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openclaw skills install @thcjp/k8s-toolkit-proopenclaw skills install @thcjp/k8s-toolkit-pro功能说明: 本技能涵盖 中文交互、化工作流场景 等核心能力。
本平台为企业K8s运维团队提供全栈运维能力。相比免费版,PRO版新增集群级诊断、自动修复、性能优化、合规检查和多集群管理等高级功能,全面满足企业级K8s运维的复杂需求. PRO版完全包含免费版避坑指南知识库,升级后原有排查工作流可直接使用.
| 功能 | 免费版 | PRO版 |
|---|---|---|
| 问题知识库 | 32个 | 88+个完整版 |
| 诊断范围 | Pod/Service/Deployment | 全集群维度 |
| 修复方式 | 手动建议 | 自动修复+智能建议 |
| 性能优化 | 不支持 | 资源调优+瓶颈分析 |
| 合规检查 | 不支持 | CIS/NIST合规 |
| 容量规划 | 不支持 | 趋势预测 |
| 集群管理 | 单集群 | 多集群统一 |
| 自动化 | 不支持 | 运维流水线 |
处理: 解析PRO版功能增强对比的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回PRO版功能增强对比的响应数据,包含状态码、结果和日志.
| 维度 | 检查项数量 | PRO版覆盖 |
|---|---|---|
| Pod健康 | 15项 | 全部 |
| 网络连通性 | 12项 | 全部 |
| 存储与卷 | 10项 | 全部 |
| 资源利用 | 10项 | 全部 |
| 安全配置 | 15项 | 全部 |
| 控制平面 | 8项 | 全部 |
| 节点健康 | 10项 | 全部 |
| 应用配置 | 8项 | 全部 |
处理: 解析诊断维度的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回诊断维度的响应数据,包含状态码、结果和日志.
用input_params参数进行配置.
处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.
input_params参数,支持创建/查询/导出操作
能力覆盖范围:本skill的核心能力覆盖以下场景关键词:企业级、运维平台、支持集群诊断、性能优化与安全合、面向企业、运维团队的全栈运、维平台、支持集群级问题诊、安全合规审计与容、Use、when、需要安全检测、合规审计、质量检查、加密防护时使用、不适用于安全评估、未授权目标、适用于独立开发者、企业团队和自动化、工作流场景等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.用户输入:"对生产集群进行全面体检"
用户可通过自然语言指令触发此场景,工具将自动执行相应操作并返回结构化结果.
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| input | string | 是 | K8s运维专业版处理的输入数据或指令 |
| options | object | 否 | 附加配置选项,如模式选择、格式偏好等 |
| callback_url | string | 否 | 异步处理完成后的回调通知URL |
# 集群全面诊断
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) diagnose \
--cluster production \
--deep \
--output health_report.pdf
# ...
# 输出包含:
# - 集群健康评分(85/100)
# - 88项检查结果
# - 发现的问题列表(按严重程度排序)
# - 自动修复建议
# - 性能优化建议
# - 安全合规状态
用户输入:"自动修复所有可自动处理的问题"
# 自动修复
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) auto-fix \
--cluster production \
--severity "medium,high" \
--dry-run # 先预览
# ...
# 确认后执行
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) auto-fix \
--cluster production \
--severity "medium,high" \
--apply
# ...
# 输出修复报告
用户输入:"检查K8s集群的安全合规性"
# 合规检查
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) audit \
--cluster production \
--standard "CIS-Benchmark" \
--output security_audit.pdf
# ...
# 输出包含:
# - CIS Benchmark检查项
# - 不合规项详情
# - 风险等级评估
# - 修复建议
# 依赖说明
pip install -r requirements_pro.txt
# ...
# 配置多集群访问
cp config_pro_template.yaml config_pro.yaml
# 集群诊断
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) diagnose --cluster production --deep
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) diagnose --cluster production --dimension security
# ...
# 自动修复
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) auto-fix --cluster production --dry-run
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) auto-fix --cluster production --apply
