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bimeixishuai

V2EX 第 739110 号会员,加入于 2025-03-12 10:10:55 +08:00
bimeixishuai 最近回复了
@gyl1989113 可以直接让 cc 帮你介入你想要暴露的一些内容,你把经验告诉他抽象为 skill 就可以快速体验效果
@gyl1989113
可以借鉴,运维排错本身或者说只要可以抽象的排错逻辑就很适合这套思路。

很多运维问题其实也有固定排查顺序,适合把这些经验抽成 runbook ,让 AI 按顺序取证,而不是自由乱查。

不过当前这个仓库内置的能力更偏后端业务链路排障,不是开箱即用的运维平台。
如果要用在运维场景,一般需要自己补对应的 tool adapter 和 runbook/skill ,比如接 K8s 、Prometheus 、日志系统之类,再把平时的排错逻辑沉淀进去。
@unusualcat 哈哈 太性情了
@Leeeeex 哇,你比我细心
@metalvest
当前版本还不是自动维护,主要是“给材料 + AI 整理 + 生成初始 memory.json”,然后供不同工具读取。
后续维护我还在拆:用户主动改、AI 提建议再确认、以及少量低风险事实的受限更新。
这块弯弯绕绕有点多,还在研究。
别收藏了,快来讨论哇
@DonaldY
你说得对,确实是 skill 这类东西出来以后,我才有了这个想法的。

我真正想做的重点也是把排障经验和步骤固化下来,不是强调 Agent 直接拿线上 DB/Redis 权限。

文里这点我确实写得有点理想化了。真实落地时,更合理的接法应该是走企业内部已经封装好的日志/查询/观测平台,runbook 是上层逻辑,底层不一定是裸连生产系统。

反过来说,我现在也越来越觉得,adapter 层本身未必最难,真正难的是把团队里那些知道先查什么、什么证据算数的经验沉淀下来。
为什么发布前 markdown 格式还没问题,发布完就成这样了
@nachzugler
并不冲突,你这个其实很有参考价值,本质上已经是“memory + 文本知识库 + 工具调用”的一套工作流了。
我现在想验证的点和你这套不完全冲突,而是看要不要再抽一层更小的公共入口,让不同 AI 接手时先拿到一致的用户信息和基础约束。

举例:若是你的 openclaw 挂了,是不是就要请外援介入?比如告诉 cc 或者 codex 让他们帮忙修复,这时候或许就需要一个运维入口,这个入口里有 openclaw 运维过往,坑之类的,知道哪些能改哪些要请求询问。或许比让他们直接读 openclaw 文件夹下的一堆要好。
3 月 10 日
回复了 jedeft 创建的主题 程序员 分享一个高效的开发思路
可以用 gitworker ,切不同的分支并发编程
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