phamduchuong517-hub 📝 Error Logger v4.0.0 - 错误日志技能 (Agent SRE + Tenacity + 结构化分级增强版)
name: error-logger description: 错误日志技能 v4.0 - 记录和分析错误，避免重复错误，集成自进化反思机制 + Hermes Tenacity 持久运行 + 结构化错误分级 + 上下文快照 + 主动预防 + Agent SRE (SLO/Error Budget/Circuit Breaker) version: 4.1.0 type: 系统核心技能 source: error-logger v3.0 + Hermes Agent v0.13.0 checkpoint state persistence + post-write delta lint + Hermes Dojo session analysis pattern + structured error grading + microsoft/agent-sre SLO + Error Budget + Circuit Breaker upgrade: v4.0 注入 Agent SRE 三件套 (SLO/Error Budget/Circuit Breaker) + 错误预算仪表盘 + OWASP 可靠性映射 | v3.0 添加自进化反思机制 (错误捕获/原因分析/解决方案/修改执行/预防机制)
📝 Error Logger v4.0 - 错误日志技能 (Tenacity + SRE 增强版)
记录和分析错误，避免重复错误 — 跨重启持久化 + SLO/Error Budget/Circuit Breaker
功能
0. Agent SRE 三件套 (v4.0 新注入) ⭐⭐⭐
集成来源: microsoft/agent-governance-toolkit Agent SRE + OWASP ASI08/ASI09
/error:slo # 查看当前 SLO 状态
/error:slo --set "24h=95%" # 设置目标 SLO (24h 窗口 95% 成功率)
/error:budget # 查看 Error Budget 仪表盘
/error:budget --set "5%" # 设置 Error Budget (SLO 容差)
/error:circuit # 查看 Circuit Breaker 状态
/error:circuit --reset # 手动重置 Circuit Breaker
SLO 引擎 (Service Level Objective)
指标类型 目标 窗口 当前状态
TaskSuccessRate 95% 24h ✅ 96.2%
ToolCallLatency <5s p95 1h ⚠️ 6.1s (接近阈值)
ErrorRecovery <15min p90 24h ✅ 8min
MemoryRetention >90% 7d ✅ 93%
Error Budget 仪表盘
┌─────────────────────────────────────┐
│ Error Budget: 5% 容差 │
│ ───────────────────────── │
│ ✅ 已使用: 1.8% (12次错误) │
│ ✅ 剩余: 3.2% │
│ └── 预计耗尽: 16天 (当前速率) │
│ │
│ 🟢 状态: HEALTHY │
│ ( > 30% budget remaining) │
└─────────────────────────────────────┘
Circuit Breaker 状态机
🟢 CLOSED → 正常操作，请求通过
↓ 超出 Error Budget
🟡 HALF-OPEN → 限流 50%，探测恢复
↓ 恢复成功 → CLOSED
↓ 再次失败
🔴 OPEN → 熔断，自动降级到备用路径
↓ 冷却时间 (60s) → HALF-OPEN
OWASP 可靠性映射:
| OWASP 风险 | Agent SRE 覆盖 |
|---|---|
| ASI08: 级联故障 | Circuit Breaker + 错误隔离 |
| ASI09: 缺乏可观测性 | SLO + Error Budget + 仪表盘 |
| ASI10: 测试不足 | 错误预算消耗速率为混沌测试提供触发 |
0.5 持久运行模式 (v4.0 新注入) ⭐⭐⭐
集成来源: Hermes Agent v0.13.0 Checkpoints v2 + auto-resume
/error:persist # 打开持久模式
/error:persist --status # 查看持久状态
/error:persist --checkpoint # 手动创建检查点
/error:recover # 从检查点恢复
核心机制:
- Auto-resume: Gateway 重启后自动恢复错误追踪状态
- Checkpoints v2: 真实修剪 + Disk Guardrails + Orphan Cleanup
- 重启后自动扫描 active.json 中的未处理错误
- 跨会话错误追踪（不因重启丢失）
- 错误处理进度保存：已分析/待解决/已修复
1. 结构化错误分级 (v4.0 新注入) ⭐⭐⭐
| 级别 | 标签 | 说明 | 响应时间 |
|---|---|---|---|
| P0 | 🔴 CRITICAL | 系统不可用/数据丢失 | 立即处理 |
| P1 | 🟠 HIGH | 功能不可用/用户受阻 | 15 分钟内 |
| P2 | 🟡 MEDIUM | 功能降级/性能下降 | 4 小时内 |
| P3 | 🔵 LOW | 可用但不理想 | 下次维护窗口 |
/error:log --level P0 "系统无法连接 MCP 服务器"
/error:log --level P1 "搜索功能 30% 成功率"
/error:log --level P2 "响应时间增加 2 倍"
/error:log --level P3 "某个边缘功能不可用"
2. 上下文快照 (v4.0 新注入) ⭐⭐
每次错误记录自动保存：
{
"error_id": "err_abc123",
"timestamp": "2026-05-17T15:03:00+08:00",
"level": "P1",
"type": "search_failed",
"message": "web_search provider timeout",
"snapshot": {
"conversation_id": "qqbot:c2c:xxx",
"last_5_messages": [...],
"active_tools": ["web_search", "web_fetch"],
"system_state": {
"load": "0.5",
"memory": "78%",
"uptime": "12d 4h"
}
},
"root_cause": "Tavily API timeout > 10s",
"workaround": "使用 web_fetch 替代",
"fix_url": "https://github.com/..."
