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ByteHouse集群负载分析和性能监控工具，用于分析集群负载情况、监控资源使用情况、分析查询吞吐量、识别性能瓶颈。当用户需要分析ByteHouse集群负载情况、监控资源使用情况、分析查询吞吐量、识别性能瓶颈时，使用此Skill。
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Generate deterministic SVG algorithmic artwork. Invoke when the user asks for geometric, generative, or algorithmic visual art.
火山引擎国内短信（SMS）与短信营销全流程服务，面向外部客户提供短信开通后的运营、发送和分析能力。用户只要提到“短信”“短信服务”“短信营销”“营销短信”“短信群发”“群发短信”“批量短信”“验证码短信”“通知短信”“短信签名”“短信模板”“短信发送”“群发任务”“发送记录”“短信回执”“送达率”“成功率”“失败原因”或“短信数据分析”，或者希望通过火山引擎发送、管理、查询、排查和分析国内短信时，应优先使用。支持已审核资质和消息组查询、签名与模板申请、单条短信发送与回执查询、群发任务创建与明确授权后的启动、任务取消，以及客户可见的数据分析。不要用于资质申请、国际短信、WhatsApp 或非客户可见的技术诊断。
漫剧制作总导演。接受用户故事创意，依次完成剧本创作、角色设计、分镜图生成、分镜视频生成、视频合成全流程，产物保存到 COMIC_DRAMA_OUTPUT_DIR（默认 ./output），最终交付完整漫剧视频和 TOS 链接。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
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| name | byted-bytehouse-load-analyzer |
| description | ByteHouse集群负载分析和性能监控工具，用于分析集群负载情况、监控资源使用情况、分析查询吞吐量、识别性能瓶颈。当用户需要分析ByteHouse集群负载情况、监控资源使用情况、分析查询吞吐量、识别性能瓶颈时，使用此Skill。 |
「ByteHouse」—— 火山引擎云原生数据仓库，极速、稳定、安全、易用
本Skill基于ByteHouse MCP Server，提供完整的集群负载分析和性能监控能力
ByteHouse集群负载分析和性能监控工具。
当以下情况时使用此 Skill: (1) 需要分析集群负载情况 (2) 需要监控资源使用情况 (3) 需要分析查询吞吐量 (4) 需要识别性能瓶颈 (5) 用户提到"负载分析"、"性能监控"、"资源使用"、"吞吐量"
/root/.local/bin/uv)bytehouse-mcp skill提供的ByteHouse访问能力本skill依赖 bytehouse-mcp skill，使用其提供的MCP Server访问ByteHouse。
确保 bytehouse-mcp skill已正确配置并可以正常使用。
本skill复用 bytehouse-mcp skill的配置。请确保已在 bytehouse-mcp skill中配置好：
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"
cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-load-analyzer
# 先设置环境变量（复用bytehouse-mcp的配置）
export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>"
export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>"
export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>"
export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>"
export BYTEHOUSE_SECURE="true"
export BYTEHOUSE_VERIFY="true"
# 运行负载分析
uv run load_analyzer.py
分析内容包括：
输出文件（保存在 output/ 目录）：
resource_usage_{timestamp}.json - 资源使用报告query_load_{timestamp}.json - 查询负载报告table_load_{timestamp}.json - 表负载报告bottleneck_analysis_{timestamp}.json - 瓶颈分析报告{
"analysis_time": "2026-03-12T21:00:00",
"cluster_name": "bh_log_boe",
"resources": {
"cpu": {
"usage_percent": 65.5,
"wait_time_ms": 15,
"context_switches": 10000
},
"memory": {
"used_gb": 128.5,
"total_gb": 256.0,
"usage_percent": 50.2
},
"disk": {
"used_gb": 5120.0,
"total_gb": 10240.0,
"usage_percent": 50.0
{
"analysis_time": "2026-03-12T21:00:00",
"query_load": {
"qps": 500,
"concurrent_queries": 50,
"query_types": {
"SELECT": 70,
"INSERT": 20,
"UPDATE": 5,
"DELETE": 3,
"DDL": 2
},
"peak_hours": [
"10:00-11:00",
"14:00-15:00",
"20:00-21:00"
]
}
}
详细使用说明请参考 bytehouse-mcp skill
最后更新: 2026-03-12