把「日志排查」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（日志文件或查询结果），按什么顺序处理，交付什么（错误摘要与时间线），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

很多人纠结一开始要不要把技能写得很完整。答案是：先极简，再按需升级。下面对比「日志排查」的两种写法。

极简版：五行就够

你负责日志排查。
输入：日志文件或查询结果。
步骤：过滤错误级别；按特征聚类；定位首次出现；关联部署时间。
输出：错误摘要与时间线。
信息不足先提问，不要编造。

适合个人临时使用、验证流程是否合理。缺点是输出格式不够稳定，边界情况处理不一致。

进阶版：完整技能包

.claude/skills/log-triage/
├── SKILL.md
├── scripts/log_triage.py
└── reference.md      # 可选：团队规范、模板等长资料，按需加载

进阶版在极简版基础上增加：

  • 精确的 description，确保自动触发
  • 固定的输出结构与“需人工确认”清单
  • 约束段落（权限、领域规矩、不可逆操作）
  • 参考资料（团队规范、范例），按需加载
  • 脚本，负责确定性的解析与校验
  • tests/ 测试样例

对比

维度极简版进阶版
编写时间几分钟一到两小时
输出稳定性一般较好
边界处理依赖模型自觉有明确规则
团队共享不方便可评审、可版本化
适用个人试用日常高频、多人使用

什么时候该升级

  • 每周使用超过几次
  • 输出要给别人看或进入正式流程
  • 已经发现两次以上同类错误
  • 风险较低，但输出仍需快速过目再使用

升级时参考SKILL.md 写法，并用测试用例验证。

每一步要产出什么

把每一步的中间产出写清楚，智能体就不容易跳步，人也方便定位问题：

  1. 过滤错误级别：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自日志文件或查询结果的哪一部分
  2. 按特征聚类：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自日志文件或查询结果的哪一部分
  3. 定位首次出现：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自日志文件或查询结果的哪一部分
  4. 关联部署时间：产出一段简短的中间结果，并注明依据来自日志文件或查询结果的哪一部分

最后一步之后，再把这些中间结果汇总成错误摘要与时间线。中间结果可以折叠或省略展示，但在技能指令中要求智能体“先完成再汇总”，能明显减少遗漏。

领域注意事项

「日志排查」属于运维与 DevOps领域，使用者多是运维与平台工程师，工作环境通常是服务器、容器与部署流水线。这个领域最重要的一条底线是：变更类命令先在测试环境演练，并准备好回滚。

建议把这条底线原样写进技能的约束部分，而不是指望智能体自己意识到。同时，在团队内部明确：智能体给出的错误摘要与时间线只是初稿或建议，最终由谁签字确认、出了问题由谁负责。

常见变体

同一个技能可以按使用场景派生出几个变体：

  • 简版：只保留核心步骤（过滤错误级别、关联部署时间），适合快速过一遍
  • 详版：每一步都写出理由与依据，适合交给他人复核或留档
  • 批量版：一次处理多份日志文件或查询结果，输出汇总表，适合定期集中处理

变体之间共享同一套约束，只在步骤详略和输出格式上有差异。可以在一个技能里用参数区分，也可以拆成几个名称明确的技能。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。