Skill: magicczc/dbskiter-db-inspector (version 1.0.0)

--- name: db-inspector description: | 数据库实例巡检与报告生成，支持配置检查、性能检查、安全检查、报告生成、智能巡检、异常检测、根因分析、风险预测。 使用场景： - 用户说"巡检" → 执行 run - 用户说"生成报告" → 执行 report - 用户说"检查配置" → 执行 run --type configuration - 用户说"建立基线" → 执行 baseline --create - 用户说"智能巡检" → 执行 intelligent - 用户说"异常检测" → 执行 anomalies - 用户说"根因分析" → 执行 root-cause - 用户说"风险预测" → 执行 risks 用法： - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector run - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector report --output report.html - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector baseline --create - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector intelligent - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector anomalies --metric=cpu_usage - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector root-cause --issue="CPU飙升" - dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector risks --days=7 --- # 数据库巡检 Skill ## 何时使用 当用户提到以下关键词时，使用此skill： | 用户说法 | 执行命令 | 说明 | |---------|---------|------| | "巡检" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector run` | 执行完整巡检 | | "生成报告" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector report` | 生成巡检报告 | | "检查配置" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector run --type configuration` | 仅检查配置 | | "检查安全" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector run --type security` | 仅安全检查 | | "建立基线" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector baseline --create` | 创建性能基线 | | "智能巡检" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector intelligent` | 智能巡检分析 | | "异常检测" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector anomalies` | 检测指标异常 | | "根因分析" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector root-cause` | 分析问题根因 | | "风险预测" | `dbskiter --output-mode=ai --database=<name> inspector risks` | 预测未来风险 | ## 核心命令（7个） ### 1. 执行完整巡检 ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector run ``` **输出**：健康评分、风险统计、巡检项详情 **评分标准**： - 90-100：优秀 - 70-89：良好 - <70：需要关注 ### 2. 生成报告 ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector report --output report.html ``` **支持格式**：HTML、Markdown、JSON ### 3. 基线管理 ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector baseline --create ``` **用途**：建立性能基线，用于后续对比 ### 4. 智能巡检（新增） ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector intelligent --metrics-history='{"cpu": [...], "memory": [...]}' ``` **功能**：异常检测、根因分析、风险预测、智能建议 ### 5. 异常检测（新增） ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector detect-anomalies --metrics='{"cpu": [...]}' ``` **功能**：检测突然飙升、逐渐增长、周期性异常、基线偏离 ### 6. 根因分析（新增） ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector analyze-root-causes --anomalies='[...]' ``` **功能**：分析异常事件的根因，提供解决建议 ### 7. 风险预测（新增） ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector predict-risks --time-horizon=7d ``` **功能**：预测未来7天/30天的容量和性能风险 ### 8. 智能建议（新增） ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector smart-recommendations ``` **功能**：基于巡检结果生成优先级排序的优化建议 ### 9. 关联分析（新增） ```bash dbskiter --database=<数据库名> inspector analyze-correlations --metrics='{"cpu": [...], "memory": [...]}' ``` **功能**：分析指标间关联性，发现隐藏模式 ## 巡检类型 - **configuration**：配置检查 - **performance**：性能检查 - **storage**：存储检查 - **security**：安全检查 - **capacity**：容量检查 ## AI决策流程 ### 场景1：用户说"巡检一下数据库" ``` 步骤1：执行 dbskiter --database=<name> inspector run 步骤2：解读健康评分和风险统计 步骤3：如果有严重问题，建议进一步诊断 步骤4：生成报告：dbskiter --database=<name> inspector report ``` ### 场景2：用户说"分析一下为什么CPU高" ``` 步骤1：执行 dbskiter --database=<name> inspector root-cause --issue="CPU飙升" 步骤2：查看根因分析结果 步骤3：给出解决建议 ``` ### 场景3：用户说"预测一下未来风险" ``` 步骤1：执行 dbskiter --database=<name> inspector risks --days=30 步骤2：解读风险预测结果 步骤3：给出预防和应对措施 ```


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