skills: generalize --tail to numeric line counts with k/w shorthand and remove time-window tails

fastdeploy/golang_router/.claude/skills/stat-cache-hitrate/SKILL.md

@@ -37,7 +37,7 @@ IMPORTANT: 执行前阅读 references/log_formats.md 了解日志格式和解析
 ### 2. 分析模式
 必须使用 **AskUserQuestion 的离散选项**（不要只发纯文本编号，避免客户端偶发不显示第 4 项）：
 - 选项 1: `全量统计（默认）` — 扫描完整日志
-- 选项 2: `快速查看尾部` — 只看最近的数据（可指定 `2000/2k` 行，或 `30m/2h/1d` 时间窗口）
+- 选项 2: `快速查看尾部` — 只看最近的数据（支持 `2000`、`1k`、`1w` 等行数写法）
 - 选项 3: `指定时间段` — 分析特定时间范围（如 `--start "16:00" --end "17:00"`）
 
 若用户选择“指定时间段”，直接让用户填写：  
@@ -47,6 +47,7 @@ IMPORTANT: 执行前阅读 references/log_formats.md 了解日志格式和解析
 如果用户未选择，默认使用全量统计。
 
 `--start/--end` 与 `--tail` 互斥。`--start` 和 `--end` 可单独或同时指定。
+`--tail` 仅支持“行数”语义（如 `2000`，也兼容 `1k/1w` 自动换算），不再支持 `30m/2h/1d` 这类时间窗口；按时间请使用 `--start/--end`。
 时间格式灵活：支持 `YYYY/MM/DD HH:MM:SS`、`HH:MM:SS`、`HH:MM`、`MM/DD`、`MM/DD HH:MM`。
 缺失部分自动从日志首末行推断。
 
@@ -65,12 +66,8 @@ python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志
 # 快速查看尾部数据
 python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail       # 默认最后 2000 行
 python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail 5000   # 指定行数
-python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail 2k     # 行数缩写
-python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail 30m    # 分钟窗口
-python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail 2h     # 小时窗口
-python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail 1d     # 天窗口
-
-# 指定时间段（--start 和 --end 可单独或同时使用）
+python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --tail 1k     # 行数缩写（自动换算）
+# 指定时间段（需要按时间筛选时使用；--start 和 --end 可单独或同时使用）
 python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --start "16:00:00" --end "17:00:00"
 python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --start "2026/03/31 16:00:00"
 python3 .claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py <日志文件> --start "03/31" --end "03/31 18:00"

fastdeploy/golang_router/.claude/skills/stat-cache-hitrate/scripts/stat_cache_hitrate.py

@@ -8,12 +8,11 @@
   3. Per-Worker Stats   — 各 worker 缓存利用排名
 
 用法：
-  python3 stat_cache_hitrate.py <log_file> [--tail N|2k|30m|2h|1d] [--output DIR]
+  python3 stat_cache_hitrate.py <log_file> [--tail N|Nk|Nw] [--output DIR]
 """
 
 import argparse
 import json
-import math
 import os
 import re
 import subprocess
@@ -28,7 +27,6 @@
 from chart import render_bar, render_sparkline, render_table
 from log_parser import (
     complete_time_arg,
-    extract_ts,
     filter_file_by_time_range,
     parse_cache_strategy_line,
     parse_stats_line,
@@ -172,16 +170,10 @@ def count_lines(filepath):
 def read_lines(filepath, tail=None):
     """读取日志文件，支持 tail 模式。"""
     if tail is not None:
-        if isinstance(tail, str) and tail.endswith("m"):
-            # 按时间 tail：读取全部行，过滤最近 N 分钟
-            minutes = int(tail[:-1])
-            all_lines = _read_file_lines(filepath)
-            return _filter_by_time(all_lines, minutes)
-        else:
-            # 按行数 tail
-            n = int(tail)
-            result = subprocess.run(["tail", "-n", str(n), filepath], capture_output=True, text=True)
-            return result.stdout.splitlines() if result.returncode == 0 else []
+        # 按行数 tail
+        n = int(tail)
+        result = subprocess.run(["tail", "-n", str(n), filepath], capture_output=True, text=True)
+        return result.stdout.splitlines() if result.returncode == 0 else []
     return _read_file_lines(filepath)
 
