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概要と使いどころ
Use when operating Volcengine TLS (日志服务) through volclog in agent or CI sessions and you need a contract-first workflow for runtime selector resolution, discover/describe/exec routing, App resource or Topic resolution, envelope reading, large-result delivery, and error recovery without guessing commands, fields, or shortcut flows. 当用户提到火山引擎日志服务 TLS、volclog、日志检索/分析/导入/导出、 日志项目或日志主题等操作时调用。
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分析发布日志数据，从发布时间、标签效果、内容类型、粉丝增长四个维度归因内容表现，输出可执行的优化建议。 当用户说"发布数据分析""归因分析""什么时间发好""标签效果""内容表现分析""发布日志分析"时使用。 和 skill-social-performance-review 的区别：本 SKILL 从发布日志做四维归因，review 做跨平台月度组合复盘。
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嵌入式串口调试工具，用于扫描串口、实时监控、发送数据、记录日志和 Hex 查看。 当用户提到串口、COM 口、UART、AT 命令调试、波特率、Hex 串流、串口抓日志、 串口监控、查看 MCU 输出、二进制协议联调时自动触发，也兼容 /serial 显式调用。 即使用户只是说"看看串口输出"、"发个 AT 命令"或"抓一下日志"，只要上下文涉及 串口通信就应触发此 skill。
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日志分析和排障时使用。适用于生产问题定位、慢查询排查、错误追踪、日志搜索。融合 ELK / Loki + 结构化日志 + Trace ID 追踪。
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指导 AI 正确填写任务日志，并在任务完成后自动提取认知价值。当任务完成后、对话即将结束时、或用户提到「写日志」「更新日志」「任务记录」时自动触发。对应 AGENT_RULES.md RULE-01/02/03。版本：v2.0（2026-03-19新增步骤四：认知提取）
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Agent trace 诊断器：当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列，或说“看下这个日志/trace，定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用；用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议，默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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妙搭（Spark/Miaoda）应用开发与托管：应用创建、本地全栈开发、云端生成迭代、创意设计（UI mockup / 可交互原型 / 线框图 / 落地页 / 仪表盘 / 幻灯片 deck / 视觉探索）、AI相关能力和飞书平台能力或者其他外部能力集成、日志/Trace/监控指标/PV/UV 查询、环境变量管理、应用协作者与协作权限设置、应用角色与成员管理、自动化触发器（定时/记录变更/Webhook/飞书审批）。当用户要开发/新建一个系统·工具·平台·应用，或要本地开发 / 云端开发 / 修改 / 部署 / 发布 / 上线 / 拿可分享链接，或用 HTML 做页面·网站·部署到妙搭，或要设计 / design / mockup / prototype / wireframe / 做 PPT / deck / 视觉探索，或提到妙搭/Spark/Miaoda 应用（链接形如 `/app/app_xxx` 或 `/page/<token>`，运行时域名形如 *.aiforce.cloud）、应用数据库、应用文件存储、开放 API Key、可见范围、应用协作者/开发权限、应用角色/角色成员、线上日志、接口请求量、错误量、延迟、访问量、环境变量、给妙搭应用配自动化任务/定时触发/审批通过后自动触发时使用。不负责普通云盘文件上传（lark-drive）、飞书文档编辑（lark-doc）、原生幻灯片创建（lark-slides）。
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日志分析助手 — 智能解析日志文件，识别异常模式，定位问题根因
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嵌入式 CAN / CAN-FD 调试工具，用于扫描接口、监控报文、发送测试帧、记录日志、数据库文件解码和总线统计。 当用户提到 CAN、CAN-FD、DBC 解码、总线抓包、USB-CAN 联调、报文发送、总线统计、 PCAN、Vector、slcan、CAN 接口扫描、CAN ID 过滤、ASC 日志、BLF 文件时自动触发， 也兼容 /can 显式调用。即使用户只是说"看看 CAN 报文"、"发一帧试试"或"解码一下 DBC"， 只要上下文明确提到 CAN 总线通信的操作或问题就应触发此 skill。
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编写Python脚本以定时监控Windows主机的CPU和内存使用率，并按指定格式（时间点、CPU占用率、内存占用率）记录日志。
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使用Fluentd的regexp插件解析MySQL慢查询日志，将其切分为时间、用户、查询时间和SQL内容四个字段，并配置字段长度限制以避免解析错误。
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开发运行在Android 11上的C++程序，仿照logcat功能，通过NDK Android Logger API从logd读取日志。
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byted-emr-skills提供管理火山引擎EMR（火山引擎 E-MapReduce（简称“EMR”）是开源Hadoop生态的企业级大数据分析系统，完全兼容开源）的技能，包括管理EMR on ECS集群、EMR on VKE集群、EMR serverless队列、计算组、作业模板/实例、日志、监控并提供 EMR Agent 智能诊断与知识问答能力。当用户提及“EMR on ECS集群”、“EMR on VKE集群”、“Serverless 队列”、“Serverless 作业”、“SparkSQL/PrestoSQL/Ray/PySpark/SparkJar 作业”、“作业日志”、“作业监控”、“作业诊断”等需求时，应优先使用此技能。
