본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

byted-volcengine-alert-inspection-analyzer

面向日常运维巡检场景,对告警、体检等信息进行按日采集、结构化沉淀和周期输出(日报/周报/月报)。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(5)

  • SKILL.md5.7 KB
  • evals/evals.json1.1 KB
  • evals/sample_raw_messages.json1.9 KB
  • references/input-output-spec.md1.7 KB
  • scripts/alert_inspection.py13.7 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

byted-volcengine-alert-inspection-analyzer

把“飞书群告警消息拉取 + 过滤 + 去重 + 事件聚合 + 风险分析 + 报告输出”固化为标准技能。

适用场景

当用户提出以下类型需求时使用本技能:

  • 查询某个飞书群某天/某时间段内的云告警通知
  • 拉取指定机器人、Bot、应用发送的告警消息
  • 对告警消息做巡检分析、日报、复盘或稳定性判断
  • 需要导出结构化 JSON、Markdown 报告或压缩包
  • 需要判断告警是否恢复、是否存在未闭环事件、是否为噪声告警

输入要求

至少需要以下三类信息:

  1. chat_id:飞书群 ID,例如 oc_xxx
  2. time:时间范围
    • 相对时间:today、yesterday、last_24_hours、this_week
    • 或绝对时间:start_time + end_time,ISO 8601 格式,例如 2026-06-05T00:00:00+08:00
  3. bot:机器人标识
    • 优先使用 bot_sender_id / app id,例如 cli_xxx
    • 如果只有机器人名称,先按时间范围拉取消息后从 sender 信息识别;同时说明精确度风险

可选信息:

  • output_dir:输出目录,默认 output/alert_inspection_<日期>_<chat_id>/
  • report_format:json、markdown,默认同时生成
  • keyword:内容关键词过滤,例如“火山引擎云监控告警通知”

工作流程

1. 校验输入

  • 缺少 chat_id、time 或 bot 时,先向用户补齐。
  • 时间必须二选一:相对时间,或 start_time + end_time。
  • 对中文日期(如“6月5日”)默认使用当前年份和北京时间,除非用户另有说明。

2. 拉取飞书消息

优先使用 feishu_im_user_get_messages 工具:

{
  "chat_id": "oc_xxx",
  "start_time": "2026-06-05T00:00:00+08:00",
  "end_time": "2026-06-05T23:59:59+08:00",
  "page_size": 50,
  "sort_rule": "create_time_asc"
}

分页规则:

  • 每页最多 50 条。
  • 如果返回 has_more=true,继续使用 page_token 拉取下一页。
  • 合并所有分页结果后按 message_id 去重。

3. 机器人过滤

过滤优先级:

  1. 如果用户提供 bot_sender_id:按 sender.id 精确过滤。
  2. 如果只有机器人名称:
    • 先从返回消息中识别 sender.sender_type == app 的候选 sender id。
    • 结合消息卡片标题、内容关键词和告警语义做保守筛选。
    • 一旦确认 sender id,后续分析中记录为 filter_mode=identified_sender_id。
  3. 如果无法确认 sender id:
    • 用内容关键词过滤。
    • 在报告中明确标注 filter_mode=keyword_only,说明可能不完整或不精确。

4. 标准化消息

使用 scripts/alert_inspection.py 对原始消息 JSON 做标准化。标准字段:

  • message_id
  • create_time
  • status:警告 / 已恢复 / 严重 / 未知
  • policy
  • resource
  • metric
  • current_value
  • content
  • sender

从飞书卡片内容中尽量提取:

  • 告警策略
  • 告警级别
  • 项目
  • 地域
  • 告警时间
  • 云产品
  • 资源 ID
  • 当前值
  • 告警详情链接

5. 分析告警

分析维度:

  • 总消息数、警告数、恢复数、未知数
  • 按策略统计
  • 按指标统计
  • 按资源统计
  • 按小时统计
  • 告警事件闭环:连续警告到恢复为一个事件周期
  • 未恢复事件识别
  • 持续时间、最长事件、重复事件
  • 风险等级:低 / 中 / 高
  • 可能原因与处置建议

风险判断建议:

