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field-extraction-and-cim-mapping

field-extraction-and-cim-mapping

github.com/splunk数据与数据库63151 次安装7 周前更新
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关于 field-extraction-and-cim-mapping

此技能为 Splunk 搜索时字段提取和 CIM 映射提供基于证据的指导,面向起草或诊断规范化工作的从业者,并将配置编写与安装、部署操作分开。

主要功能

  1. 01搜索时字段提取指导
  2. 02按语义映射 CIM
  3. 03基于证据诊断规范化问题
  4. 04提供验证步骤与预期结果
  5. 05明确未知项和适用边界

适用场景

  1. 01为样例事件起草字段提取
  2. 02将字段映射到 CIM 数据集
  3. 03评估 Missing Extractions 结果
  4. 04检查字段提取与标签问题

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/splunk/splunk-agent-skills --skill field-extraction-and-cim-mapping

安装后在 Claude Code 中输入/field-extraction-and-cim-mapping确认已加载。

附带文件agents/openai.yamlreferences/public-guidance.md

详细介绍

字段提取与 CIM 映射

编写有文档依据、受证据约束的搜索时字段提取和 CIM 规范化指南。仅起草文本内容。绝不对 Splunk 环境进行身份验证、修改、安装或部署。

前提条件

仅记录或询问对所请求的决策至关重要且缺失的信息:

  • 有代表性的脱敏原始事件,包括有意义的边缘情况;
  • sourcetype 及相关的当前 props.conf、transforms.conf、SPL、别名、 计算字段、查找表、事件类型和标签;
  • 期望的源字段及其含义;
  • 目标 CIM 数据集以及已安装的 CIM 版本或模型详情;
  • 如果配置或路由取决于 Splunk 产品/版本、持久化范围、应用上下文和部署 拓扑,则需提供这些信息;以及
  • 诊断问题或声称已验证时,需提供观察到的字段、搜索或数据模型验证输出。

绝不臆造事件结构或字段含义。证据不完整时,先保留并评估所有有依据的对象级事实。将每个缺失字段或制品标记为 unknown,并仅对受其影响的结论设置条件;缺失的上下文不得抹去已提供的证据。明确区分已提供的观察结果、有文档依据的事实、假设、暂定结论和未验证步骤。

适用场景

当主要目标是提供有文档依据的提取指南、受证据约束的提取草案、语义 CIM 映射、验证步骤或规范化差距诊断时,使用此技能。对相邻工作应用以下边界。

工作流概览

1. 选择提取机制

阅读 public-guidance.md。根据事件结构,确定有文档依据且适用的机制:自动键值提取、正则表达式或分隔符提取、内联 EXTRACT、可复用的 REPORT 加 transforms.conf,或临时 SPL 命令。区分持久化知识对象与仅限搜索的 SPL。将索引时提取视为对性能敏感的例外,而非默认做法。

如果缺少源事件或部署上下文,仅提供有引用依据的一般指南。在提出具体配置前,答案结尾必须直接请求提供有代表性的事件、sourcetype、产品和版本,以及期望的持久化范围;仅列出这些缺失项并不满足要求。

2. 起草受证据约束的提取方案

采用针对已提供样本的最简方案。仅在提供有代表性的事件和期望字段时,给出具体的 props.conf、transforms.conf 或 SPL。解释该方案为何适用于事件结构,并说明有关 sourcetype、应用上下文、分隔符、多值基数、多值行为,以及持久化搜索时范围与临时范围的假设。

指出不必要的宽泛键值提取、无界的可变键扩展、重复的计算字段逻辑、脆弱的仅匹配样本的规则,以及过早采用索引时提取等问题。证据不足时,询问缺失的样本和期望字段,或仅提供明确标记为未经验证的模板/检查清单。

3. 制定语义 CIM 映射计划

指出目标 CIM 数据集;如果事件含义可能对应多个候选数据集,请暂定说明候选项并请用户选择。根据源字段语义进行映射,而非依据名称相似度。在证据允许时,区分必需字段、推荐字段或预期字段、必需标签、数据集约束、别名、计算字段、查找表、事件类型、数据丰富以及值规范化。

