/byted-volcengine-alert-inspection-analyzer
面向日常运维巡检场景,对告警、体检等信息进行按日采集、结构化沉淀和周期输出(日报/周报/月报)。
$ npx -y skills add bytedance/agentkit-samples --skill byted-volcengine-alert-inspection-analyzer --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/byted-volcengine-alert-inspection-analyzer
Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
面向日常运维巡检场景,对告警、体检等信息进行按日采集、结构化沉淀和周期输出(日报/周报/月报)。
SKILL.md
byted-volcengine-alert-inspection-analyzer.SKILL.mdname: byted-volcengine-alert-inspection-analyzer
description: 面向日常运维巡检场景,对告警、体检等信息进行按日采集、结构化沉淀和周期输出(日报/周报/月报)。
version: 1.0.0
byted-volcengine-alert-inspection-analyzer
把“飞书群告警消息拉取 + 过滤 + 去重 + 事件聚合 + 风险分析 + 报告输出”固化为标准技能。
适用场景
当用户提出以下类型需求时使用本技能:
- 查询某个飞书群某天/某时间段内的云告警通知
- 拉取指定机器人、Bot、应用发送的告警消息
- 对告警消息做巡检分析、日报、复盘或稳定性判断
- 需要导出结构化 JSON、Markdown 报告或压缩包
- 需要判断告警是否恢复、是否存在未闭环事件、是否为噪声告警
输入要求
至少需要以下三类信息:
1. `chat_id`:飞书群 ID,例如 `oc_xxx` 2. `time`:时间范围
- 相对时间:`today`、`yesterday`、`last_24_hours`、`this_week`
- 或绝对时间:`start_time` + `end_time`,ISO 8601 格式,例如 `2026-06-05T00:00:00+08:00`
3. `bot`:机器人标识
- 优先使用 `bot_sender_id` / app id,例如 `cli_xxx`
- 如果只有机器人名称,先按时间范围拉取消息后从 sender 信息识别;同时说明精确度风险
可选信息:
- `output_dir`:输出目录,默认 `output/alert_inspection_<日期>_<chat_id>/`
- `report_format`:`json`、`markdown`,默认同时生成
- `keyword`:内容关键词过滤,例如“火山引擎云监控告警通知”
工作流程
1. 校验输入
- 缺少 `chat_id`、`time` 或 `bot` 时,先向用户补齐。
- 时间必须二选一:相对时间,或 `start_time + end_time`。
- 对中文日期(如“6月5日”)默认使用当前年份和北京时间,除非用户另有说明。
2. 拉取飞书消息
优先使用 `feishu_im_user_get_messages` 工具:
{
"chat_id": "oc_xxx",
"start_time": "2026-06-05T00:00:00+08:00",
"end_time": "2026-06-05T23:59:59+08:00",
"page_size": 50,
"sort_rule": "create_time_asc"
}分页规则:
- 每页最多 50 条。
- 如果返回 `has_more=true`,继续使用 `page_token` 拉取下一页。
- 合并所有分页结果后按 `message_id` 去重。
3. 机器人过滤
过滤优先级:
1. 如果用户提供 `bot_sender_id`:按 `sender.id` 精确过滤。 2. 如果只有机器人名称:
- 先从返回消息中识别 `sender.sender_type == app` 的候选 sender id。
- 结合消息卡片标题、内容关键词和告警语义做保守筛选。
- 一旦确认 sender id,后续分析中记录为 `filter_mode=identified_sender_id`。
3. 如果无法确认 sender id:
- 用内容关键词过滤。
- 在报告中明确标注 `filter_mode=keyword_only`,说明可能不完整或不精确。
4. 标准化消息
使用 `scripts/alert_inspection.py` 对原始消息 JSON 做标准化。标准字段:
- `message_id`
- `create_time`
- `status`:`警告` / `已恢复` / `严重` / `未知`
- `policy`
- `resource`
- `metric`
- `current_value`
- `content`
- `sender`
从飞书卡片内容中尽量提取:
- 告警策略
- 告警级别
- 项目
- 地域
- 告警时间
- 云产品
- 资源 ID
- 当前值
- 告警详情链接
5. 分析告警
分析维度:
- 总消息数、警告数、恢复数、未知数
- 按策略统计
- 按指标统计
- 按资源统计
- 按小时统计
- 告警事件闭环:连续警告到恢复为一个事件周期
- 未恢复事件识别
- 持续时间、最长事件、重复事件
- 风险等级:低 / 中 / 高
- 可能原因与处置建议
风险判断建议:
- **低风险**:少量告警,全部快速恢复,无重复集中模式。
- **中风险**:同一资源/指标反复告警,全部恢复但频率较高。
- **高风险**:存在未恢复告警、严重级别告警、长时间持续、核心指标异常或高频集中爆发。
6. 输出文件
默认输出到:
output/alert_inspection_<YYYY-MM-DD>_<chat_id>/
应生成:
- `raw_messages.json`:原始消息
- `normalized_messages.json`:标准化消息
- `analysis.json`:统计与分析结构化数据
- `report.md`:面向用户的中文分析报告
- `run_meta.json`:运行元数据
如用户要求发送压缩包,则将输出目录打包为 `.zip` 后用 `message` 工具发送。
推荐执行方式
A. 已通过工具获得原始消息时
将工具返回结果保存为原始 JSON:
python scripts/alert_inspection.py \
--input raw_messages.json \
--chat-id oc_xxx \
--bot-name 云告警通知 \
--start-time 2026-06-05T00:00:00+08:00 \
--end-time 2026-06-05T23:59:59+08:00 \
--output-dir output/alert_inspection_2026-06-05_oc_xxx
B. 需要从飞书实时拉取时
1. 用 `feishu_im_user_get_messages` 按群和时间分页拉取。 2. 保存为 `raw_messages.json`。 3. 调用 `scripts/alert_inspection.py` 生成分析文件。 4. 回复用户摘要;如果有文件/压缩包,使用 `message` 工具发送,不要只返回 `MEDIA:` 标签。
回复用户模板
已完成告警巡检分析。
结果摘要:
- 时间范围:...