 
@@ -190,35 +182,6 @@ def _read_file_lines(filepath):
         return f.readlines()
 
 
-def _filter_by_time(lines, minutes):
-    """过滤最近 N 分钟的日志行。"""
-    # 找最后一行的时间戳作为基准
-    last_ts = None
-    for line in reversed(lines):
-        ts = extract_ts(line)
-        if ts:
-            last_ts = parse_ts(ts)
-            break
-    if not last_ts:
-        return lines
-
-    from datetime import timedelta
-
-    cutoff = last_ts - timedelta(minutes=minutes)
-    result = []
-    for line in lines:
-        ts = extract_ts(line)
-        if ts:
-            try:
-                if parse_ts(ts) >= cutoff:
-                    result.append(line)
-            except ValueError:
-                result.append(line)
-        else:
-            result.append(line)
-    return result
-
-
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════
 # Phase 2: 日志提取与解析
 # ════════════════════════════════════════════════════════════════
@@ -237,7 +200,7 @@ def grep_and_parse(filepath, grep_pattern, parse_cmd, tail=None):
     """大文件模式：grep 过滤 + log_parser.py CLI 管道解析。"""
     parser_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "log_parser.py")
 
-    if tail and not (isinstance(tail, str) and tail.endswith("m")):
+    if tail:
         grep_cmd = f"tail -n {tail} {_shell_quote(filepath)} | grep -F {_shell_quote(grep_pattern)} | python3 {_shell_quote(parser_path)} {parse_cmd}"
     else:
         grep_cmd = f"grep -F {_shell_quote(grep_pattern)} {_shell_quote(filepath)} | python3 {_shell_quote(parser_path)} {parse_cmd}"
@@ -255,7 +218,7 @@ def grep_and_parse(filepath, grep_pattern, parse_cmd, tail=None):
 
 def grep_count(filepath, grep_pattern, tail=None):
     """大文件模式：grep 计数。"""
-    if tail and not (isinstance(tail, str) and tail.endswith("m")):
+    if tail:
         cmd = f"tail -n {tail} {_shell_quote(filepath)} | grep -cE {_shell_quote(grep_pattern)}"
     else:
         cmd = f"grep -cE {_shell_quote(grep_pattern)} {_shell_quote(filepath)}"
@@ -283,7 +246,7 @@ def extract_data(filepath, tail=None):
         strategy_recs = grep_and_parse(filepath, STRATEGY_PATTERN, "parse-cache-strategy", tail)
         stats_recs = grep_and_parse(filepath, STATS_PATTERN, "parse-stats", tail)
         inference_count = grep_count(filepath, r"\] \[POST\] /v1/chat/completions |\] \[POST\] /v1/completions ", tail)
-        line_count = int(tail) if tail is not None and not (isinstance(tail, str) and tail.endswith("m")) else total
+        line_count = int(tail) if tail is not None else total
         return strategy_recs, stats_recs, inference_count, line_count
 
 
@@ -989,7 +952,7 @@ def parse_args():
         "--tail",
         nargs="?",
         const="2000",
-        help="只分析尾部数据（支持 2000/2k 行，或 30m/2h/1d 时间窗口）",
+        help="只分析尾部数据（支持 2000、1k、1w 等行数写法）。按时间请使用 --start/--end",
     )
     parser.add_argument(
         "--output", default=None, help="详细报告输出目录（默认：skill_output/stat-cache-hitrate/<timestamp>/）"
@@ -1002,42 +965,28 @@ def parse_args():
 
 
 def parse_tail_arg(tail_str):
-    """解析 --tail 参数，返回 int(行数) 或 '<minutes>m'(时间窗口)。"""
+    """解析 --tail 参数，返回行数 int。支持数字及 k/w 缩写。"""
     if tail_str is None:
         return None
 
     s = str(tail_str).strip().lower()
     if not s:
         raise ValueError("--tail 不能为空")
 