# ...
# 性能优化
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) optimize --cluster production --output optimization_report.pdf
# ...
# 合规检查
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) audit --cluster production --standard "CIS-Benchmark"
# ...
# 容量规划
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) capacity --cluster production --forecast-months 6
# ...
# 多集群管理
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) clusters list
python3 (请参考skill目录中的脚本文件) clusters status --all
pro_config:
clusters:
- name: "production"
kubeconfig: "$HOME/.kube/config-prod"
context: "prod-cluster"
- name: "staging"
kube/config-staging"
context: "staging-cluster"
- name: "development"
context: "dev-cluster"
# ...
diagnosis:
dimensions: ["pod", "network", "storage", "resource", "security", "control_plane", "node", "app"]
deep_mode: true
knowledge_base: "full" # full | basic
# ...
auto_fix:
enabled: true
safe_mode: true # 仅修复安全项
severity_filter: ["medium", "high", "critical"]
require_approval: true # 生产环境需确认
rollback_on_failure: true
# ...
optimization:
resource_tuning: true
hpa_analysis: true # 水平Pod自动扩缩分析
pvc_optimization: true
network_optimization: true
# ...
audit:
standards: ["CIS-Benchmark", "NIST", "PCI-DSS"]
schedule: "weekly"
auto_remediation: false
# ...
capacity:
forecast_months: 6
model: "arima"
alert_threshold: 0.8 # 80%时预警
# ...
automation:
pipelines: true
schedule: "0 2 * * *" # 每日凌晨2点
notification:
channels: ["webhook", "email"]
| 实践领域 | 建议做法 |
|---|---|
| 诊断策略 | 每日快速诊断,每周深度体检 |
| 自动修复 | 先dry-run预览,确认后apply |
| 合规检查 | 定期CIS审计,及时修复高危项 |
| 容量规划 | 关注CPU/内存/PVC趋势,提前扩容 |
| 多集群 | 统一配置基线,差异化管理 |
免费版命令 → PRO版命令(增强):
k8s troubleshoot pod → k8s_pro.py diagnose --dimension pod (全维度)
k8s check deployment → k8s_pro.py auto-fix (自动修复)
避坑指南(32个) → 完整知识库(88+个)
PRO版自动修复采用安全模式,仅执行已知安全的修复操作。生产环境需人工确认(require_approval)。所有修复操作支持回滚(rollback_on_failure).
支持所有CNCF认证的K8s发行版,包括EKS/GKE/AKS/自建集群。部分发行版特有功能(如GKE Autopilot)有针对性优化.
通过kubeconfig配置多个集群访问凭证。PRO版支持跨集群统一诊断、配置对比和批量操作。所有集群状态汇总展示.
基于历史6个月数据使用ARIMA模型预测。准确度取决于历史数据质量和业务波动性。建议定期校正预测模型.
包含CIS Kubernetes Benchmark全部检查项,覆盖API Server、etcd、控制平面、节点、网络、RBAC等维度。支持NIST和PCI-DSS标准.
| 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 |
| Python | 运行时 | 必需 | 系统安装或conda环境 |
| kubernetes | Python库 | 必需 | pip install kubernetes |
| pandas | Python库 | 可选 | pip install pandas(数据分析) |
| statsmodels | Python库 | 可选 | pip install statsmodels(预测模型) |
| kube-hunter | CLI工具 | 可选 | 安全扫描 |
| 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 | 执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后执行ping命令测试网络连通性,检查防火墙和代理设置连接后重新执行命令,参考国内替代方案 |
| 风险类型 | 防范措施 |
|---|---|
| API密钥泄露 | 通过环境变量配置,禁止硬编码到代码或配置文件中 |
| 命令执行风险 | 仅执行白名单命令,避免拼接用户输入到命令行参数中 |
| 网络通信安全 | 使用HTTPS协议,验证SSL证书有效性 |
| 敏感数据暴露 | 输出结果中不包含密钥、令牌等敏感信息 |
使用前请确认已阅读依赖说明章节,确保运行环境满足安全要求。