- 命中消息:... 条
- 警告:... 条,恢复:... 条,未闭环:... 条
- 主要资源:...
- 风险等级:...
- 输出目录:...
核心判断:...
建议:...
注意事项
- 不要编造告警数据;没有拿到原始消息就不要声称已分析。
- 机器人名称不是稳定过滤条件,优先使用 sender id。
- 报告中要明确数据来源、过滤方式和精度风险。
- 不要输出 token、cookie、授权信息等敏感数据。
- 外发文件时遵循当前平台文件发送规则,使用 `message` 工具发送本地绝对路径。
Read more
name: byted-volcengine-alert-inspection-analyzer description: 面向日常运维巡检场景,对告警、体检等信息进行按日采集、结构化沉淀和周期输出(日报/周报/月报)。 version: 1.0.0
byted-volcengine-alert-inspection-analyzer
把“飞书群告警消息拉取 + 过滤 + 去重 + 事件聚合 + 风险分析 + 报告输出”固化为标准技能。
适用场景
当用户提出以下类型需求时使用本技能:
- 查询某个飞书群某天/某时间段内的云告警通知
- 拉取指定机器人、Bot、应用发送的告警消息
- 对告警消息做巡检分析、日报、复盘或稳定性判断
- 需要导出结构化 JSON、Markdown 报告或压缩包
- 需要判断告警是否恢复、是否存在未闭环事件、是否为噪声告警
输入要求
至少需要以下三类信息:
1. `chat_id`:飞书群 ID,例如 `oc_xxx` 2. `time`:时间范围
- 相对时间:`today`、`yesterday`、`last_24_hours`、`this_week`
- 或绝对时间:`start_time` + `end_time`,ISO 8601 格式,例如 `2026-06-05T00:00:00+08:00`
3. `bot`:机器人标识
- 优先使用 `bot_sender_id` / app id,例如 `cli_xxx`
- 如果只有机器人名称,先按时间范围拉取消息后从 sender 信息识别;同时说明精确度风险
可选信息:
- `output_dir`:输出目录,默认 `output/alert_inspection_<日期>_<chat_id>/`
- `report_format`:`json`、`markdown`,默认同时生成
- `keyword`:内容关键词过滤,例如“火山引擎云监控告警通知”
工作流程
1. 校验输入
- 缺少 `chat_id`、`time` 或 `bot` 时,先向用户补齐。
- 时间必须二选一:相对时间,或 `start_time + end_time`。
- 对中文日期(如“6月5日”)默认使用当前年份和北京时间,除非用户另有说明。
2. 拉取飞书消息
优先使用 `feishu_im_user_get_messages` 工具:
{
"chat_id": "oc_xxx",
"start_time": "2026-06-05T00:00:00+08:00",
"end_time": "2026-06-05T23:59:59+08:00",
"page_size": 50,
"sort_rule": "create_time_asc"
}分页规则:
- 每页最多 50 条。
- 如果返回 `has_more=true`,继续使用 `page_token` 拉取下一页。
- 合并所有分页结果后按 `message_id` 去重。
3. 机器人过滤
过滤优先级:
1. 如果用户提供 `bot_sender_id`:按 `sender.id` 精确过滤。 2. 如果只有机器人名称:
- 先从返回消息中识别 `sender.sender_type == app` 的候选 sender id。
- 结合消息卡片标题、内容关键词和告警语义做保守筛选。
- 一旦确认 sender id,后续分析中记录为 `filter_mode=identified_sender_id`。
3. 如果无法确认 sender id:
- 用内容关键词过滤。
- 在报告中明确标注 `filter_mode=keyword_only`,说明可能不完整或不精确。
4. 标准化消息
使用 `scripts/alert_inspection.py` 对原始消息 JSON 做标准化。标准字段:
- `message_id`
- `create_time`
- `status`:`警告` / `已恢复` / `严重` / `未知`
- `policy`
- `resource`
- `metric`
- `current_value`
- `content`
- `sender`
从飞书卡片内容中尽量提取:
- 告警策略
- 告警级别
- 项目
- 地域
- 告警时间
- 云产品
- 资源 ID
- 当前值
- 告警详情链接
5. 分析告警
分析维度:
- 总消息数、警告数、恢复数、未知数
- 按策略统计
- 按指标统计
- 按资源统计
- 按小时统计
- 告警事件闭环:连续警告到恢复为一个事件周期
- 未恢复事件识别
- 持续时间、最长事件、重复事件
- 风险等级:低 / 中 / 高
- 可能原因与处置建议
风险判断建议:
- **低风险**:少量告警,全部快速恢复,无重复集中模式。
- **中风险**:同一资源/指标反复告警,全部恢复但频率较高。
- **高风险**:存在未恢复告警、严重级别告警、长时间持续、核心指标异常或高频集中爆发。
6. 输出文件
默认输出到:
