- name
- log-analyzer
- description
- 纯本地日志分析系统，支持日志统计、重复检测、错误分析和异常识别
- metadata
Log Analyzer - 日志分析系统
纯本地日志文件分析工具，无需任何外部连接或云服务。
功能特性
3个核心功能
- 📥 数据摄取诊断
- 日志统计（总文件数、总大小、总行数） - 重复日志识别和统计 - 时间分布分析（按小时统计） - 重复率计算和 Top 重复日志展示
- ⚡ 索引性能优化
- 日志统计分析 - 错误类型统计和分布 - 错误日志提取和展示 - 最近错误列表
- 🚨 错误与异常监控
- 错误日志检测和分类 - 异常事件识别（基于时间戳统计分析） - 错误趋势可视化 - 异常时间点标记
使用方法
方式 1: 直接运行
cd ~/.openclaw/workspace/skills/log-analyzer
streamlit run log-analyzer.py --server.port 8506方式 2: 使用启动脚本
cd ~/.openclaw/workspace/skills/log-analyzer
./start-log-analyzer.sh在 OpenClaw 中使用
当用户要求分析日志文件、检查日志错误、或进行日志统计时，自动启动此技能：
"分析 /var/log/app.log"
"检查这个日志文件有没有问题"
"帮我统计一下这些日志"日志格式支持
支持标准格式的日志文件：
- 时间戳:
[2024-03-10 14:30:00] - 日志级别:
[ERROR|WARN|INFO|DEBUG|CRITICAL|FATAL] - 错误类型:
[DB_ERROR|APP_ERROR|NETWORK_ERROR|AUTH_ERROR|TIMEOUT_ERROR] - IP 地址:
IP:192.168.1.1 - 攻击类型:
SQL_INJECTION|XSS|BRUTE_FORCE|PATH_TRAVERSAL
配置选项
在 Web 界面中可以配置：
- 日志目录: 指定要分析的日志文件目录
- 文件模式: 选择要分析的文件类型（*.log, *.txt, *.csv）
- 最大文件数: 限制分析的文件数量（1-100）
- 显示选项: 控制图表和重复分析的显示
技术细节
依赖项
- Python 3.7+
- Streamlit
- Pandas
- Plotly
系统架构
LogParser
├─ parse_line() - 解析单行日志
└─ 模式匹配 - 支持多种日志格式
LogAnalyzer
├─ get_log_files() - 获取日志文件列表
├─ analyze_log_stats() - 日志统计分析
├─ check_duplicates() - 重复日志检查
├─ detect_errors() - 错误检测
└─ detect_anomalies() - 异常检测
ResultDisplay
├─ display_stats() - 显示统计信息
├─ display_duplicates() - 显示重复信息
├─ display_errors() - 显示错误信息
└─ display_anomalies() - 显示异常性能说明
- 纯本地运行，无需网络连接
- 支持大文件（通过文件大小统计）
- 自动去重（基于哈希值）
- 时间异常检测（基于标准差统计）
注意事项
- 首次使用需要安装 Python 依赖包
- 分析大量大文件可能需要较长时间
- 建议限制分析文件数量以避免内存问题
- 日志格式需要符合标准模式才能正确解析
默认访问地址
http://localhost:8506
可通过修改启动脚本中的端口参数来更改。