  • 低风险:少量告警,全部快速恢复,无重复集中模式。
  • 中风险:同一资源/指标反复告警,全部恢复但频率较高。
  • 高风险:存在未恢复告警、严重级别告警、长时间持续、核心指标异常或高频集中爆发。

6. 输出文件

默认输出到:

output/alert_inspection_<YYYY-MM-DD>_<chat_id>/

应生成:

  • raw_messages.json:原始消息
  • normalized_messages.json:标准化消息
  • analysis.json:统计与分析结构化数据
  • report.md:面向用户的中文分析报告
  • run_meta.json:运行元数据

如用户要求发送压缩包,则将输出目录打包为 .zip 后用 message 工具发送。

推荐执行方式

A. 已通过工具获得原始消息时

将工具返回结果保存为原始 JSON:

python scripts/alert_inspection.py \
  --input raw_messages.json \
  --chat-id oc_xxx \
  --bot-name 云告警通知 \
  --start-time 2026-06-05T00:00:00+08:00 \
  --end-time 2026-06-05T23:59:59+08:00 \
  --output-dir output/alert_inspection_2026-06-05_oc_xxx

B. 需要从飞书实时拉取时

  1. 用 feishu_im_user_get_messages 按群和时间分页拉取。
  2. 保存为 raw_messages.json。
  3. 调用 scripts/alert_inspection.py 生成分析文件。
  4. 回复用户摘要;如果有文件/压缩包,使用 message 工具发送,不要只返回 MEDIA: 标签。

回复用户模板

已完成告警巡检分析。

结果摘要:
- 时间范围:...
- 命中消息:... 条
- 警告:... 条,恢复:... 条,未闭环:... 条
- 主要资源:...
- 风险等级:...
- 输出目录:...

核心判断:...
建议:...

注意事项

  • 不要编造告警数据;没有拿到原始消息就不要声称已分析。
  • 机器人名称不是稳定过滤条件,优先使用 sender id。
  • 报告中要明确数据来源、过滤方式和精度风险。
  • 不要输出 token、cookie、授权信息等敏感数据。
  • 外发文件时遵循当前平台文件发送规则,使用 message 工具发送本地绝对路径。

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Deploy, update, validate, and troubleshoot the AgentKit hybrid-cloud customer-service demo in this directory. Use when a user asks an AI coding agent to follow the README, deploy or update the demo, configure OpenAPI/Runtime/Knowledge/Memory/Sandbox/MCP/Skills/A2A, run customer-view validation, or record manual platform steps and failures.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bytedance/agentkit-samples4742026년 10월 20일 업데이트

Generate deterministic SVG algorithmic artwork. Invoke when the user asks for geometric, generative, or algorithmic visual art.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bytedance/agentkit-samples4742026년 10월 20일 업데이트

通过本地 Python CLI 和 OpenAPI 客户端管理、排查火山云手机资源。适用于查询实例和资源、截图、执行命令、查看任务、检查应用、主机和机房容量、标签、DNS、路由,以及操作已授权的测试云手机实例。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bytedance/agentkit-samples4742026년 10월 20일 업데이트

Launch and continue the Volcengine AI Research survey workflow for concept testing, audience design, questionnaire drafting, interview guide generation, execution confirmation, progress checks, and result queries. Use this skill when the user wants to create, revise, confirm, execute, or follow up on a real AI research survey task in ABCompass instead of doing generic brainstorming, copywriting, translation, summarization, or broad market discussion.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bytedance/agentkit-samples4742026년 10월 20일 업데이트

Create and check long-running video material evaluation tasks. Use this skill when the user wants to submit videos for evaluation, check an existing video evaluation task list, or fetch the result of a previously created video evaluation task. This skill is not a general-purpose video upload skill because upload is allowed only as an internal step of task creation. Authentication uses an API key passed as an Authorization bearer token.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bytedance/agentkit-samples4742026년 10월 20일 업데이트

火山引擎 AntiDDoSPro 高防域名只读巡检。用户要查域名健康、攻击、流量、CC/WAF/区域封禁、智能防护或 CCAI 状态时使用。

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

bytedance/agentkit-samples4742026년 10월 20일 업데이트

bytedance의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고