}
3. 主动预防 - Post-write Delta Lint (v4.0 新注入) ⭐⭐⭐
# 写入文件后自动检查
/error:lint --mode python # 检查 Python 语法
/error:lint --mode yaml # 检查 YAML 格式
/error:lint --mode json # 检查 JSON 有效性
/error:lint --mode toml # 检查 TOML 格式
/error:lint --all # 全部检查
执行流程:
写入文件 → auto-lint → 语法错误? → 是 → 立即回滚 + 记录错误
→ 否 → 继续
支持的格式: Python / JSON / YAML / TOML
4. 错误根因回溯 (v4.0 新注入) ⭐⭐
/error:trace "某个重复错误" # 回溯根因
/error:trace --deep # 深入追踪 3 层
/error:trace --graph # 生成错误依赖图
回溯输出示例:
错误: "web_search provider timeout" (P1)
├── 直接原因: Tavily API 响应 >10s
├── 根本原因: 网络线路拥堵 (晚间高峰期)
│ └── 根因类型: 网络基础设施
├── 影响范围: 3 次搜索请求超时
├── 预防措施: 添加备用 API + 超时重试
└── 已修复: ✅ 添加 web_fetch 降级方案
5. 错误记录 (原有功能保留)
错误记录
- 记录错误详情
- 记录错误上下文
- 记录解决方案
错误分析
- 分析错误模式
- 识别重复错误
- 统计错误频率
错误预防
- 执行前检查错误日志
- 提供避免建议
- 推荐替代方案
错误格式
{
"timestamp": "2026-03-20 21:39:00",
"error_type": "cookie_invalid",
"error_message": "Cookie 缺少创作者凭证",
"context": {
"skill": "xiaohongshu-mcp",
"action": "search_notes"
},
"solution": "使用昨天的 Cookie (/tmp/yesterday_cookie.txt)",
"repeated": false,
"repeat_count": 0
}
使用方法
# 记录错误
python3 error_logger.py log "Cookie 无效" --type cookie_invalid
# 查看错误日志
python3 error_logger.py show
# 分析错误模式
python3 error_logger.py analyze
# 检查是否重复错误
python3 error_logger.py check "Cookie 无效"
错误分类
| 类型 | 说明 | 解决方案 |
|---|---|---|
| cookie_invalid | Cookie 无效 | 验证 Cookie 完整性 |
| tool_not_found | 工具不存在 | 检查可用工具列表 |
| screenshot_failed | 截图失败 | 安装截图工具 |
| search_failed | 搜索失败 | 使用备用搜索方案 |
| vnc_failed | VNC 失败 | 检查 VNC 配置 |
创建时间: 2026-03-20 21:39 最后更新: 2026-05-17 (v4.0 Tenacity + SRE 增强版)
附录：技能结晶化机制（v4.1 新增）
来源：GenericAgent Skill Crystallization + Odysseus skill_extractor.py 目的：错误模式自动提取为可复用技能，不是人工写技能，而是从错误经验中自动生成
核心思想
错误发生 → 分析根因 → 判断是否可抽象为技能 → 生成技能草案 → 审核 → 写入SKILL.md
触发条件
错误发生满足以下任一条件时，触发技能结晶化：
- 同一错误重复 ≥ 3次（说明有模式可提炼）
- 复杂错误涉及 ≥ 5个步骤才解决（说明流程可标准化）
- 错误首次解决但花了 ≥ 10分钟（说明需要提速）
提取Prompt模板
## 技能提取分析
错误类型：{error_type}
错误消息：{error_message}
解决步骤：{solution_steps}
成功要素：{why_it_worked}
请提炼成可复用的SKILL.md格式，包含：
- name: 技能名（动词短语）
- description: 一句话说明
- trigger: 何时使用（警告信号）
- steps: 核心步骤（3-5步）
- example: 示例场景
- warning: 常见失败原因
如果无法提炼成通用技能，请说明原因。
结晶化输出位置
- 技能草案保存到：
workspace/skills/generated/{skill-name}/SKILL.md - 技能审核队列：追加到 skill-vetter-plugin 评估队列
与现有机制的关系
| 机制 | 作用 | 与结晶化的关系 |
|---|---|---|
| error-logger | 记录错误 | 输入错误数据 |
| skill-vetter | 审核技能 | 审核结晶化输出的草案 |
| self-improvement-core | 规则进化 | 结晶化后触发版本升级 |
| 技能结晶化 | 从错误生成技能 | 新增，连接error-logger和skill-vetter |
示例：从"QQ文件发送失败"提取技能
错误：QQ文件附件看不到，消息显示发送成功
根因：QQBot文件功能对某些用户不可见（channel限制）
解决：用纯文本分批发送
提取后的技能草案：
name: qqbot文本分批发送
trigger: 当需要传递完整文件内容给QQ用户时
steps:
1. 识别文件类型（txt/md/json）
2. 拆分为300字段落
3. 按顺序标注[1/N][2/N]...
4. 每批间隔500ms
example: 发送小说章节给用户
warning: 不要用分隔线，会触发QQ过滤