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纯本地日志分析系统,支持日志统计、重复检测、错误分析和异常识别

Log Analyzer - 日志分析系统

功能概述

Log Analyzer - 日志分析系统是一项面向实际任务的技能,主要用于纯本地日志文件分析工具,无需任何外部连接或云服务;3个核心功能;

核心要点

  • 📥 数据摄取诊断;
  • 日志统计(总文件数、总大小、总行数);
  • 重复日志识别和统计;

使用与执行

时间分布分析(按小时统计);重复率计算和 Top 重复日志展示;⚡ 索引性能优化;日志统计分析;错误类型统计和分布;错误日志提取和展示;最近错误列表;🚨 错误与异常监控;

结果检查与注意事项

错误日志检测和分类;异常事件识别(基于时间戳统。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Log Analyzer - 日志分析系统

纯本地日志文件分析工具,无需任何外部连接或云服务。

功能特性

3个核心功能

  1. 📥 数据摄取诊断

    • 日志统计(总文件数、总大小、总行数)
    • 重复日志识别和统计
    • 时间分布分析(按小时统计)
    • 重复率计算和 Top 重复日志展示
  2. ⚡ 索引性能优化

    • 日志统计分析
    • 错误类型统计和分布
    • 错误日志提取和展示
    • 最近错误列表
  3. 🚨 错误与异常监控

    • 错误日志检测和分类
    • 异常事件识别(基于时间戳统计分析)
    • 错误趋势可视化
    • 异常时间点标记

使用方法

方式 1: 直接运行

cd ~/.openclaw/workspace/skills/log-analyzer
streamlit run log-analyzer.py --server.port 8506

方式 2: 使用启动脚本

cd ~/.openclaw/workspace/skills/log-analyzer
./start-log-analyzer.sh

在 OpenClaw 中使用

当用户要求分析日志文件、检查日志错误、或进行日志统计时,自动启动此技能:

"分析 /var/log/app.log"
"检查这个日志文件有没有问题"
"帮我统计一下这些日志"

日志格式支持

支持标准格式的日志文件:

  • 时间戳: [2024-03-10 14:30:00]
  • 日志级别: [ERROR|WARN|INFO|DEBUG|CRITICAL|FATAL]
  • 错误类型: [DB_ERROR|APP_ERROR|NETWORK_ERROR|AUTH_ERROR|TIMEOUT_ERROR]
  • IP 地址: IP:192.168.1.1
  • 攻击类型: SQL_INJECTION|XSS|BRUTE_FORCE|PATH_TRAVERSAL

配置选项

在 Web 界面中可以配置:

  • 日志目录: 指定要分析的日志文件目录
  • 文件模式: 选择要分析的文件类型(*.log, *.txt, *.csv)
  • 最大文件数: 限制分析的文件数量(1-100)
  • 显示选项: 控制图表和重复分析的显示

技术细节

依赖项

  • Python 3.7+
  • Streamlit
  • Pandas
  • Plotly

系统架构

LogParser
  ├─ parse_line()     - 解析单行日志
  └─ 模式匹配          - 支持多种日志格式

LogAnalyzer
  ├─ get_log_files()    - 获取日志文件列表
  ├─ analyze_log_stats() - 日志统计分析
  ├─ check_duplicates()  - 重复日志检查
  ├─ detect_errors()    - 错误检测
  └─ detect_anomalies() - 异常检测

ResultDisplay
  ├─ display_stats()    - 显示统计信息
  ├─ display_duplicates() - 显示重复信息
  ├─ display_errors()   - 显示错误信息
  └─ display_anomalies() - 显示异常

性能说明

  • 纯本地运行,无需网络连接
  • 支持大文件(通过文件大小统计)
  • 自动去重(基于哈希值)
  • 时间异常检测(基于标准差统计)

注意事项

  1. 首次使用需要安装 Python 依赖包
  2. 分析大量大文件可能需要较长时间
  3. 建议限制分析文件数量以避免内存问题
  4. 日志格式需要符合标准模式才能正确解析

默认访问地址

http://localhost:8506

可通过修改启动脚本中的端口参数来更改。

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