output/alert_inspection_<YYYY-MM-DD>_<chat_id>/
应生成:
- `raw_messages.json`:原始消息
- `normalized_messages.json`:标准化消息
- `analysis.json`:统计与分析结构化数据
- `report.md`:面向用户的中文分析报告
- `run_meta.json`:运行元数据
如用户要求发送压缩包,则将输出目录打包为 `.zip` 后用 `message` 工具发送。
推荐执行方式
A. 已通过工具获得原始消息时
将工具返回结果保存为原始 JSON:
python scripts/alert_inspection.py \ --input raw_messages.json \ --chat-id oc_xxx \ --bot-name 云告警通知 \ --start-time 2026-06-05T00:00:00+08:00 \ --end-time 2026-06-05T23:59:59+08:00 \ --output-dir output/alert_inspection_2026-06-05_oc_xxx
B. 需要从飞书实时拉取时
1. 用 `feishu_im_user_get_messages` 按群和时间分页拉取。 2. 保存为 `raw_messages.json`。 3. 调用 `scripts/alert_inspection.py` 生成分析文件。 4. 回复用户摘要;如果有文件/压缩包,使用 `message` 工具发送,不要只返回 `MEDIA:` 标签。
回复用户模板
已完成告警巡检分析。 结果摘要: - 时间范围:... - 命中消息:... 条 - 警告:... 条,恢复:... 条,未闭环:... 条 - 主要资源:... - 风险等级:... - 输出目录:... 核心判断:... 建议:...
注意事项
- 不要编造告警数据;没有拿到原始消息就不要声称已分析。
- 机器人名称不是稳定过滤条件,优先使用 sender id。
- 报告中要明确数据来源、过滤方式和精度风险。
- 不要输出 token、cookie、授权信息等敏感数据。
- 外发文件时遵循当前平台文件发送规则,使用 `message` 工具发送本地绝对路径。
欢迎来到 AgentKit 代码工坊(Samples)仓库! AgentKit 是火山引擎推出的企业级 AI Agent 开发平台,为开发者提供完整的 Agent 构建、部署和运维解决方案。平台通过标准化的开发工具链和云原生基础设施,显著降低复杂智能体应用的开发部署门槛。 本代码库包含了一系列示例和教程,帮助您理解、实现和集成 AgentKit 的各项功能到您的应用中。
Other skills on agentkit-samples.
- /code-optimization
Optimize code performance through iterative improvements (max 2 rounds). Benchmark execution time and memory usage, compare against baseline implementations, and generate detailed optimization reports. Supports C++, Python, Java, Rust, and other languages.
Open skill - /image-video-gen
根据文字描述生成视频,一个生成图片和视频的工作流技能。依赖 skills: byted-web-search, image-generate, video-generate。注意:此 workflow 没有执行脚本,只是一个描述性的文档。
Open skill - /skills-management
Manage AgentKit skills, SkillHub/skillhub, skill centers, and skill spaces. Use this skill whenever the user has a management intent for AgentKit skills, skill中心, skill 空间, skill space, or skill hub, including listing, inspecting, downloading, fetching, uploading, publishing,
Open skill - /tos-file-access
Upload files or directories to TOS-compatible object storage for Volcano Engine or BytePlus and download files from URLs. Use this skill when (1) Upload Agent-generated files or directories for sharing, (2) Download files from URLs before Agent processing.
Open skill - /veadk-go-skills
根据用户的功能需求,完成与 VeADK-Go 相关的功能; 包括:直接根据需求生成 Agent;将Enio Agent转换为VeADK-Go Agent。
Open skill - /veadk-skills
根据用户的功能需求,完成与 VeADK 相关的功能。
Open skill

