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标签智能推断引擎 — 基于启发式规则和拓扑分析推断标签归属。触发词：智能推断标签、自动识别标签、标签建议
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Baseado na classificação ocupacional SOC
成本自动化规则引擎 — 基于确定性规则自动检测成本异常和预算超标。触发词：预算告警、成本异常检测、费用监控规则
成本智能推断引擎 — 异常根因分析、价格估算、购买推荐与费用分摊。触发词：费用为什么涨了、该不该买SP、预留实例推荐、费用预测
成本数据基座 — 账单查询、趋势分析、价格查询与成本分摊。触发词：查账单、费用趋势、成本分摊、按标签看费用、月度账单
FinOps 定时调度工具。管理成本巡检定时任务，支持每日摘要、每周巡检、每月报告、异常告警、标签合规、资源生命周期等预定义模板。基于 CoPaw Cron 基础设施。触发词：定时巡检、成本巡检、定时任务、每日成本
阿里云资源优化工具。多产品成本优化分析（ECS/RDS/EBS/EIP/SLB/CDN），查询 CPU/内存/连接数水位，提供升降配建议。直接调用即可，无需创建脚本。触发词：资源优化、闲置检测、降配建议、ECS优化、RDS优化、利用率分析
阿里云资源运维管理工具。支持 ECS/RDS 等多产品的资源创建、删除、启动、停止、重启、释放等运维操作。支持与 optimizer 联动执行优化建议。所有操作都经过 OpsClaw 框架的权限控制和审计。触发词：启动实例、停止实例、重启实例、释放实例、创建 ECS、执行优化动作
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| description | 标签智能推断引擎 — 基于启发式规则和拓扑分析推断标签归属。触发词：智能推断标签、自动识别标签、标签建议 |
| metadata | {"copaw":{"emoji":"🔮","requires":["alibabacloud-ecs20140526","alibabacloud-vpc20160428","alibabacloud-resourcecenter20221201","alibabacloud-tag20180828","alibabacloud-tea-openapi"]},"opsclaw":{"emoji":"🔮","os":["darwin","linux","win32"],"requires":{"env":["ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID","ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"],"bins":[],"install":["pip install copaw","pip install alibabacloud-ecs20140526","pip install alibabacloud-vpc20160428","pip install alibabacloud-resourcecenter20221201","pip install alibabacloud-tag20180828","pip install alibabacloud-tea-openapi"]}}} |
标签智能推断引擎技能，基于启发式规则和拓扑分析推断标签归属。通过正则模式匹配、VPC 拓扑继承、创建者信息等方式智能推断资源应该具有的标签。
| 推断方法 | 标签键 | 置信度范围 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 名称模式匹配 | env | 0.8-0.9 | `prod |
| VPC 自身标签继承 | team | 0.9 | VPC 有 team 标签，子资源继承 |
| VPC 安全组关联 | team | 0.75 | 通过安全组间接推断 |
| 创建者映射 | owner | 0.8 | 创建者用户名映射 |
| 操作 | 工具函数 | 风险等级 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 名称推断 env | tagi_infer_env_from_name | LOW | 正则模式矩阵推断 env 标签 |
| VPC 推断 team | tagi_infer_team_from_vpc | LOW | VPC 拓扑推断 team 标签 |
| 创建者推断 owner | tagi_infer_owner_from_creator | LOW | 创建者映射推断 owner 标签 |
| 批量推断 | tagi_batch_infer | LOW | 对给定资源执行所有推断方法 |
| 查询推断 | tagi_review_inferences | LOW | 查询待审核推断列表 |
| 应用推断 | tagi_apply_inferences | MEDIUM | 确认或拒绝推断结果 |
→ tagi_infer_env_from_name(
resource_types=["ACS::ECS::Instance"],
regions=["cn-hangzhou"]
)
根据名称模式推断 env 标签
→ tagi_infer_team_from_vpc(
vpc_ids=["vpc-xxx", "vpc-yyy"],
region="cn-hangzhou"
)
根据 VPC 拓扑推断 team 标签
→ tagi_review_inferences(min_confidence=0.8, status="pending")
查询高置信度的待审核推断
→ tagi_apply_inferences(
inference_ids=["inf-xxx", "inf-yyy"],
action="approve"
)
确认并应用推断结果
→ tagi_batch_infer(
resource_arns=["arn:acs:ecs:..."],
tag_keys=["env", "team", "owner"]
)
对指定资源执行所有适用的推断方法
{
"inference_id": "inf-xxx",
"resource_arn": "arn:acs:ecs:cn-hangzhou:123456:instance/i-xxx",
"resource_name": "prod-web-server-01",
"inferred_tags": {
"env": "prod"
},
"confidence": 0.9,
"method": "name_pattern_match",
"evidence": "名称匹配模式: prod|production|prd",
"status": "pending",
"created_at": "2024-01-01T00:00:00"
}
推断结果存储：~/.copaw/data/tag_inferences.json