CVM Doctor
AI 智能诊断 + 自动修复 Skill
一套结构化的 Markdown 知识文件，赋予 AI Agent 专业级的系统诊断与修复能力。
用户只需说"服务器很慢"，AI 就能自动分诊、定位根因、给出修复方案并安全执行。
v3.1 | 60+ 场景 | 126 命令 | 三平台覆盖
2026-03-25 | AI Diagnostics Team

# 一分钟了解 CVM Doctor

What it does, why it matters

#### 一句话

CVM Doctor 是一个 Skill（技能包） —— 不是传统的监控程序或脚本。 它用结构化的 Markdown 文件教 AI Agent 像资深运维一样思考和操作， 覆盖从"发现症状"到"定位根因"再到"安全修复"的全链路。

60+
诊断场景覆盖
126
操作命令（含修复）
99%
常见问题覆盖率

### ❓ 解决什么问题

- 用户说"服务器慢" → AI 不知道从何入手
- AI 运维知识碎片化，容易跑偏或遗漏
- 简单问题也跑全套命令，浪费时间
- 跨平台命令差异大（Linux/macOS/Windows）
- AI 直接执行危险命令，缺少安全机制

### ✅ 怎么解决的

- 诊断 + 修复：不只是发现问题，还能安全修复
- Quick → Deep：10秒分诊 + 按需深度分析
- 模块化加载：只加载需要的知识，省 67-89% Token
- 22 个适配器：一套 Skill 三平台通用
- 安全门控：修复操作必须用户确认

# 完整工作流：从症状到修复

User → AI → Skill → Diagnosis → Fix — The Complete Flow

👤 用户
用户输入1
"服务器很慢"
确认修复方案7
安全门控：必须用户同意后执行
🧠 AI Agent
识别意图2
提取关键词，判断为系统诊断需求
执行 Quick 分诊4
运行 4 项快检，解析命令输出
生成诊断报告6
综合推理根因 + 证据链 + 修复建议
执行修复8
用户确认后安全执行，验证结果
📚 Skill 知识
加载诊断协议3
三层场景匹配（Tier 1→2→3），选择诊断路径
SKILL.md
Deep 根因分析5
级联推理路径：内存→Swap→I/O
deep-combined.md
加载修复命令6b
安全操作步骤 + 风险等级标注
commands/*.md

### 🧠 AI Agent 自主做的事

推理 + 执行 + 沟通

- 意图理解：从用户模糊描述中提取关键信息
- 命令执行：在终端运行命令，实时解析输出
- 综合推理：多指标联动，推断根因和因果关系
- 自然语言沟通：向用户解释结果、征求修复确认

### 📚 Skill 提供的知识

结构化知识 + 决策树 + 安全规范

- 场景路由：60+ 场景匹配规则和优先级（Tier 1→2→3）
- 命令模板：126 个命令的三平台对照表
- 阈值标准：每个指标的专业判定值
- 安全门控：要求用户确认、风险等级、禁止操作清单

# 实战演示：用户说"服务器很慢"

A concrete walkthrough of the full diagnostic + fix flow

Step 1

#### 场景匹配

用户："服务器很慢"
大模型加载 SKILL.md，匹配关键词"慢" → 命中 Tier 1 核心场景
系统慢/卡
推荐路径：Quick 全扫 → Deep 异常组件
耗时：<3 秒

Step 2

#### Quick 分诊

AI 加载 resource-saturation-quick.md
运行 4 项快检：
✅ CPU queue 6/8 cores — OK
⚠️ Memory Swap 768MB — WARNING
⚠️ Disk I/O wait 28% — WARNING
✅ Network 0 drops — OK
耗时：~10 秒

Step 3

#### Deep 关联分析

2 个异常组件 → 触发 Combined Deep
AI 加载 deep-combined.md
命中 Branch 1: 内存级联
根因推导：
内存 92% → Swap 激增
→ 磁盘 I/O 抖动
→ CPU 等 I/O（表象）
根因：内存不足
❌ 不要加 CPU，没用！

Step 4

#### 修复执行

AI 向用户展示诊断报告和修复方案：
修复建议：
1. 重启内存泄漏进程 (PID 3842)
2. 调整 swappiness=10
3. 清理大文件释放空间
🛡️ 用户确认后执行
验证：Swap 降至 50MB ✅

#### 关键亮点

不是看到 CPU 等 I/O 就去修 CPU —— Combined Deep 能识别出"内存不足 → Swap 抖动 → I/O 升高"的级联关系， 找到真正的根因（内存），避免浪费资源在错误的修复方向上。 整个过程 全自动化：AI 按 Skill 定义的路径执行，用户只需确认最后的修复操作。