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Read from a UModel object-graph semantic layer with the `umctl` CLI (MCP alternative noted). Three kinds of read: (1) entities & relationships / topology (`.entity`, `.topo`) and (2) the model itself (`.umodel`, and `.entity_set` methods, including entity-linked `list_skills`) return real rows; (3) metrics & logs (`get_metrics` / `get_logs`) return an executable *plan* — PromQL / Elasticsearch DSL with the entity id pre-substituted — that you run against the backend. Against a PaaS endpoint the same calls return data rows instead of a plan. Use to query or read UModel entities, relations, topology, or model metadata; to read a service's metrics or logs; to look up services and dependencies; or to discover what objects, datasets, and methods exist. For root-cause analysis on top of these reads, see the `umodel-rca` skill. Triggers: UModel, object graph, .entity / .topo / .umodel / .entity_set, query entities, read topology, read metrics / logs, get_metrics / get_logs, list services / dependencies / datasets / skills, 实体查询, 关系/拓扑查询, 读模型, 读指标, 读日志, 查指标, 查日志, 查服务依赖.
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Use when 用户想以一对一苏格拉底导师的方式系统学习一个课题——开一门新课、推进课题的下一篇、提交学习反馈或说「我读完了」、或整理/查看学习日志。基于 Bloom 2 Sigma 的交互式学习系统。触发词：开个文件夹学X、我想学X、帮我学X、继续、下一篇、我读完了、整理学习、查看学习日志、interactive Socratic tutoring、Bloom 2 sigma learning。
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连接本项目正式服（https://dj.faith.wang）的 GM API，用于查看服务端日志、查询运行时/数据库状态、查玩家、执行只读 SQL 诊断以及必要的运维操作，辅助开发与线上验证。当需要"看正式服日志/线上报错""查正式服玩家或数据""确认某改动在生产的实际表现""线上运行态/在线数/tick""只读查库"或类似排查、验证、复现线上问题时使用。
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实现日志 / 指标 / 追踪三大支柱时使用。覆盖 OpenTelemetry / Prometheus / Grafana / Jaeger / Datadog / Sentry 集成。融合 Google SRE 三支柱 + 结构化日志 + Trace Context 传播。
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Use when designing, validating, deploying, changing, or troubleshooting Volcengine TLS LogCollector collection on Linux hosts or Kubernetes, including Project, Topic, host group, collector rule, index, binding, heartbeat, parsing, and end-to-end log ingestion checks through volclog. 当用户需要设计、部署、 变更或排查火山引擎日志服务 LogCollector 采集（主机、Kubernetes DaemonSet/Controller、机器组、采集配置、 心跳、解析、日志未入库）时调用。
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为最终稿创建不可变盲预测日志，并在已有预测时追加新版本。通过 cheat-score-blind 做隔离评分，再由主窗口复核落盘。触发词包括启动预测、start prediction、打分并预测、写预测日志。
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编写Python脚本以定时监控Windows主机的CPU和内存使用率，并按指定格式（时间点、CPU占用率、内存占用率）记录日志。
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使用Fluentd的regexp插件解析MySQL慢查询日志，将其切分为时间、用户、查询时间和SQL内容四个字段，并配置字段长度限制以避免解析错误。
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开发运行在Android 11上的C++程序，仿照logcat功能，通过NDK Android Logger API从logd读取日志。
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标准化实验日志记录——直接上传或读取本地图片、语音和文字，产出带 YAML frontmatter 的 Markdown；可选集成飞书 CLI 与 Obsidian。
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排查 WxJava 在配置初始化、access token、签名验签、支付证书、回调通知、序列化、网络请求和多账号隔离方面的问题。适用于用户提供异常、日志、请求响应或“WxJava 为什么不能调用”的场景。
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