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
📥 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
⚡ 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
- 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
- 首次使用需要安装 Python 依赖包
- 分析大量大文件可能需要较长时间
- 建议限制分析文件数量以避免内存问题
- 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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