案路徑（系統日誌通常在 /var/log/，應用日誌根據部署位置確定）
2. 根據時間範圍過濾日誌內容
3. 使用 grep/awk 進行時間戳篩選（僅邏輯描述）
4. 對於大日誌檔案，使用 tail/head 分段讀取

步驟 2: 結構化分析

基於 Google SRE 框架分析維度：

步驟 3: 異常聚合

將同類異常合併，避免重複報告： - 按錯誤關鍵詞分組聚合 - 統計每組異常發生次數 - 按影響程度排序（嚴重程度降序）

步驟 4: 生成報告

輸出結構化報告，包含： 1. 分析概覽：分析時間範圍、日誌檔案、資料量 2. 健康評分：整體健康狀況評分 3. 執行總結：正常執行情況概述 4. 異常詳情：按嚴重程度排序的異常列表 5. 改善建議：分短期/中期/長期給出建議

參考輸出模板請見 references/report-template.md

步驟 5: 分享報告

根據使用者需求： - 直接在對話中輸出報告 - 如果需要儲存，可以匯出為 Markdown 檔案 - 可進一步建立為飛書雲文件分享

過濾邏輯描述

以下是常見日誌過濾操作的邏輯描述，不包含實際指令碼：

1. 按時間範圍過濾

邏輯步驟:
1. 輸入: 日誌檔案路徑, 開始時間, 結束時間
2. 初始化空結果列表
3. 遍歷日誌檔案每一行:
   a. 從行中提取時間戳字串
   b. 將時間戳解析為日期時間物件
   c. 如果 開始時間 <= 日期時間 <= 結束時間:
       i. 將行新增到結果列表
4. 輸出: 結果列表

2. 提取錯誤日誌

邏輯步驟:
1. 輸入: 日誌行列表
2. 初始化空錯誤列表
3. 定義錯誤關鍵詞: ["ERROR", "FATAL", "SEVERE", "Exception", "Error:"]
4. 遍歷日誌每一行:
   a. 如果任何關鍵詞匹配該行:
       i. 將行新增到錯誤列表
5. 輸出: 錯誤列表, 錯誤計數 = len(錯誤列表)

3. 按關鍵詞聚合異常

邏輯步驟:
1. 輸入: 錯誤行列表
2. 初始化空聚合字典
3. 遍歷每個錯誤行:
   a. 從行中提取錯誤型別關鍵詞 (例如: OOM, connection refused, timeout)
   b. 如果關鍵詞已在聚合中:
       i. 聚合[關鍵詞].count += 1
       ii. 將行新增到聚合[關鍵詞].samples
   c. 否則:
       i. 在聚合中建立新條目，count = 1, samples = [line]
4. 按計數降序排序聚合 (或按嚴重程度)
5. 輸出: 排序後的聚合結果

這個技能整體質量較好，勝在基於專業的 SRE 方法論提供了系統化的日誌分析思路和清晰的改善建議框架。不過它更像一份詳細的設計文件而非可直接使用的工具，需要使用者自行寫程式碼實現核心功能才能真正執行。如果你具備一定技術能力，能按文件指引實現日誌解析指令碼，這個技能會很有價值；如果你期望下載後直接分析日誌，可能會有所失望。