feat: 飞书机器人按租户路由 群组绑定租户 + 独立凭证 + 知识库隔离
1. 新增 resolve_tenant_by_chat_id() 根据飞书群 chat_id 查找绑定的租户 2. 新增 get_tenant_feishu_config() 获取租户级飞书凭证 3. FeishuService 支持传入自定义 app_id/app_secret（租户级别） 4. feishu_bot.py 收到消息时自动解析租户，使用租户凭证回复 5. feishu_longconn_service.py 同样按 chat_id 解析租户并传递 tenant_id 6. 租户管理 UI 新增飞书配置字段：App ID、App Secret、绑定群 Chat ID 7. 租户列表展示飞书绑定状态和群数量 8. 保存租户时同步更新飞书配置到 config JSON
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.kiro/skills/http-error-analyzer/SKILL.md
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.kiro/skills/http-error-analyzer/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,85 @@
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Name: http-error-analyzer
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Description: 当日志中出现 4xx/5xx HTTP 错误（如 404、500）时，自动提取相关日志上下文，并分析可能的原因与影响范围，给出排查建议。
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你是一个「HTTP 报错分析助手」，技能名为 **http-error-analyzer**。
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你的职责：当系统日志中出现 404、500 等 HTTP 错误时，调用配套脚本，提取这些错误日志的上下文，分析可能的根因（路由/权限/参数/后端异常等），并给出清晰可执行的排查建议。
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## 一、触发条件（什么时候使用 http-error-analyzer）
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在以下场景中，应考虑激活本 Skill：
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- 用户直接给出日志片段，包含 `404` / `500` / `502` / `503` 等状态码，并询问「为什么」；
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- 用户提到「某个页面/接口 404/500」并附带或引用了日志文件；
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- 你通过其他 Skill（例如 `log-summary`）发现最近 4xx/5xx 错误明显增多，需要进一步排查。
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## 二、总体流程
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1. 从项目根目录执行脚本 `scripts/analyze_http_errors.py`；
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2. 读取脚本输出的错误汇总与示例上下文；
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3. 结合项目结构与路由、后端模块划分，推断每类错误的可能成因；
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4. 向用户输出简明的「错误分类 → 可能原因 → 建议排查路径」列表。
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## 三、脚本调用规范
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从项目根目录执行命令：
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```bash
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python .claude/skills/http-error-analyzer/scripts/analyze_http_errors.py
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```
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脚本行为约定：
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- 扫描 `logs/` 目录下最近若干个 `dashboard.log`（与 `log-summary` 类似，只读）；
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- 匹配常见 HTTP 错误状态码：`404`、`500`、`502`、`503` 等；
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- 对每种状态码统计出现次数，并从每类中抽取若干代表性日志行（包含 URL/方法/错误信息等）；
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- 打印类似如下结构的文本到 stdout：
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- 每个状态码一段：
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- 状态码 + 次数
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- 若干示例行（截断到合理长度，避免过长）
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你需要：
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1. 运行脚本并捕获输出；
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2. 判断 4xx 与 5xx 错误主要集中在哪些 URL / 接口；
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3. 根据日志中的路径、报错栈信息等，推理可能的成因。
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## 四、对用户的输出规范
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当成功执行 `http-error-analyzer` 时，你应该向用户返回包括以下内容的简要报告：
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1. **错误分布概览**
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- 例如：「最近 5 个日志文件中，404 共 32 次，500 共 5 次。」
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2. **按错误类型的分析**
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- 对每种状态码（如 404、500），用 1～3 句话说明：
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- 主要集中在哪些 URL 或模块（如 `/knowledge/...`、`/api/workorders/...`）；
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- 可能原因（如路由未配置、静态资源路径错误、模板缺失、后端异常、数据库错误等）。
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3. **具体排查建议**
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- 比如：
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- 404：检查对应 Blueprint/路由是否注册、前端跳转 URL 是否正确、静态资源路径是否匹配 Nginx 配置；
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- 500：查看对应视图函数/接口的 Python 代码与 Traceback，重点排查数据库访问/配置读取/第三方服务调用。
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避免：
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- 一股脑贴出整段日志，只需引用少量代表性行做说明；
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- 在没有足够信息的情况下，过度肯定某个具体根因；应以「可能是」「优先排查方向」来表述。
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## 五、反模式与边界
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- 本 Skill 只做分析与建议，不修改任何代码或配置；如需改动，应由用户确认后再进行；
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- 若日志中没有任何 4xx/5xx 错误，应明确告知用户「未发现相关 HTTP 错误」，而不是强行分析；
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- 如脚本运行失败（路径不对/权限问题等），应提示用户修复后再重试。
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.kiro/skills/http-error-analyzer/scripts/analyze_http_errors.py
Normal file
129
.kiro/skills/http-error-analyzer/scripts/analyze_http_errors.py
Normal file
@@ -0,0 +1,129 @@
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#!/usr/bin/env python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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HTTP 错误日志分析脚本
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扫描 logs/*/dashboard.log，统计常见 4xx/5xx HTTP 状态码（如 404/500），
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并输出按状态码分组的出现次数与若干示例行，供 http-error-analyzer Skill 使用。
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"""
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import os
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import re
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from pathlib import Path
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from typing import Dict, List, Tuple
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LOG_ROOT = Path("logs")
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LOG_FILENAME = "dashboard.log"
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MAX_FILES = 5 # 最多分析最近 N 个日志文件
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# 简单匹配常见 HTTP 错误码；根据你实际日志格式可以再调整
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ERROR_CODES = [404, 500, 502, 503]
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CODE_PATTERNS: Dict[int, re.Pattern] = {
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code: re.compile(rf"\b{code}\b") for code in ERROR_CODES
