- name
- k8sskill
- description
- 诊断Kubernetes集群问题。用户问Pod崩溃、部署失败、服务不可访问等K8s问题时使用。
K8sSkill - Kubernetes智能诊断助手
AI执行指南（必读）
执行诊断时遵守以下规则：
正确做法：
cd scripts
python -c "from orchestrator import analyze_cluster; print(analyze_cluster('集群有什么问题'))"指定命名空间：
cd scripts
python -c "from orchestrator import analyze_cluster; print(analyze_cluster('检查Pod问题', namespace='kubesphere-logging-system'))"禁止做法：
- 禁止创建任何额外的Python脚本文件
- 禁止创建报告输出文件
- 禁止封装orchestrator.py的功能
使用方式
用户用自然语言描述问题，AI自动调用k8sskill执行诊断。
触发示例：
- "检查Pod为什么崩溃"
- "部署失败了怎么回事"
- "为什么服务无法访问"
- "节点有问题"
- "存储绑定失败"
- "查看最近事件"
- "集群有什么问题"
支持的查询类型
| 查询类型 | 示例问法 |
|---|---|
| Pod问题 | "检查Pod为什么崩溃" / "为什么有Pod一直在重启" |
| Deployment问题 | "部署失败了怎么回事" / "deployment rollout卡住了" |
| Service问题 | "为什么服务无法访问" / "访问不了我的服务" |
| 节点问题 | "节点有问题" / "检查节点健康状态" |
| 存储问题 | "存储绑定失败" / "PVC无法挂载" |
| 事件日志 | "查看最近事件" / "集群有什么警告" |
| 全量检查 | "集群有什么问题" / "检查所有资源" |
核心能力
智能资源诊断（21种分析器）
工作负载分析器：
- PodAnalyzer - 检测CrashLoopBackOff、OOMKilled、ImagePullBackOff等状态
- DeploymentAnalyzer - 检查滚动更新失败、副本不足等问题
- ServiceAnalyzer - 诊断端点缺失、负载均衡异常
- StatefulSetAnalyzer - 检查Headless Service、StorageClass、Pod就绪状态
- JobAnalyzer - 检测Job挂起、执行失败、超时问题
- CronJobAnalyzer - 检查Cron表达式格式、调度配置
- ReplicaSetAnalyzer - 检查副本创建失败、ReplicaFailure条件
- HPAAnalyzer - 检查自动伸缩配置、目标资源存在性、扩容限制
存储和网络分析器：
- PVCAnalyzer - 检测存储绑定失败、ProvisioningFailed错误
- IngressAnalyzer - 检查IngressClass配置、后端Service存在性、TLS证书
- GatewayAnalyzer - 检查Gateway API配置、GatewayClass存在性、接受状态
- HTTPRouteAnalyzer - 检查HTTPRoute引用的Gateway、后端Service存在性
- NetworkPolicyAnalyzer - 检查网络策略范围、未应用的策略
集群分析器：
- NodeAnalyzer - 监控节点就绪状态、内存/磁盘/PID压力
- EventAnalyzer - 分析最近警告事件、异常事件模式
- StorageAnalyzer - 检查StorageClass配置、PV状态、PVC绑定
- SecurityAnalyzer - 检查ServiceAccount使用、容器安全上下文、特权模式
- WebhookAnalyzer - 检查Validating/Mutating Webhook的后端Service和Pod
配置分析器：
- ConfigMapAnalyzer - 检测未使用的ConfigMap、空配置
- SecretAnalyzer - 检查未使用的Secret、TLS证书格式、Docker Registry配置
- PDBAnalyzer - 检查PodDisruptionBudget中断限制、选择器匹配
自然语言交互
| 用户输入示例 | 执行的分析 |
|---|---|
| "检查我的Pod为什么崩溃" | PodAnalyzer - 检查容器状态和事件 |
| "为什么服务无法访问" | ServiceAnalyzer + IngressAnalyzer |
| "部署失败了怎么回事" | DeploymentAnalyzer + Event分析 |
| "存储绑定失败" | PVCAnalyzer - 检查PVC状态 |
| "节点有问题" | NodeAnalyzer - 检查节点健康 |
| "查看最近事件" | EventAnalyzer - 分析警告事件 |
| "集群有什么问题" | 全量分析所有资源 |
分析结果展示
- 结构化输出：清晰的表格和列表展示问题
- 严重程度分级：Critical/Warning/Info 三级分类
- 修复建议：基于SRE经验的逐步解决方案
- 相关资源关联：展示问题资源的上下游依赖
使用示例
# 在 scripts/ 目录下执行
from orchestrator import AnalyzerOrchestrator, analyze_cluster
# 方式1: 使用编排器
orchestrator = AnalyzerOrchestrator()
results = orchestrator.analyze("检查Pod问题", namespace="default")
report = orchestrator.format_report(results)
print(report)
# 方式2: 使用便捷函数
report = analyze_cluster("检查集群问题", namespace="production")
print(report)配置
kubeconfig支持
支持3种配置方式：
- 项目自带：
config/k8s-Test-admin.conf - 默认位置：
~/.kube/config - 环境变量：
KUBECONFIG=/path/to/config
快速验证配置
# 在 scripts/ 目录下执行
from core import verify_k8s_connection
success, message = verify_k8s_connection()
print(message)参考文档
依赖要求
- Python 3.8+
- kubernetes-python 客户端
- 有效的kubeconfig文件
使用限制
- 本skill为诊断工具，不会修改集群资源
- 需要集群的只读权限即可运行
- 大型集群（>1000 Pod）分析可能需要等待数秒
- 首次使用前请确保kubeconfig配置正确
版本: 1.0.0 最后更新: 2026-04-03