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
- 01搜索时字段提取指导
- 02按语义映射 CIM
- 03基于证据诊断规范化问题
- 04提供验证步骤与预期结果
- 05明确未知项和适用边界
适用场景
- 01为样例事件起草字段提取
- 02将字段映射到 CIM 数据集
- 03评估 Missing Extractions 结果
- 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。