-    # 行数: 2000
-    if re.fullmatch(r"\d+", s):
-        value = int(s)
-        if value <= 0:
-            raise ValueError("--tail 行数必须 > 0")
-        return value
-
-    # 行数缩写: 2k => 2000
-    m = re.fullmatch(r"(\d+)k", s)
-    if m:
-        value = int(m.group(1)) * 1000
-        if value <= 0:
-            raise ValueError("--tail 行数必须 > 0")
-        return value
-
-    # 时间窗口: 30m/2h/1d（最终统一成分钟）
-    m = re.fullmatch(r"(\d+)(m|h|d)", s)
-    if m:
-        num = int(m.group(1))
-        unit = m.group(2)
-        if num <= 0:
-            raise ValueError("--tail 时间窗口必须 > 0")
-        factor = {"m": 1, "h": 60, "d": 1440}[unit]
-        minutes = num * factor
-        minutes = max(1, math.ceil(minutes))
-        return f"{minutes}m"
-
-    raise ValueError("不支持的 --tail 格式：请使用 2000/2k 或 30m/2h/1d")
+    m = re.fullmatch(r"(\d+)([kw])?", s)
+    if not m:
+        raise ValueError("不支持的 --tail 格式：请使用 2000、1k、1w 等行数写法。按时间请改用 --start/--end")
+
+    value = int(m.group(1))
+    unit = m.group(2)
+    if unit == "k":
+        value *= 1000
+    elif unit == "w":
+        value *= 10000
+
+    if value <= 0:
+        raise ValueError("--tail 行数必须 > 0")
+    return value
 
 
 def main():

fastdeploy/golang_router/.claude/skills/troubleshoot/SKILL.md

@@ -38,7 +38,7 @@ description: >
 ### 2. 分析范围
 必须使用 **AskUserQuestion 的离散选项**（不要只发纯文本编号）：
 - 选项 1: `全量分析（默认）` — 分析整个日志文件
-- 选项 2: `尾部分析` — 只分析最近数据（可指定行数或时间如 `--tail 5000` 或 `--tail 30m`）
+- 选项 2: `尾部分析` — 只分析最近数据（仅支持行数，如 `--tail 5000`）
 - 选项 3: `指定时间段` — 分析特定时间范围内的日志
 
 如果用户未选择，默认使用全量分析。
@@ -50,10 +50,11 @@ description: >
 时间格式灵活：支持 `YYYY/MM/DD HH:MM:SS`、`HH:MM:SS`、`HH:MM`、`MM/DD`、`MM/DD HH:MM`。
 缺失部分自动从日志首末行推断（缺年份取首行，缺日期取末行）。
 `--start/--end` 与 `--tail` 互斥。
+`--tail` 仅支持“行数”语义（如 `5000`，也兼容 `1k/1w` 自动换算），不再支持 `30m` 这类时间写法；凡是按时间筛选都使用 `--start/--end`。
 
 当用户选择“指定时间段”时，必须再发起一次 **AskUserQuestion**（离散选项）引导时间输入：
 - 选项 1: `当天（00:00:00 到当前）`（推荐）
-- 选项 2: `最近半小时`（自动换算为 `--start now-30m --end now` 语义）
+- 选项 2: `自定义时间段`（由用户直接输入起止时间）
 
 用户若通过客户端默认 `Other` 输入时间，则将该输入直接作为时间范围参数解析。
 可补充一条简短示例引导：
@@ -104,9 +105,7 @@ python3 $SCRIPTS/troubleshoot.py <log_file> --trace all
 
