Name: log-analyzer
Author: zrt-ai-lab

log-analyzer

全维度日志分析技能。自动识别日志类型（Java应用/MySQL Binlog/Nginx/Trace/告警），提取关键实体（IP、thread_id、trace_id、用户、表名等），进行根因定位、告警分析、异常洞察。支持100M+大文件。触发词：分析日志、日志排查、根因定位、告警分析、异常分析。

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日志分析器

基于 RAPHL（Recursive Analysis Pattern for Hierarchical Logs）的全维度智能日志分析技能。流式处理，内存占用低，100M+ 日志秒级分析。

核心能力

能力	说明
自动识别	自动识别日志类型：Java App / MySQL Binlog / Nginx / Trace / Alert
实体提取	IP、thread_id、trace_id、user_id、session_id、bucket、URL、表名等 20+ 种
操作分析	DELETE/UPDATE/INSERT/DROP 等敏感操作检测
关联分析	时间线、因果链、操作链构建
智能洞察	自动生成分析结论、证据、建议

支持的日志类型

类型	识别特征	提取内容
Java App	ERROR/WARN + 堆栈	异常类型、堆栈、logger、时间
MySQL Binlog	server id、GTID、Table_map	表操作、thread_id、server_id、数据变更
Nginx Access	IP + HTTP 方法 + 状态码	请求IP、URL、状态码、耗时
Trace	trace_id、span_id	链路追踪、调用关系、耗时
Alert	CRITICAL/告警	告警级别、来源、消息
General	通用	时间、IP、关键词

使用方法

python .opencode/skills/log-analyzer/scripts/preprocess.py <日志文件> -o ./log_analysis

输出文件

文件	内容	用途
`summary.md`	完整分析报告	优先阅读
`entities.md`	实体详情（IP、用户、表名等）	追溯操作来源
`operations.md`	操作详情	查看具体操作
`insights.md`	智能洞察	问题定位和建议
`analysis.json`	结构化数据	程序处理

实体提取清单

网络/连接类

IP 地址、IP:Port、URL、MAC 地址

追踪/会话类

trace_id、span_id、request_id、session_id、thread_id

用户/权限类

user_id、ak（access_key）、bucket

数据库类

database.table、server_id

性能/状态类

duration（耗时）、http_status、error_code

敏感操作检测

类型	检测模式	风险级别
数据删除	DELETE, DROP, TRUNCATE	HIGH
数据修改	UPDATE, ALTER, MODIFY	MEDIUM
权限变更	GRANT, REVOKE, chmod	HIGH
认证操作	LOGIN, LOGOUT, AUTH	MEDIUM

智能洞察类型

类型	说明
security	大批量删除/修改、权限变更
anomaly	高频 IP、异常时间段操作
error	严重异常、错误聚类
audit	操作来源、用户行为

分析流程

Phase 1: 日志类型识别（采样前100行）
    ↓
Phase 2: 全量扫描提取（流式处理）
    ↓
Phase 3: 关联分析（时间排序、聚合统计）
    ↓
Phase 4: 智能洞察（异常检测、生成结论）
    ↓
Phase 5: 生成报告（Markdown + JSON）

技术特点

特点	说明
流式处理	逐行读取，100M 文件只占几 MB 内存
正则预编译	20+ 种实体模式预编译，匹配快
一次遍历	提取 + 统计 + 分类一次完成
类型适配	不同日志类型用专用解析器

注意事项

Binlog 不记录客户端 IP：只有 server_id 和 thread_id，需结合 general_log 确认操作者
敏感信息脱敏：报告中注意不要暴露密码、密钥
结合多源日志：binlog + 应用日志 + 审计日志才能完整还原

Install log-analyzer and it becomes one more candidate the router can pick - when it fits.

A listing is a routing target with a manifest: what it does, which domains it covers, what it costs and who publishes it. Once installed it sits beside your own models and tools, is scored like any other candidate for each request, and shows up in the trace when it wins. Ratings come from workspaces that installed it, one per account.

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