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。
| 自动识别 | 自动识别日志类型：Java App / MySQL Binlog / Nginx / Trace / Alert | | 实体提取 | IP、threadid、traceid、userid、sessionid、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 |
| Java App | ERROR/WARN + 堆栈 | 异常类型、堆栈、logger、时间 | | MySQL Binlog | server id、GTID、Tablemap | 表操作、threadid、serverid、数据变更 | | Nginx Access | IP + HTTP 方法 + 状态码 | 请求IP、URL、状态码、耗时 | | Trace | traceid、spanid | 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 |
Комплексные возможности анализа журналов. Автоматически распознавать типы журналов (приложения Java/MySQL Binlog/Nginx/Trace/Alerts), извлекать ключевые объекты (IP, thread_id,trace_id, пользователи, имена таблиц и т. д.), выполнять анализ первопричин, анализ предупреждений и обнаружение аномалий. Поддерживает файлы размером более 100 МБ. Триггерные слова: анализ журналов, устранение неполадок журналов, анализ первопричин, анализ предупреждений, анализ аномалий. Источник: zrt-ai-lab/opencode-skills.