 # 尾部分析
 python3 $SCRIPTS/troubleshoot.py <log_file> --tail 5000
-python3 $SCRIPTS/troubleshoot.py <log_file> --tail 30m
-
-# 指定时间段（--start 和 --end 可单独或同时使用）
+# 指定时间段（需要按时间筛选时使用；--start 和 --end 可单独或同时使用）
 python3 $SCRIPTS/troubleshoot.py <log_file> --start "16:00:00" --end "17:00:00"
 python3 $SCRIPTS/troubleshoot.py <log_file> --start "2026/03/31 16:00:00"
 python3 $SCRIPTS/troubleshoot.py <log_file> --start "03/31" --end "03/31 18:00"

fastdeploy/golang_router/.claude/skills/troubleshoot/scripts/troubleshoot.py

@@ -12,7 +12,7 @@
     --cache             仅分析 Cache 调度
     --load              仅分析负载与计数器
     --trace ID          追踪指定请求（支持逗号分隔多 ID；传 all 可全量追踪）
-    --tail N            仅分析尾部 N 行（支持 N 或 Nm 格式如 30m）
+    --tail N            仅分析尾部 N 行（支持 5000/1k/1w 等行数写法）
     --start TIME        起始时间（如 "16:00:00"、"03/31 16:00"）
     --end TIME          结束时间（如 "17:00:00"、"2026/03/31 17:00:00"）
     --output DIR        详细报告导出目录（默认: skill_output/troubleshoot/<timestamp>/）
@@ -21,6 +21,7 @@
 """
 
 import argparse
+import re
 import os
 import sys
 from datetime import datetime
@@ -38,7 +39,6 @@
 from analyzers.trace import analyze_trace, format_trace_report
 from log_parser import (
     complete_time_arg,
-    filter_file_by_recent_minutes,
     filter_file_by_time_range,
 )
 
@@ -106,12 +106,22 @@ def determine_log_file(user_path=None):
 
 
 def parse_tail_arg(tail_str):
-    """解析 --tail 参数：支持纯数字(行数)或 Nm(分钟)格式。"""
+    """解析 --tail 参数：支持数字及 k/w 缩写。"""
     if tail_str is None:
         return None
-    if tail_str.endswith("m"):
-        return {"type": "minutes", "value": int(tail_str[:-1])}
-    return {"type": "lines", "value": int(tail_str)}
+    s = str(tail_str).strip().lower()
+    m = re.fullmatch(r"(\d+)([kw])?", s)
+    if not m:
+        raise ValueError("--tail 仅支持行数（如 5000、1k、1w）。按时间请改用 --start/--end")
+    value = int(m.group(1))
+    unit = m.group(2)
+    if unit == "k":
+        value *= 1000
+    elif unit == "w":
+        value *= 10000
+    if value <= 0:
+        raise ValueError("--tail 行数必须 > 0")
+    return {"type": "lines", "value": value}
 
 
 def determine_status(results):
@@ -444,7 +454,7 @@ def main():
     parser.add_argument("--cache", action="store_true", help="仅分析 Cache 调度")
     parser.add_argument("--load", action="store_true", help="仅分析负载与计数器")
     parser.add_argument("--trace", metavar="ID", help="追踪指定请求（逗号分隔多 ID；传 all 可全量追踪）")
-    parser.add_argument("--tail", help="尾部行数或分钟数 (如 5000 或 30m)")
+    parser.add_argument("--tail", help="尾部行数（如 5000、1k、1w）。按时间请使用 --start/--end")
     parser.add_argument(
         "--start", default=None, help='起始时间（如 "16:00:00"、"03/31 16:00"、"2026/03/31 16:00:00"）'
     )
@@ -478,14 +488,7 @@ def main():
 
     tail_arg = parse_tail_arg(args.tail)
     tail = None
-    # --tail Nm 采用真实时间窗口过滤，再全量分析过滤后的临时文件
-    if tail_arg and tail_arg["type"] == "minutes":
-        filtered_path, is_temp = filter_file_by_recent_minutes(log_file, tail_arg["value"])
-        if is_temp:
-            atexit.register(lambda p=filtered_path: os.unlink(p) if os.path.exists(p) else None)
-        log_file = filtered_path
-        print(f"--tail {tail_arg['value']}m: 使用日志时间戳过滤最近窗口", file=sys.stderr)
-    elif tail_arg and tail_arg["type"] == "lines":
+    if tail_arg and tail_arg["type"] == "lines":
         tail = tail_arg["value"]
 
     # 确定分析模式