name	log-diagnosis-skill-builder
description	日志诊断 skill 编写辅助工具。给定一个故障场景，自动生成 log-diagnosis skill 的骨架内容。触发词：编写诊断skill、日志诊断skill、日志skill模板、帮我写skill、新建诊断方向。

日志诊断 Skill 编写器

给定一个故障场景，快速生成符合 log-diagnosis-framework 规范的 skill 骨架。

使用方式

/skill log-diagnosis-skill-builder
[描述故障场景：问题现象、涉及组件、日志特征]

Skill 生成流程

Step 1：解析故障场景
Step 2：提取关键要素
Step 3：生成 Skill 骨架
Step 4：输出模板

Step 1：解析故障场景

从用户描述中提取：

问题类型：是什么问题？（超时/崩溃/配置错误/...）
涉及组件：哪些代码文件/模块？
入口日志：用户看到的第一条异常日志是什么？
错误特征：日志中的关键词/错误码/异常类型
影响范围：是单节点还是多节点？爆炸半径多大？

Step 2：提取关键要素

按以下模板填写：

问题ID（英文短横线）: [从问题类型提取]
问题名称（中文）: [一句话描述]
涉及仓库: [vllm-ascend / mindie-llm / pymotor / ...]
涉及组件: [具体文件名或模块名]
入口日志模式: [grep 用的正则或关键词]
错误类型: [TimeoutError / ValidationError / EngineDeadError / ...]
关联问题: [上游/下游/并发 的其他诊断方向]

Step 3：生成 Skill 骨架

按 log-diagnosis-framework 规范生成以下章节：

YAML Frontmatter — name, description, parent
问题描述 — 4要素（问题/组件/表现/关联）
诊断入口日志 — 表格（含 grep 命令）
诊断决策树 — Mermaid 格式的分支图
诊断执行流程 — 分步骤的检查命令
诊断输出格式 — 必须遵循的结论模板
快速诊断表 — 常见现象→根因→修复映射
关联问题 — 与其他 skill 的关系

Step 4：输出模板

完整输出一个 SKILL.md 文件内容，可直接保存。

快速模板

对于简单场景，可以直接套用以下模板生成骨架：

---
name: log-diagnosis-{problem-id}
description: {一句话描述}。触发词：{关键词1}、{关键词2}。
---

# {问题名称}日志诊断

## 问题描述

**问题**：
**涉及组件**：
**典型表现**：
**关联问题**：

## 诊断入口日志

| 入口日志 | 组件 | 含义 | grep 命令 |
|----------|------|------|-----------|
| | | | `grep ""` |

## 诊断决策树

```mermaid
graph TD
    A[入口日志] --> B{条件1}
    B -->|是| C[检查项]
    B -->|否| D{条件2}
    D -->|是| E[检查项]
    D -->|否| F[未知/混合]

诊断执行流程

步骤 1：

检查项	命令	命中条件

步骤 2：

...

诊断输出格式

必须包含：证据链（行号）、可信度、下一步行动（优先级P0/P1）、修复建议

快速诊断表

日志现象	根因	修复方法	优先级

关联问题

关联问题	关联方向	对应 Skill


---

## 验证清单

生成的 skill 必须通过以下检查：

- [ ] YAML frontmatter 完整（name/description/parent）
- [ ] 有明确的入口日志（附 grep 命令）
- [ ] 有诊断决策树（覆盖主要分支）
- [ ] 有分步骤的执行流程（每步可执行）
- [ ] 输出格式包含：证据链（行号）、可信度、下一步行动、修复建议
- [ ] 关联问题已标注
- [ ] 不与现有 skill 重复

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给定一个故障场景，快速生成符合 log-diagnosis-framework 规范的 skill 骨架。

使用方式

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[描述故障场景：问题现象、涉及组件、日志特征]

Skill 生成流程

Step 1：解析故障场景
Step 2：提取关键要素
Step 3：生成 Skill 骨架
Step 4：输出模板

Step 1：解析故障场景

从用户描述中提取：

问题类型：是什么问题？（超时/崩溃/配置错误/...）
涉及组件：哪些代码文件/模块？
入口日志：用户看到的第一条异常日志是什么？
错误特征：日志中的关键词/错误码/异常类型
影响范围：是单节点还是多节点？爆炸半径多大？

Step 2：提取关键要素

按以下模板填写：

问题ID（英文短横线）: [从问题类型提取]
问题名称（中文）: [一句话描述]
涉及仓库: [vllm-ascend / mindie-llm / pymotor / ...]
涉及组件: [具体文件名或模块名]
入口日志模式: [grep 用的正则或关键词]
错误类型: [TimeoutError / ValidationError / EngineDeadError / ...]
关联问题: [上游/下游/并发 的其他诊断方向]

Step 3：生成 Skill 骨架

按 log-diagnosis-framework 规范生成以下章节：

YAML Frontmatter — name, description, parent
问题描述 — 4要素（问题/组件/表现/关联）
诊断入口日志 — 表格（含 grep 命令）
诊断决策树 — Mermaid 格式的分支图
诊断执行流程 — 分步骤的检查命令
诊断输出格式 — 必须遵循的结论模板
快速诊断表 — 常见现象→根因→修复映射
关联问题 — 与其他 skill 的关系

Step 4：输出模板

完整输出一个 SKILL.md 文件内容，可直接保存。

快速模板

对于简单场景，可以直接套用以下模板生成骨架：

---
name: log-diagnosis-{problem-id}
description: {一句话描述}。触发词：{关键词1}、{关键词2}。
---

# {问题名称}日志诊断

## 问题描述

**问题**：
**涉及组件**：
**典型表现**：
**关联问题**：

## 诊断入口日志

| 入口日志 | 组件 | 含义 | grep 命令 |
|----------|------|------|-----------|
| | | | `grep ""` |

## 诊断决策树

```mermaid
graph TD
    A[入口日志] --> B{条件1}
    B -->|是| C[检查项]
    B -->|否| D{条件2}
    D -->|是| E[检查项]
    D -->|否| F[未知/混合]

诊断执行流程

步骤 1：

检查项	命令	命中条件

步骤 2：

...

诊断输出格式

必须包含：证据链（行号）、可信度、下一步行动（优先级P0/P1）、修复建议

快速诊断表

日志现象	根因	修复方法	优先级

关联问题

关联问题	关联方向	对应 Skill


---

## 验证清单

生成的 skill 必须通过以下检查：

- [ ] YAML frontmatter 完整（name/description/parent）
- [ ] 有明确的入口日志（附 grep 命令）
- [ ] 有诊断决策树（覆盖主要分支）
- [ ] 有分步骤的执行流程（每步可执行）
- [ ] 输出格式包含：证据链（行号）、可信度、下一步行动、修复建议
- [ ] 关联问题已标注
- [ ] 不与现有 skill 重复