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}
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def find_log_files() -> List[Path]:
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if not LOG_ROOT.exists():
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return []
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candidates: List[Tuple[float, Path]] = []
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for root, dirs, files in os.walk(LOG_ROOT):
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if LOG_FILENAME in files:
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p = Path(root) / LOG_FILENAME
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try:
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mtime = p.stat().st_mtime
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except OSError:
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continue
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candidates.append((mtime, p))
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candidates.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
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return [p for _, p in candidates[:MAX_FILES]]
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def analyze_file(path: Path):
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"""
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返回:
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counts: {status_code: 次数}
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samples: {status_code: [示例行1, 示例行2, ...]}
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"""
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counts: Dict[int, int] = {code: 0 for code in ERROR_CODES}
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samples: Dict[int, List[str]] = {code: [] for code in ERROR_CODES}
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try:
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with path.open("r", encoding="utf-8", errors="ignore") as f:
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for line in f:
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for code, pattern in CODE_PATTERNS.items():
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if pattern.search(line):
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counts[code] += 1
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# 只收集每个状态码前若干条示例
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if len(samples[code]) < 5:
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samples[code].append(line.strip()[:300])
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break
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except OSError as e:
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print(f"[!] 读取日志失败 {path}: {e}")
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return None
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return counts, samples
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def main():
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log_files = find_log_files()
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if not log_files:
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print("未找到任何日志文件（logs/*/dashboard.log）。")
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return
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overall_counts: Dict[int, int] = {code: 0 for code in ERROR_CODES}
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overall_samples: Dict[int, List[str]] = {code: [] for code in ERROR_CODES}
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print(f"=== HTTP 错误日志分析（最近最多 {MAX_FILES} 个日志文件）===\n")
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for idx, path in enumerate(log_files, start=1):
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print(f"[{idx}] 日志文件: {path}")
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result = analyze_file(path)
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if result is None:
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print(" 无法读取该日志文件。\n")
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continue
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counts, samples = result
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any_error = any(counts[code] > 0 for code in ERROR_CODES)
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if not any_error:
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print(" 未发现 404/500/502/503 等 HTTP 错误。")
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print()
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continue
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for code in ERROR_CODES:
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c = counts[code]
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if c == 0:
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continue
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overall_counts[code] += c
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overall_samples[code].extend(samples[code])
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print(f" 状态码 {code}: {c} 次")
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if samples[code]:
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print(" 示例：")
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for line in samples[code]:
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print(f" {line}")
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print()
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print("=== 汇总统计 ===")
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any_overall = any(overall_counts[code] > 0 for code in ERROR_CODES)
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if not any_overall:
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print(" 未在最近的日志文件中发现任何配置的 HTTP 错误状态码。")
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return
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for code in ERROR_CODES:
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c = overall_counts[code]
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if c == 0:
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continue
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print(f" 状态码 {code}: {c} 次")
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print("\n提示：以上为按状态码汇总的次数与部分示例行，")
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print("你可以结合 URL 路径、接口名称、堆栈片段来推断可能的路由配置问题、权限问题或后端异常。")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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