log-error-digest
/log-error-digest
Analizuje pliki logów, by znaleźć błędy i okresy szczytu, i tworzy raporty z grupowaniem błędów, statystyką częstości i rozkładem w czasie, z automatycznym wykrywaniem formatów JSON, syslog i Nginx.
- Autor
- serejaris ↗
- Repozytorium
- kimi-skills ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 17.07.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 3
- Skrypty
- 1
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 17.07.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
- 1 skrypt w paczce. Przejrzyj je przed instalacją, bo Claude może je uruchomić.
Skrypty: scripts/analyze_logs.py
Co robi i kiedy
Analizuje pliki logów, by znaleźć błędy i okresy szczytu, i tworzy raporty z grupowaniem błędów, statystyką częstości i rozkładem w czasie, z automatycznym wykrywaniem formatów JSON, syslog i Nginx.
Oryginalny opis (EN)
Analyze log files to troubleshoot errors, identify peak error periods, and produce error clustering, frequency statistics, and time distribution reports. Supports JSON, syslog, and Nginx formats with automatic detection. Use when a user uploads a .log file and asks to analyze errors, find patterns, debug issues, or get distribution stats.
Jak działa
- Features
- Supported Log Formats
- Usage
- Output
Podgląd SKILL.md
---
name: log-error-digest
description: "Analyze log files to troubleshoot errors, identify peak error periods, and produce error clustering, frequency statistics, and time distribution reports. Supports JSON, syslog, and Nginx formats with automatic detection. Use when a user uploads a .log file and asks to analyze errors, find patterns, debug issues, or get distribution stats."
license: MIT
type: tool
tags: [logs, analysis, devops, monitoring]
---
# Log Error Digest
Automated log file analysis that produces error clustering, frequency statistics, and time distribution reports.
## Features
- **Error Clustering**: Groups similar error messages by normalizing dynamic parts (IPs, UUIDs, numbers, etc.) to identify root causes
- **Frequency Statistics**: Counts occurrences by error type, sorted by severity
- **Time Distribution**: Shows error distribution by hour and by date, helping pinpoint peak error periods
## Supported Log Formats
| Format | Description | Auto-detection |
|--------|-------------|----------------|
| JSON | One JSON object per line with `timestamp`/`level`/`message` fields | Starts with `{` |
| syslog | RFC 3164 format, e.g. `Jan 1 12:00:00 host proc[pid]: msg` | Starts with month name |
| Nginx | Access log or error log format | Starts with IP or date/path pattern |
## Usage
```bash
python scripts/analyze_logs.py <log_file_path> [options]
```
### Parameters
| Parameter | Description | Default |
|-----------|-------------|---------|
| `log_file` | Path to the log file (required) | - |
| `--format` | Log format: `auto`/`json`/`syslog`/`nginx` | `auto` |
| `--top` | Show Top N error clusters | `20` |
| `--output` | Export results to a JSON file | Terminal output only |
| `--level` | Filter by log level (e.g. `ERROR`, `WARN`) | All levels |
| `--since` | Only analyze logs after this time (ISO format) | No limit |
| `--until` | Only analyze logs before this time (ISO format) | No limit |
### Examples
```bash
# Auto-detect format and analyze the entire log file
python scripts/analyze_logs.py /var/log/app.log
# Specify Nginx format, show only Top 10 errors
python scripts/analyze_logs.py /var/log/nginx/error.log --format nginx --top 10
# Filter ERROR level only, export JSON report
python scripts/analyze_logs.py app.log --level ERROR --output report.json
# Analyze logs within a specific time range
python scripts/analyze_logs.py app.log --since 2024-01-01T00:00:00 --until 2024-01-02T00:00:00
```
## Output
### Terminal Output
```
=======================================================
Log Analysis Report
=======================================================
📊 Overview
Detected format: json
Total lines: 15,234
Parsed: 15,100 (parse failures: 134)
Matched entries: 12,800
Errors: 2,341
Time range: 2024-01-01 00:03:12 ~ 2024-01-01 23:58:45
🔴 Top Error Clusters (47 total)
#1 [×523 ] Connection refused to database at 10.0.1.5:5432
First seen: 2024-01-01T00:15:30 Last seen: 2024-01-01T23:45:12
#2 [×312 ] Timeout waiting for response from user-service after 30000ms
First seen: 2024-01-01T02:10:00 Last seen: 2024-01-01T22:30:45
#3 [×198 ] File not found: /data/uploads/img_99421.png
First seen: 2024-01-01T08:00:00 Last seen: 2024-01-01T20:15:33
...
⏰ Time Distribution (by hour)
00:00 █████░░░░░░░░░░░░░░░ 42
01:00 ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 18
...
14:00 ████████████████████ 523
...
📅 Time Distribution (by date)
2024-01-01 ████████████████████ 2,341
```
### JSON Output
Use the `--output` parameter to export a structured JSON report for further processing or integration with monitoring systems.
Pliki w paczce (3)
- LICENSE 1 KB
- SKILL.md 4 KB
- scripts/analyze_logs.py 13 KB
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie log-error-digest.
Identyczna treść występuje jeszcze w 1 innych folderach na GitHubie. Tu pokazujemy jedną, najlepiej ocenioną kopię.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 91a2559b2e4f (skrót SHA-256 całej paczki)
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100log-diagnostic
Analizuje pliki logów pod kątem wzorców błędów w formatach JSON, syslog i Nginx, z grupowaniem błędów, statystyką częstości i rozkładem w czasie, by wskazać godziny szczytu. - 100log-analysis
Analizuje logi aplikacji, aby wykryć błędy, problemy z wydajnością i anomalie bezpieczeństwa, w formatach Apache, Nginx, logów aplikacyjnych i JSON. - 100log-analysis
Prowadzi analizę, śledztwo i debugowanie plików logów (.log, syslog, wyjście journalctl), korzystając z narzędzi MCP logzip zamiast bezpośredniego czytania pliku. - 100log-analytics
Analizuje logi w OpenSearch za pomocą PPL i Query DSL: wzorce błędów, wskaźniki błędów, wykrywanie anomalii i badanie problemów aplikacji. - 95create-parser
Projektuje parser syslog-ng dla SC4S na podstawie próbek logów i może go wdrożyć przez serwer MCP SC4S. - 100cyber-defense-team
Orkiestruje potok czterech agentów obrony cybernetycznej do analizy logów pod kątem zagrożeń: anomalie, klasyfikacja ciężkości naruszenia i raporty incydentów z nginx, auth i syslog.