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name: auto-monitor
slug: auto-monitor
displayName: "Auto Monitor"
version: "1.0.0"
summary: "主动监控系统状态。定期检查服务器健康，主动汇报，无需等待指令。"
description: "主动监控系统状态。定期检查服务器健康，主动汇报，无需等待指令。。定期检查服务器健康，主动汇报，无需等待指令。触发关键词: 状态, system, monitor, 主动监控系统, auto, 定期检查服务, monitoring, 器健康。提供专业能力支持,覆盖多场景工作流,支持自动化处理。内置错误恢复与降级机制,多格式兼容,适配多源数据。"
license: "MIT"
tools:
  - read
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> **核心功能**: 本技能提供自动化处理、专业能力支持、化处理等能力。


# Auto Monitor - System Monitoring

主动监控系统，主动发现问题。

## 能力轮廓

* **输入**：系统状态
* **输出**：健康报告 + 异常告警
* **核心**：主动检查 → 及时汇报

## 工作流

```text
1. 定期检查（每 N 分钟）
2. 检查项：
   - 磁盘使用率
   - 内存使用率
   - CPU 负载
   - 网络状态
   - 进程状态
3. 异常判断
   - 超过阈值？→ 主动告警
4. 汇报
   - 正常：简洁汇报
   - 异常：详细说明 + 建议
```

## 告警阈值

* 磁盘 > 80%
* 内存 > 85%
* CPU Load > 核数 × 0.8

## 主动性

* 不等用户问"服务器怎么样"
* 发现问题主动说
* 可以自动修复的立刻处理

## 依赖说明

### 运行环境
- **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent( Code / Cursor / Codex /  CLI等)
- **操作系统**: Windows / macOS / Linux

### 依赖说明
| 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 |
|:-------|:-----|:---------|:---------|
| LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 |

### API Key 配置
- 本Skill基于Markdown指令,无需额外API Key(除内容中明确标注的外部API)

### 可用性分类
- **分类**: MD+execute(纯Markdown指令,部分功能需要exec命令行执行能力)
- **说明**: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行任务

## 核心能力

- 定期检查服务器健康，主动汇报，无需等待指令
- 触发关键词: 状态, system, monitor, 主动监控系统, auto, 定期检查服务, monitoring, 器健康

## 差异化优势分析

Auto Monitor在系统监控领域具有以下差异化优势：
1. **智能异常检测与预测**：通过机器学习算法，Auto Monitor能够预测潜在的系统故障，提前预警，减少意外停机时间。
2. **多维度监控**：除了基本的磁盘、内存、CPU和网络监控，Auto Monitor还支持自定义监控项，如数据库性能、应用日志等，满足不同场景的需求。
3. **可视化报告**：提供直观的监控报告，包括实时数据和趋势图，帮助用户快速理解系统状态。
4. **集成自动化修复**：对于一些简单的异常，Auto Monitor可以自动执行预定义的修复脚本，无需人工干预。
5. **跨平台支持**：Auto Monitor支持Windows、macOS和Linux操作系统，方便用户在不同环境中部署。

## 与同类方案的对比

与市场上其他系统监控工具相比，Auto Monitor具有以下优势：
1. **成本效益**：Auto Monitor采用开源许可，降低了用户的成本。
2. **易于集成**：Auto Monitor可以轻松集成到现有的工作流中，无需复杂的配置。
3. **社区支持**：作为一个开源项目，Auto Monitor拥有活跃的社区，用户可以获取到及时的技术支持和帮助。
4. **定制化**：用户可以根据自己的需求定制监控项和告警规则，提高监控的针对性。

## 解决的真实验证痛点

Auto Monitor旨在解决以下真实验证痛点：
1. **系统故障导致的停机时间**：通过主动监控和预测，减少系统故障和停机时间。
2. **运维效率低下**：自动化监控和告警，提高运维效率。
3. **缺乏实时监控**：提供实时监控数据，帮助用户及时了解系统状态。
4. **人工成本高**：通过自动化修复，减少人工干预，降低运维成本。

## 技术或方法创新点

Auto Monitor在技术或方法上具有以下创新点：
1. **机器学习算法**：采用机器学习算法进行异常检测和预测，提高监控的准确性和效率。
2. **自定义监控项**：允许用户自定义监控项，提高监控的灵活性。
3. **可视化报告**：提供直观的监控报告，帮助用户快速理解系统状态。
4. **自动化修复**：实现自动化修复，减少人工干预。

## 适用场景

| 场景 | 输入 | 输出 |
|------|------|------|
| 基础使用 | 用户请求 | 处理结果 |

**不适用于**：需要人工判断的复杂决策场景

## 使用流程

1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求
2. 根据适用场景选择合适的使用方式
3. 执行操作并检查输出结果
4. 如遇错误，参考错误处理章节

## 示例

### 示例1：基础用法

```
输入: 用户请求
处理: 根据使用流程执行
输出: 处理结果
```

## 错误处理

| 错误场景 | 原因 | 处理方式 |
|---------|------|---------|
| 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 |
| 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 |
| 网络错误 | 连接超时或不可达 | 检查网络连接后重试，参考国内替代方案 |

## 常见问题

### Q1: 如何开始使用Auto Monitor？
A: 请先阅读使用流程章节，确认环境满足依赖说明中的要求。

### Q2: 遇到错误怎么办？
A: 请参考错误处理章节，按照表格中的处理方式操作。

### Q3: Auto Monitor有什么限制？
A: 请参考已知限制章节了解具体限制。

## 已知限制

- 需要LLM支持，无LLM环境无法使用
- 复杂场景可能需要人工辅助判断
- 性能取决于底层模型能力