Dwsy Pi Log Analyzer
分析 Pi Agent 的结构化日志（.log/*.jsonl），提供多维度统计和问题诊断。
日志格式
日志为 JSONL 格式，每行一个 JSON 对象：
{
"schema": "2.0.0",
"timestamp": "2026-05-07T00:46:30.942Z",
"level": "info|warn|error",
"tag": "auto-extract|checkpoint|vector|...",
"message": "日志消息",
"context": {
"role": "default|bw|psm|jly|zero",
"sessionId": "uuid",
"cwd": "/path",
"pid": 12345
},
"meta": {
"model": "provider/model-name",
"duration_ms": 1234,
...
},
"traceId": "tr-xxx"
}
快速分析
基础统计
运行内置分析脚本：
python3 ~/.pi/agent/skills/pi-log-analyzer/scripts/analyze.py [目录路径] [天数]
参数：
目录路径：日志目录，默认.log/天数：分析最近 N 天，默认 3
示例：
# 分析最近 3 天
python3 ~/.pi/agent/skills/pi-log-analyzer/scripts/analyze.py
# 分析最近 7 天
python3 ~/.pi/agent/skills/pi-log-analyzer/scripts/analyze.py .log/ 7
# 分析指定目录
python3 ~/.pi/agent/skills/pi-log-analyzer/scripts/analyze.py /path/to/logs 5
输出内容
脚本生成以下分析：
- 概览统计：日志条数、会话数、时间跨度
- 级别分布：info/warn/error 数量和占比
- 模块活跃度：各 tag 出现频率
- 角色活动：各角色的日志量
- 模型使用：调用的模型及次数
- 时间分布：每小时活跃度热力图
- 警告详情：warn/error 的具体内容和模式
手动分析
如需更细致的分析，可用 Python 读取日志：
import json
from collections import Counter
with open('.log/2026-05-09.jsonl') as f:
for line in f:
d = json.loads(line)
# 访问字段：d['level'], d['tag'], d['meta']['model'], etc.
常见标签（tag）含义
| 标签 | 含义 |
|---|---|
auto-extract |
自动记忆提取 |
checkpoint |
定时保存点 |
daily-memory |
每日记忆写入 |
vector |
向量索引操作 |
pending |
待处理项 |
repair |
记忆修复 |
embedding |
嵌入生成 |
knowledge |
知识库操作 |
常见问题诊断
auto-extract parse failed
原因：LLM 返回的记忆提取结果格式不符合预期
典型模式：
- 返回推理过程而非 JSON
- JSON 被截断
- 包含
<think>标签
建议：
- 检查模型是否支持结构化输出
- 优先使用 DeepSeek V4 Flash（失败率最低）
模型调用失败
检查 meta.model 字段确认使用的模型，对比 models.json 配置。
使用场景
- 日常巡检：快速查看最近活动是否正常
- 问题排查：定位警告/错误的根因
- 性能分析：识别高负载时段和模块
- 模型评估：统计各模型使用量和成功率
- 容量规划：基于会话数和日志量预估资源