# 核心设计：分层 + 模块化

Why this architecture, and what it buys us

### ❌ 没有 Skill 的 AI

✗ 不知道该查什么、先查什么
✗ 一股脑跑 30 个命令，浪费 5 分钟
✗ 看到 Swap 高就建议加内存，可能根因是进程泄漏
✗ 直接执行 kill -9，没有确认机制
✗ 每次对话都要重新学一遍运维知识

### ✅ 有 Skill 的 AI

✓ 10 秒 Quick 分诊：先定位问题在哪
✓ 按需 Deep：只深入分析异常组件
✓ 级联推理：识别内存→Swap→I/O 的因果链
✓ 安全门控：修复前展示方案，等用户确认
✓ 知识固化：Markdown 文件即知识，一次编写永久可用

### 🎯 设计一：分层决策（3 层）

解决"AI 上下文有限"的问题

层级 | 加载时机 | 内容 | 覆盖率
--- | --- | --- | ---
Tier 1 | 始终在上下文 | 10 个高频场景 | 80%
Tier 2 | Tier 1 未匹配时加载 | 60+ 扩展场景 | 95%
Tier 3 | 最后回退 | 20 大类完整路由 | 99%

好处：80% 的问题只需要 300 行 SKILL.md 就能匹配，不浪费上下文。

### 📦 设计二：模块化拆分

解决"加载了用不到的知识"的问题

Before：单体文件
6,000 词
全部加载
➡
After：按需加载
600 词
只加载需要的模块

省 67-89% Token：健康检查只需 Quick 模块；只有 CPU 异常时才加载 CPU Deep。

# 可扩展性：不止本地诊断

From Local Diagnostics to Remote Operations

#### 核心思路：Skill 是"知识"，命令是"动作"，可以任意组合

CVM Doctor 的每个命令文件都包含 Linux/macOS/Windows 三平台对照表。 这意味着命令本身就是可远程传输的 —— 只需要把命令发到目标机器上执行， 再把结果拿回来让 AI 分析。scp、ssh、远程执行工具都可以作为传输通道。

### 🌐 远程诊断架构

💬 用户
"帮我看看
10.0.0.5"
➡
🧠 大模型
加载 Skill
生成诊断命令
➡
🔗 传输层
ssh / scp /
API 调用
➡
🖥️ 远程机器
执行命令
➡
📊 结果回传
AI 分析
输出报告

Skill 本身不需要改动 —— 只需要换一个"命令传输通道"，知识完全复用。

### 🔄 原生支持远程的场景

- 批量巡检：用 ssh 循环对 100 台机器做 Quick 扫描
- 远程修复：诊断后生成修复命令，scp + ssh 执行
- 故障排查：用户给 IP，AI 生成诊断脚本，远程跑
- 合规审计：定期跑安全检查命令，汇总报告

### 🚀 未来可扩展方向

- K8s Pod 内诊断：kubectl exec 进入容器执行命令
- API 网关集成：Skill 知识嵌入运维平台，提供诊断 API
- 自动化巡检：配合 cron 定期 Quick 扫描 + 异常告警
- 知识共享：不同团队复用同一套诊断知识

#### 💡 关键洞察

传统方案写死了"本地执行"。CVM Doctor 的设计中，知识和执行是解耦的。 Skill 提供的是"查什么、怎么判、怎么修"的知识，而"在哪执行"只是一个传输问题。 这意味着 同一套知识可以服务本地机器、远程机器、容器、甚至未来不知道什么形态的计算节点。

# 总结

What we built and where it's going

#### CVM Doctor 的本质

一套让 AI Agent 具备专业系统诊断与修复能力的知识工程方案。 用结构化 Markdown 文件定义"何时查、查什么、怎么判、怎么修"， 在不写一行业务代码的前提下，实现了比传统监控脚本更智能、更灵活的诊断体验。

### ✅ 已做到的

✓ 60+ 场景、99% 覆盖率
✓ 诊断 + 修复全链路（含安全门控）
✓ Quick 10s → Deep 20-60s 渐进诊断
✓ 5 大级联分析分支（内存→磁盘→CPU）
✓ 67-89% Token 效率提升
✓ Linux / macOS / Windows 三平台
✓ 知识可传输：远程诊断天然支持

### 🚀 接下来可以做

▶ 远程执行集成：配合 remote-executor skill
▶ GPU 监控：nvidia-smi Quick/Deep 模块
▶ 容器专属：Docker/K8s 资源限制/OOM
▶ 数据库诊断：慢查询/连接池/锁竞争
▶ 自动化巡检：定期 Quick + 异常告警
▶ 知识模板化：抽象出通用的 Skill 开发方法论
CVM Doctor

知识驱动的 AI 诊断 — 让每次"服务器慢"都有专业答案