第六章 Claude Code生产实践智能诊断/巡检

📋 项目概述

背景与痛点

在现代微服务架构中，Kubernetes集群管理着数百个Pod，当应用出现故障时，运维人员需要：

手动执行复杂的kubectl命令排查问题
分析大量日志找出根因
查看监控数据判断资源使用情况
根据经验制定修复方案

这个过程耗时长、易出错、依赖经验，急需一个智能化的解决方案。

解决方案

我们基于Claude Code构建了一个AI驱动的应用服务诊断系统，实现了：

✅ 自动化诊断：一键完成Pod状态、日志、资源的全面分析
✅ 智能决策：根据问题严重程度自动选择合适的诊断策略
✅ 结构化报告：生成标准化的诊断报告和修复建议
✅ 容器化部署：通过Jenkins Pipeline实现按需调用

此方案属于后台任务方案，由于Claude Code我们作为-p命令来使用的，一次性既要既走模式，不属于多次交互，我们做一次性诊断和定时巡检选择的此AI方案来做，有一些不合适的场景限制，大家根据情况来选择。

🏗️ 系统架构设计

整体架构图

核心组件

1. 主Agent智能调度器

职责：协调整个诊断流程，智能决策调用哪些子Agent
实现：基于Claude Code的CLAUDE.md文件定义诊断策略
关键特性：
- 分层诊断策略（Pod状态 → JVM分析 → 综合报告）
- 条件触发机制（只在必要时进行深度分析）
- 统一结果整合

2. Pod诊断Agent (`kubectl-pod-diagnostician.md`)

系统化诊断方法论：

1. 状态评估 → kubectl get pod / describe pod
2. 事件分析 → kubectl get events 
3. 资源检查 → 对比requests/limits与实际用量
4. 日志分析 → kubectl logs (current + previous)
5. 网络诊断 → 连通性与DNS解析
6. 配置校验 → ConfigMap/Secret检查
7. 根因识别 → 综合分析得出结论
8. 修复建议 → 具体可执行的行动项

3. JVM指标分析Agent (`jvm-metrics-analyzer.md`)

数据源：VictoriaMetrics时序数据库
分析维度：6小时内JVM堆内存使用趋势
智能评级：健康(0-70%) / 警告(70-85%) / 严重(85-95%) / 危险(>95%)
触发条件：仅在检测到Pod重启、OOM事件、CrashLoop时执行

智能调度流程

用户请求 → Pod基础诊断 → 检查触发条件
                    ↓
              重启次数>0 OR OOM事件?
                    ↓
                  是 → JVM深度分析 → 综合报告
                    ↓
                  否 → 仅Pod诊断报告

🛠️ 技术实现详解

容器化方案 (Dockerfile)

FROM node:24-alpine

# 安装必要工具
RUN apk add kubectl python3 git curl bash

# 安装Claude Code
RUN npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 配置Python环境和依赖
RUN pip3 install requests

# 配置用户权限和KUBECONFIG
ENV KUBECONFIG=/home/admin/ConfigMap
USER admin

ENTRYPOINT ["claude"]

Jenkins Pipeline集成

pipeline {
    agent {
        docker {
            image 'claude-code:diagnostician'
            args '--network=host -v ${WORKSPACE}:/workspace'
        }
    }
    
    stages {
        stage('执行诊断') {
            steps {
                sh """
                claude --dangerously-skip-permissions -p '
                帮我诊断pod: 
                bizNo=${params.bizNo} | 
                namespace=${params.namespace} | 
                name=${params.name} | 
                tenant=${params.tenant}'
                """
            }
        }
    }
    
    post {
        success {
            script {
                // 读取生成的诊断报告并回调
                def report = readFile("${params.bizNo}.md")
                httpRequest(url: callbackUrl, body: report)
            }
        }
    }
}

Agent配置示例

Pod诊断Agent核心逻辑：

---
name: kubectl-pod-diagnostician
description: 系统化诊断Kubernetes Pod问题
model: sonnet
---

你是Kubernetes Pod诊断专家，按以下流程诊断：

1. 状态评估：kubectl get/describe pod
2. 事件分析：kubectl get events  
3. 日志分析：kubectl logs (含previous)
4. 根因识别：综合分析得出结论
5. 修复建议：具体可执行的行动项

输出结构化报告包含：
- 高层摘要
- 详细发现  
- 根因分析
- 修复建议

📊 实际应用效果

典型诊断案例

场景：生产环境Pod出现CrashLoopBackOff

传统方式：

运维人员手动执行10+条kubectl命令
分析数百行日志找出错误信息
查看监控判断是否资源不足
耗时：30-60分钟

AI诊断系统：

一键触发，3分钟完成诊断
自动识别OOM问题并分析JVM内存趋势
生成结构化报告：

#### 诊断报告
- **应用**：xxx-app
- **诊断概要**：内存使用已达限制导致OOMKilled重启

#### 核心发现
- **状态异常**：Pod存在重启历史（2次），最后因OOMKilled重启
- **内存问题**：JVM内存使用率16%-74%剧烈波动
- **资源不足**：2Gi内存限制导致溢出

#### 风险等级
- **当前状态**：异常
- **评分(10分制)**：3分

#### 立即处理建议
1. 内存扩容至4Gi，调整JVM参数
2. 排查内存泄漏问题  
3. 建立监控告警机制

效果对比

指标	传统方式	AI诊断系统	提升效果
诊断时间	30-60分钟	3-5分钟	90%+时间节省
错误率	15-20%	<5%	准确率提升75%
标准化程度	低	高	100%标准化报告
新手友好度	差	优	零门槛使用

