egutierrez
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Agregar 4 skills de ejemplo funcionales y README del sistema: Skills de ejemplo: - devops/deploy-service: deploy completo con rollback - analysis/log-analyzer: analisis de logs con metricas - communication/daily-report: reportes diarios automaticos - system/health-check: verificacion de salud multi-servicio Cada skill incluye: - SKILL.md con frontmatter YAML + instrucciones markdown - Descripcion de parametros y proceso paso a paso - Ejemplos de uso y consideraciones de seguridad skills/README.md documenta: - Diferencia entre tools (atomicas) y skills (flujos multi-paso) - Formato de SKILL.md y carga progresiva (3 niveles) - Categorias disponibles y uso desde agentes Las skills son contenido declarativo, no codigo Go.
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2.7 KiB
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name: log-analyzer
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description: >
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Analiza logs de servicios buscando patrones de errores, warnings y anomalias.
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Genera un resumen estructurado con metricas, errores frecuentes y recomendaciones.
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# Log Analyzer Skill
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Esta skill analiza logs de servicios y genera reportes estructurados con hallazgos y recomendaciones.
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## Casos de uso
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- Analizar logs de un servicio que esta fallando
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- Buscar patrones de errores recurrentes
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- Generar metricas de salud de un servicio
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- Detectar anomalias en logs
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## Proceso de analisis
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### 1. Obtener los logs
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Opciones:
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- Via SSH: `ssh_command` con `journalctl` o `tail`
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- Via HTTP: `http_get` si el servicio expone logs via API
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- Desde archivo local: `file_read` (si el agente tiene la tool)
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Ejemplo con journalctl:
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```bash
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journalctl -u <service-name> --since "1 hour ago" -n 1000
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```
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### 2. Parsear los logs
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Identifica el formato de logs:
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- JSON estructurado
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- Formato de systemd
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- Logs planos con timestamp
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Extrae campos clave:
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- Timestamp
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- Nivel de log (ERROR, WARN, INFO, DEBUG)
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- Mensaje
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- Stack traces (si aplica)
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### 3. Analizar patrones
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Busca:
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- Errores recurrentes (agrupa por mensaje similar)
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- Picos de actividad (timeframes con muchos logs)
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- Errores criticos (FATAL, PANIC, segfaults)
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- Timeouts y connection errors
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- Excepciones no manejadas
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### 4. Generar metricas
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Calcula:
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- Total de lineas analizadas
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- Conteo por nivel (ERROR, WARN, INFO)
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- Top 10 errores mas frecuentes
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- Timeline de errores (distribucion temporal)
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- Rate de errores (errores por minuto)
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### 5. Generar reporte
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Formato del reporte:
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```markdown
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## Log Analysis Report
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**Service**: <service-name>
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**Period**: <start> - <end>
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**Total lines**: <N>
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### Metrics
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- Errors: <N> (<percentage>%)
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- Warnings: <N> (<percentage>%)
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- Info: <N> (<percentage>%)
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- Error rate: <N> errors/min
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### Top Errors
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1. <error-message> (<N> occurrences)
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2. <error-message> (<N> occurrences)
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...
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### Critical Issues
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- <description>
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- <description>
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### Recommendations
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- <recommendation>
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- <recommendation>
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```
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## Parametros requeridos
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- `source`: "ssh", "http", o "file"
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- `service_name`: nombre del servicio (si source=ssh)
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- `host`: servidor (si source=ssh)
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- `log_url`: URL de logs (si source=http)
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- `file_path`: ruta al archivo (si source=file)
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- `timeframe`: "1 hour", "24 hours", "7 days", etc.
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Parametros opcionales:
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- `filter`: patron regex para filtrar lineas
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- `max_lines`: limite de lineas a analizar (default: 10000)
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- `output_format`: "markdown" o "json"
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## Ejemplo de uso
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Usuario: "Analiza los logs de myapp en prod-server-01 de la ultima hora"
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Agente:
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1. skill_search("analyze logs")
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2. skill_load("log-analyzer")
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3. ssh_command para obtener logs via journalctl
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4. Parsear y analizar logs
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5. Generar reporte markdown
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6. Enviar reporte al usuario
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