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error-detective

error-detective

github.com/htlin222开发7837 次安装3 周前更新
代码仓库

关于 error-detective

一项用于排查日志和代码中错误的开发技能，帮助开发者发现重复模式、关联事件，并根据错误详情和堆栈跟踪追查可能原因。

主要功能

  1. 01搜索并统计日志错误
  2. 02检测重复模式和错误峰值
  3. 03关联多个日志中的错误
  4. 04解析堆栈跟踪
  5. 05按检查清单开展调查

适用场景

  1. 01排查生产环境的 API 错误
  2. 02查找近期日志中的错误峰值
  3. 03跨请求和系统追踪错误

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/htlin222/dotfiles --skill error-detective

安装后在 Claude Code 中输入/error-detective确认已加载。

详细介绍

错误检测

查找并分析日志和代码中的错误。

适用场景

  • 调查生产环境错误
  • 分析日志模式
  • 查找错误根因
  • 关联不同系统中的错误

日志分析

查找错误
# Recent errors
grep -i "error\|exception\|fatal" /var/log/app.log | tail -100

# Errors with context
grep -B 5 -A 10 "ERROR" /var/log/app.log

# Count by error type
grep -oE "Error: [^:]*" app.log | sort | uniq -c | sort -rn

# Errors in time range
awk '/2024-01-15 14:/ && /ERROR/' app.log
模式检测
# Find repeated errors
grep "ERROR" app.log | cut -d']' -f2 | sort | uniq -c | sort -rn | head -20

# Correlate request IDs
grep "req-12345" *.log | sort -t' ' -k1,2

# Find error spikes
grep "ERROR" app.log | cut -d' ' -f1-2 | uniq -c | sort -rn

堆栈跟踪分析

解析堆栈跟踪
import re

def parse_stack_trace(log_content: str) -> list[dict]:
    pattern = r'(?P<exception>\w+Error|\w+Exception): (?P<message>.*?)\n(?P<trace>(?:\s+at .+\n)+)'

    traces = []
    for match in re.finditer(pattern, log_content):
        traces.append({
            'type': match.group('exception'),
            'message': match.group('message'),
            'trace': match.group('trace').strip().split('\n')
        })
    return traces
常见模式
模式表示操作
NullPointer缺少空值检查添加验证
Timeout依赖项响应缓慢添加超时和重试
Connection refused服务已停机检查运行状况并重试
OOM内存泄漏进行性能分析并增加限制
Rate limit请求过多添加退避机制并排队

调查清单

  1. 捕获 - 获取完整的错误消息和堆栈跟踪
  2. 时间戳 - 何时开始的？
  3. 频率 - 发生频率如何？是否在增加？
  4. 范围 - 影响所有用户还是特定用户？
  5. 变更 - 最近是否部署过？
  6. 依赖项 - 外部服务是否受到影响？

关联查询

-- Errors by endpoint
SELECT endpoint, count(*) as errors
FROM logs
WHERE level = 'ERROR' AND time > NOW() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY endpoint ORDER BY errors DESC;

-- Error rate over time
SELECT
  date_trunc('minute', time) as minute,
  count(*) filter (where level = 'ERROR') as errors,
  count(*) as total
FROM logs
WHERE time > NOW() - INTERVAL '1 hour'
GROUP BY minute ORDER BY minute;

示例

输入：“查找 API 返回 500 错误的原因” **操作：**搜索状态码为 500 的日志，查找堆栈跟踪，确定根因

输入：“分析过去一小时的错误模式” **操作：**按类型汇总错误，查找突增情况，并与事件关联

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