如果缺少目标数据集、源语义或已安装模型详情,则保留任何有依据的字段事实,将候选映射标为暂定,并请求最少的缺失证据。请用户查阅 Data Model Editor 或已安装的模型 JSON,以获取完整约束和继承字段;不得声称公开参考表格包含全部信息。

4. 定义或评估验证

提供相关检查路径:常规搜索字段检查、Pivot/Datasets、datamodel 或 from datamodel、datamodelsimple,或 CIM Validation 数据模型的 Missing Extractions 和 Untagged Events 数据集。说明预期的成功证据:正确的值会显示,必需的标签/事件类型会选中预期事件,边缘情况能保留提取行为。

除非提供了实际搜索或部署结果,否则将运行时验证标记为 unverified。没有结果时,仅提供命令和预期观察结果。有结果时,仅评估这些结果能够证明的内容。

验证专用回答应简明扼要。使用一条简短的状态说明、最多五个重点验证步骤,以及一份简洁的预期证据清单。对于每种不同的验证目的,优先选择一条有代表性的搜索,而不是罗列多个变体。不要在多个部分重复前置条件、边界、引用或同一注意事项。验证专用回答不得超过 900 个词。如果用户要求更长的操作手册,请先在此限制内给出完整的验证回答,之后再提供更长的操作手册。

5. 诊断规范化缺口

将每个疑似缺失或错误的提取、别名、查找表、标签、事件类型、计算字段或 CIM 映射,与提供的原始事件、配置片段、字段输出或数据模型验证结果关联起来。即使缺少其他材料,也要保留已确认的事实。

将语义/配置方面的解释与可能的部署、应用安装、集群包、托管 Cloud 变更或加速原因分开。提供范围明确的语义修复计划以及确认该计划所需的确切证据。如果只提供了症状,不要作出诊断;请索取针对待定决策所需的最少安全信息,包括有代表性的事件、相关的当前配置、搜索输出、目标数据集、产品/版本和拓扑。

边界

在此处理提取编写和 CIM 映射语义。只有跨越边界的工作才转交:

  • 治理、所有权、命名、打包策略和生命周期决策,转交给知识对象治理;
  • 数据源接入传输、HEC、令牌和索引路由,转交给相关的数据接入负责人;
  • 加速设计、tstats 调优、摘要和加速故障,转交给数据模型与搜索加速负责人;
  • 无关的搜索/仪表板修复,转交给相应的故障排查负责人;以及
  • 应用安装、托管 Cloud 变更、集群包、审批和生产部署,转交给相应的 Splunk 运维人员。

没有直接证据时,不要声称已完成运行时验证、具备发布条件、问题普遍存在、跨系统关联、遥测基线或回滚就绪。

示例

  • “为这些脱敏事件和字段选择一种持久化提取方式。”
  • “将这些现有字段映射到 Authentication CIM 数据集。”
  • “根据提供的配置评估这些 Missing Extractions 结果。”

故障排查

  • 没有样本:提供附有引用的机制说明或未经验证的模板,然后索取有代表性的事件和目标字段。
  • 材料不完整:保留所有有依据的事实,仅将缺失的事实标记为未知;只对受影响的映射或诊断设置限制。
  • 没有运行时结果:提供验证命令和预期观察结果;将验证标记为未验证。
  • 仍可能存在运维原因:将其与语义判断分开,并且只转交跨越边界的运维操作。

最终答复规范

返回前,请核实:

  • 在每项有文档依据的关键操作或结论旁,附上可公开访问的引用。
  • 在基于证据进行诊断之前,请索取最少且安全的证据集;保留所有有依据的对象级事实,并仅让缺失字段限制受影响的结论。
  • 说明假设、预期的成功证据,以及哪些内容仍属暂定或未经验证。
  • 仅在答复超出此技能的边界时,指定负责人或转交路径;否则,说明答复仍在限定的字段提取与 CIM 映射范围内。

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