code-agent-demo
基于AI的自动化告警根因分析与响应Agent
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：code-agent-demo。 它的用途是：基于AI的自动化告警根因分析与响应Agent 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-agent-demo/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“分析刚刚Prometheus发来的CPU使用率飙升告警，检查相关服务的日志和最近部署。” 它会自动读取相关日志文件，分析代码变更，调用AI推断根本原因（如内存泄漏或配置错误），并生成一份包含置信度、修复建议和是否需要人工升级的结构化报告。
介绍
这是一个基于Go语言和六边形架构构建的AI驱动告警调查代理。它解决了运维和开发团队在收到海量监控告警时，需要手动排查根因、效率低下的痛点。
该代理通过内置的Webhook服务器接收来自Prometheus、GCP Monitoring等系统的告警，并自动调用AI模型（如Claude）进行深度分析。它能执行文件系统操作、生成结构化根因分析报告（包含置信度评分和修复步骤），并支持“计划模式”让用户审核变更建议后再执行，确保操作安全。
它非常适合运维工程师、SRE和需要处理复杂系统故障的后端开发人员。该工具将AI的推理能力与自动化流程结合，将人工从重复的告警分析中解放出来，专注于更高价值的决策。
使用前请确保已配置好Anthropic API密钥。建议先在测试环境中启用“计划模式”运行，熟悉其分析逻辑和操作范围后，再结合“自动压缩”等功能在生产环境中谨慎使用，以管理上下文长度和成本。
核心特点
与单纯调用AI分析日志的工具不同，它集成了完整的Webhook服务器、子代理系统、文件操作工具和“计划审核”安全机制，形成了一个可部署的、闭环的自动化调查与响应工作流。其六边形架构和模块化工具系统也使其更易于扩展和集成到现有监控体系中。
注意事项
严重依赖外部AI API的可用性和成本，不适合对实时性要求极高（秒级）或完全离线的告警响应场景。
常见问题
支持哪些监控系统的告警？
默认支持Prometheus和GCP Monitoring的Webhook格式，可通过配置适配其他系统。
AI分析告警会产生额外费用吗？
会，每次调查都会消耗所选AI模型（如Claude）的Token，需自行核算成本。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/code-agent-demo/raw/index.md 读取 code-agent-demo 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/code-agent-demo/raw/index.md（查看排版版本）