hap-mongodb-slowlog-analysis

MongoDB Slowlog Analysis

Overview

默认优先由 AI 直接在对话中分析慢日志，不依赖本地 PowerShell。这个 skill 的主体能力是：

也就是说，这个 skill 的核心不是“运行脚本”，而是“AI 直接分析并输出结构化结果”。

Default Mode

默认模式是“纯 AI 分析优先”：

1. 用户直接粘贴一段慢日志 2. 用户上传一个日志文件 3. 直接在对话中分析，不要求用户先保存文件 4. 直接输出结构化结论 5. 如有必要，再补充可执行的 Mongo Shell createIndex(...) 命令 6. 如果用户要求 md 或 html，优先由 AI 直接生成对应内容

在这个模式下：

Output Strategy

按优先级使用下面这套策略：

1. 对话分析 - 默认方式 - 直接输出分析结果 2. Markdown - 优先由 AI 直接生成 - 不依赖 PowerShell 也可以完成 3. HTML - 优先由 AI 直接生成 HTML 内容 - 如需落文件，可以把 AI 生成的 HTML 保存到工作区 4. DOCX / PDF - 不作为 skill 的默认能力承诺 - 如果用户明确需要真正的文件格式，可以说明这一步通常需要本地转换工具 - 这属于可选增强，而不是主路径

When to Use Tools

默认不要把脚本当作分析入口。

只有在下面场景下，才可以考虑使用本地工具或脚本：

如果只是单条、少量、临时分析，或者上传文件后只需要直接分析，优先用 AI 完成。

Workflow

1. 接受三类输入： - 用户直接粘贴的慢日志文本 - 用户上传的日志文件内容 - 一个 mongodb.log 文件路径或一段日志文件内容 2. 如果输入里包含多条慢日志，应先做批量归类： - 先按 ns 归类 - 再按“查询形态”去重 - 每组保留代表性样本，并统计重复次数 3. “查询形态”去重时，优先忽略具体常量值，重点看这些结构是否相同： - operation (find / aggregate) - ns - filter 的字段结构和操作符结构 - sort - projection - limit - pipeline 的阶段结构 - planSummary 4. 先尽量识别这些关键信号： - ns - planSummary - keysExamined - docsExamined - nreturned - durationMillis - find / aggregate - filter - sort - projection - limit - $group - $or - $regex - $ne/$nin/$not/$size 5. 重点判断这些性能模式： - 全表扫描 COLLSCAN - 当前索引主要在服务排序，而不是先过滤 - limit: 1 但扫描很多文档 - $or 不同分支需要不同索引 - $ne、$nin、$not、$size 这类负向条件拖慢查询 - 正则、包含搜索这类普通索引收益很差的查询 - aggregate 首段 $match 不够收敛 - $group 放大上游扫描成本 6. 给出结构化建议，并明确说明应当： - 先改查询条件 - 或者可以直接尝试加索引

Output Contract

默认输出顺序如下：

1. 摘要 / Summary 2. 归类与去重摘要 / Grouping & Dedup Summary（批量日志时必须出现） 3. 处理优先级 / Action Priority 4. 证据 / Evidence 5. 查询条件 / Query Shape 6. 为什么慢 / Why It Is Slow 7. 索引建议 / Index Advice 8. 索引创建命令 / Index Commands 9. 可执行优化路径 / Practical Optimization Paths 10. 查询优化建议 / Query Advice 11. 验证建议 / Validation 12. 参考文档 / References\r\n\r\n报告中应尽量解释：

References in Output

每次完整报告都应固定带一个“参考文档 / References”小节，至少包含：

如果是 HTML 输出，应把这个链接做成可点击超链接。

HTML Expectations

如果用户要求 HTML 内容或 HTML 文件，输出应尽量满足这些要求：

HTML 目录交互规范（必须遵守）

生成 HTML 时，目录（TOC）必须满足以下所有要求，否则视为不合格输出：

1. 锚点完整性：每个 TOC 链接的 href（如 #g2）必须在正文中存在对应的 id 属性。 - 生成 HTML 后必须自检：遍历所有 TOC 链接，确认每个 href 去掉 # 后都能在 DOM 中找到对应元素。 - 如果 TOC 链接指向分组（如 G1-G18），必须给每个分组的容器元素（如

   html {
     scroll-behavior: smooth;
     scroll-padding-top: 20px;
   }
   

     sections.forEach(s => {
       if (s.getBoundingClientRect().top <= 120) {
         current = s.id;
       }
     });
     

   h2[id], h3[id], .group-section[id] {
     scroll-margin-top: 20px;
   }
   

直接 AI 分析：

直接让 AI 生成 Markdown / HTML 内容：

如果用户明确要求尝试真实文件导出，再说明：