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Log Anomaly Detection

日志异常检测

YangYuChen-Work Updated
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日志异常检测

适用场景

  • 自动比较当前错误率和历史基线，及早发现异常。；## 稳定自动版（可长期运行）

功能说明

日志异常检测

用统计方式持续盯日志，发现错误激增时快速告警。

这个案例能帮你做什么

  • 自动比较当前错误率和历史基线，及早发现异常。
  • 区分 warning 与 urgent，减少无效报警。
  • 让夜间问题在影响用户前被提前捕获。

你需要的 Skills（按类型）

类型 Skill 用途 来源
内置 filesystem 读取与分析日志文件 OpenClaw Built-in
内置 telegram 发送异常告警 OpenClaw Built-in

快速体验版（先跑一轮）

你是我的 OpenClaw 助手。
请帮我做“日志异常检测”的预演版：
1. 读取最近30分钟日志。
2. 统计 ERROR 类型频率。
3. 与近24小时基线比较。
4. 输出 warning/critical 判定和样例错误。

稳定自动版（可长期运行）

1) 异常检测逻辑

function detectAnomaly(lines) {
  const errorRate = lines.filter(l => l.includes('ERROR')).length / lines.length;
  const baseline = getBaseline(); // Historical average
  return errorRate > baseline * 2;
}

2) OpenClaw 执行提示词（自动版）

你是我的 OpenClaw 助手，请执行“Log Anomaly Detection”。

每 30 分钟执行：
1. 读取最近日志。
2. 按错误类型统计频率。
3. 对比滚动24小时基线。
4. 超过2倍基线：warning。
5. 超过5倍基线：立即告警。
6. 告警中附带样例错误消息。

成功标准

  • Anomalies detected within 30 min
  • False positive rate <10%
  • Zero missed critical errors

源文件

来源：awesome-openclaw-zh
原始文件：19-log-anomaly-detection.md

YangYuChen-Work/awesome-ai-skills/tree/main/数据分析/log-anomaly-detection commit 289d21f9cb

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