axiom-audit
Auditer les logs Axiom pour les erreurs et avertissements
Les erreurs de production se cachent dans des volumes massifs de logs. Cette compétence audite systématiquement les logs Axiom pour identifier, prioriser et rechercher les erreurs avec une analyse des causes profondes.
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A utilizar "axiom-audit". Audit my logs for critical errors in the last 24 hours
Resultado esperado:
- Found 3 P0 critical errors requiring immediate attention:
- • Database connection timeout (847 occurrences) - Connection pool exhausted in db/config.ts:45
- • Authentication service failure (234 occurrences) - JWT validation error in auth/middleware.ts:78
- • Payment processing error (156 occurrences) - Stripe API timeout in payments/service.ts:123
- Top log smells detected:
- • Excessive retry logging in api/client.ts flooding logs (12,000 entries)
- • User email addresses logged in plaintext (compliance risk)
- • Missing request IDs in 40% of error logs
A utilizar "axiom-audit". Check for warning patterns in the last week
Resultado esperado:
- Warning summary for the past week:
- • Deprecation warnings increased 45% - Python 3.8 API calls in payment-service
- • Rate limit warnings concentrated in API gateway during peak hours
- • Configuration warnings about missing environment variables in 3 services
- Log smell patterns:
- • Warning logs missing correlation IDs in 65% of entries
- • Generic error messages without actionable details
Auditoria de Segurança
Baixo RiscoThe skill requires read-only access to query Axiom logs and codebase. It uses environment variables for secure credential storage and has no file modification capabilities. All static findings are false positives - the skill is designed for legitimate log auditing purposes with appropriate security measures.
Fatores de risco
🔑 Variáveis de ambiente (1)
⚙️ Comandos externos (1)
Pontuação de qualidade
O Que Você Pode Construir
Investigation des erreurs de production
Identifier et prioriser rapidement les erreurs critiques dans les logs de production pendant les incidents
Analyse de la qualité du code
Trouver les modèles d'erreurs et les problèmes de logging pour améliorer la fiabilité de l'application
Audit des bonnes pratiques de logging
Détecter les log smells et assurer les standards de logging appropriés entre les services
Tente Estes Prompts
Auditer mes logs Axiom pour les erreurs dans les dernières 24 heures. Générer un rapport montrant les erreurs les plus fréquentes et leurs causes probables.
Trouver toutes les erreurs critiques P0 dans mes logs de la semaine dernière. Rechercher la cause profonde de chaque erreur dans le code et fournir des correctifs actionnables.
Analyser mes logs pour les anti-patterns de logging et les smells. Vérifier le logging excessif, le contexte manquant, l'exposition de données sensibles et les niveaux d'erreur incohérents.
Comparer les tendances d'erreurs de cette semaine par rapport à la semaine dernière. Identifier les nouvelles erreurs, les modèles croissants et les problèmes récemment résolus.
Melhores Práticas
- Configurer les identifiants Axiom comme variables d'environnement avant de lancer les audits
- Examiner d'abord les erreurs P0 et P1 pour une évaluation de l'impact immédiat
- Utiliser les rapports générés pour suivre la progression de la résolution des erreurs
Evitar
- Ignorer les logs de niveau avertissement qui pourraient indiquer des problèmes futurs
- Lancer des audits sans rechercher les causes profondes dans le code
- Se concentrer uniquement sur les comptages d'erreurs sans considérer les niveaux de sévérité
Perguntas Frequentes
De quels identifiants ai-je besoin ?
Comment fonctionne le scoring de priorité ?
Cela peut-il corriger mes erreurs ?
Qu'est-ce que les log smells ?
Comment installer les outils requis ?
Puis-je auditer plusieurs ensembles de données ?
Detalhes do Desenvolvedor
Estrutura de arquivos
📄 SKILL.md