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Log Analyzer

porTHIAGONOMA·THIAGONOMA· v1.2.1 · atualizado em 2026-04-12T22:48:28.071Z
81
Score

Analisa logs estruturados e não-estruturados para identificar anomalias, correlacionar eventos entre serviços e gerar RCA (Root Cause Analysis). Integra com OpenTelemetry, Loki, Elasticsearch e CloudWatch.

logsobservabilityopentelemetrylokielasticsearchdistributed-tracingrca
Linguagens
PythonTypeScriptShell
678Stars
45Forks
12.4KUsos
Fork

Documento do Skill

SKILL.mdlog-analyzer/workflow
Passo-a-passo detalhado do skill, referenciando as fases cognitivas:
1
SENSE — Coletar e estruturar logs
```bash
# Loki (LogQL)
logcli query '{service="my-app"} |= "error"' --since=1h --output=jsonl > logs.jsonl
# Elasticsearch (KQL)
curl -X GET "es:9200/logs-*/_search" -H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"query": {"bool": {"filter": [{"range": {"@timestamp": {"gte": "now-1h"}}}]}}}'
```
2
CONTEXTUALIZE — Calcular baseline e mapear topologia
Calcular taxa normal de erros nas últimas 24h vs. últimas 1h
Identificar serviços no trace pela propagação de trace_id e span_id
3
HYPOTHESIZE — Detectar anomalias
```python
import pandas as pd
df = pd.read_json("logs.jsonl", lines=True)
df["timestamp"] = pd.to_datetime(df["timestamp"])
# Identificar spike de erros
error_rate = df[df["level"] == "error"].resample("1min", on="timestamp").size()
anomalies = error_rate[error_rate > error_rate.mean() + 3 * error_rate.std()]
# Correlacionar por trace_id
failed_traces = df[df["level"] == "error"]["trace_id"].unique()
incident_chain = df[df["trace_id"].isin(failed_traces)].sort_values("timestamp")
```
4
EVALUATE — Construir timeline de incidente
Identificar o primeiro evento de erro (root cause)
Traçar cascata de falhas downstream
Calcular impacto: requests afetadas, usuários, receita (se métricas disponíveis)
5
RECOMMEND — Gerar RCA e sugestões
```
Root Cause Analysis
**Horário**: 14:32:15 UTC - 14:45:30 UTC (13 min)
**Serviço afetado**: payment-service
**Root cause**: Timeout na conexão com o banco de dados (pool exhaustion)
**Impacto**: 2.847 requests com erro 503, ~R$ 142k em transações não processadas
**Timeline**:
14:32:15 - Primeira falha de conexão ao BD
14:32:45 - Pool exhaustion detectado
14:35:00 - Cascata para order-service (dependente)
**Ação imediata**: Aumentar pool_size de 10 para 25, adicionar circuit breaker
```
6
REFLECT — Documentar e prevenir
Criar alerta: `rate(db_connection_errors[5m]) > 0.1` → PagerDuty
Adicionar ao runbook: link para essa análise com queries reprodutíveis
Reportar telemetria via mcp-skillschain

Telemetria de Agentes

Execuções
0
total
Taxa de Sucesso
0%
últimos 30d
Latência Média
0.0s
p50
Alucinação
0.0%
detecção
Tokens Entrada
0
avg 0/exec
Tokens Saída
0
avg 0/exec

Uso por Plataforma

Skills Relacionados

Depende de ←Grafana Dashboard Generator
24%
Hebbian Synapse
Composite0.240
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
82
Compõe comData Visualization
21%
Hebbian Synapse
Composite0.210
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
80
Compõe com ←Pen Test Assistant
21%
Hebbian Synapse
Composite0.210
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
83
Similar a ←Sentry (Read-only Observability)
60%
Hebbian Synapse
Composite0.600
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
84
Similar a ←AppInsights instrumentation
60%
Hebbian Synapse
Composite0.600
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
81
Similar a ←Azure Resource Health & Issue Diagnosis
60%
Hebbian Synapse
Composite0.600
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
80
Similar a ←Copilot Usage Metrics
60%
Hebbian Synapse
Composite0.600
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
82
Similar a ←Power Automate Debugging with FlowStudio MCP
60%
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Co-executedSecurity Scanner
26%
Hebbian Synapse
Composite0.262
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
89
Co-executedPen Test Assistant
14%
Hebbian Synapse
Composite0.143
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
83
Co-executed ←Data Visualization
5%
Hebbian Synapse
Composite0.050
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
80
Co-executed ←Grafana Dashboard Generator
26%
Hebbian Synapse
Composite0.262
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
82
Co-executed ←AppInsights instrumentation
47%
Hebbian Synapse
Composite0.471
w = 0.3·α + 0.5·β + 0.2·γ
81

Árvore do Skill

Log Analyzer
log-analyzer
Fases Cognitivas6
1.SENSE: Percepção
2.CONTEXTUALIZE: Contextualização
3.HYPOTHESIZE: Hipótese
4.EVALUATE: Avaliação
5.RECOMMEND: Recomendação
6.REFLECT: Reflexão
Triggers14
analyze logsanalisar logsfind errors in logslog investigationdebug logslog analysisbuscar erros nos logsinvestigar incidenteroot cause analysisdistributed tracingopentelemetry logsloki queryelasticsearch kibanacorrelacionar logs

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Score Breakdown

⭐Avaliação Humana0%
🤖Sucesso de Agentes0%
🕐Atualidade100%
🔗Saúde de Dependências100%
🕸️Centralidade no Grafo0%
🛡️Segurança50%
CompositeScore = α·Humano + β·Agente + γ·Recência + δ·Deps + ε·Centralidade + ζ·Segurança

Instalação

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