💡 核心技术亮点

1. 智能Agent编排

条件触发：根据Pod状态智能决定是否需要深度JVM分析
资源优化：避免不必要的时序数据查询，节省计算资源
可扩展性：轻松添加新的诊断维度（网络、存储、数据库等）

2. 结构化知识管理

.claude/
├── CLAUDE.md                    # 主Agent调度逻辑
├── agents/
│   ├── kubectl-pod-diagnostician.md    # Pod诊断专家
│   ├── jvm-metrics-analyzer.md         # JVM分析专家
│   ├── mysql-connectivity-checker.md   # MySQL连接诊断
│   └── redis-health-monitor.md         # Redis健康检查
└── codes/
    └── jvm-metrics-analyzer/
        ├── jvm_cli.py          # JVM分析工具
        └── victoria_client.py   # 时序数据库客户端

3. 企业级集成

Jenkins Pipeline：与现有CI/CD体系无缝集成
回调机制：支持异步处理和结果通知
多租户支持：隔离不同环境的诊断任务
权限控制：基于RBAC的安全访问

🔮 未来规划与扩展

短期规划 (Q4 2025)

自动巡检系统
- 定时扫描所有Pod健康状况
- 异常自动诊断并通知责任人
- 趋势分析和预警机制

诊断Agent矩阵

基础设施层：机器诊断、网络连通性
应用层：JVM、.NET、Python应用诊断  
数据层：MySQL、Redis、MongoDB连接诊断
业务层：业务指标异常分析

智能推荐系统
- 基于历史诊断数据的问题预测
- 个性化修复建议推荐
- 最佳实践知识库积累
业务系统诊断（重要）
- 以上都是基础的诊断或者说是架构治理类的重要资源诊断，POD诊断中也涉及了应用日志的诊断，但是还不够，我们做为架构人员是不太懂业务的日志等问题的，这个Sub Agent应该交给业务系统的应用架构来设计，我们只需要将业务系统的Sub Agent想办法附加进来就好了，在CLAUDE.md中在附加描述即可。
- 比如定义一个规范：应用的Sub Agent命名为系统名加诊断名称.md，我们在CLAUDE.md中说如果有这类的文件就使用这个Sub Agent来做业务诊断，有多少个就执行多少个，Claude Code是能识别到所有Sub Agent的。
- 接下来如何把这些业务系统写的Sub Agent加载进来呢？答案是
  - 1、用Jenkins的步骤先来动态下载各个业务系统写好的Sub Agent，规范为指定的分支如develop的.claude文件夹，为了避免下载到的文件夹有很多不一样的md文档，我们把对应的规范.md文档下载附加到我们的Claude Code工程里面即可，这样就拥有所有业务系统的了。
  - 2、这样有问题是必须是跑Claude Code命令的时候你可能是单独一个应用来跑，不能一个Job跑多个应用的诊断。目前我认为这个方向也是符合业务场景的。
  - 3、使用上面的模式是动态的，如果你的应用可能无法连接git的情况，那么就要在Claude Code镜像里面直接下载好所有业务系统的md文档附加到里面，并且你需要在CLAUDE.md说明文件规则，诊断哪个应用跑哪些Sub Agent。
这是我们解决基础诊断+业务诊断的完整方案。

🎯 项目价值与影响

直接价值

效率提升：故障诊断时间从小时级降到分钟级
质量保障：标准化诊断流程，减少人为错误
成本节省：减少故障恢复时间，降低业务影响
知识沉淀：将专家经验固化为可复用的AI Agent

🔧 实施建议与经验分享

技术选型建议

Claude Code vs 其他方案
- ✅ 强大的代码理解和生成能力
- ✅ 支持复杂的多Agent协作
- ✅ 灵活的容器化部署方案
- ⚠️ 需要合理控制API调用成本
容器化最佳实践
- 使用Alpine Linux减小镜像体积
- 预装所有必要工具避免运行时安装
- 合理配置用户权限和环境变量
- 支持多架构构建(AMD64/ARM64)

项目经验

MVP优先：先实现核心功能，快速验证价值
渐进式扩展：每个Sprint增加一个新的诊断维度
用户反馈驱动：根据实际使用场景持续优化
文档先行：详细的Agent配置文档是成功关键
获取数据、调用命令怎么做？：我们在实践的过程中用MD描述了整个过程执行哪些命令，但是总有跑偏的情况，我们就决定有部分获取数据直接描述让模型去执行py代码来获取数据，这个过程我们发现非常合理，因为确定的逻辑我们就应该跟flow一样把逻辑写好直接执行即可，无需再让模型去思考某个命令怎么做或者让他模拟去调用http等等这种情况、场景。

我觉得以上的第五点是实践过程比较重要的思考、实践措施。

踩坑与解决方案

权限问题：确保容器内kubectl有足够权限访问集群
网络连通性：容器需要访问时序数据库和回调接口
并发控制：Jenkins Pipeline需要合理控制并发数避免资源争抢
错误处理：完善的异常捕获和回调机制确保系统稳定性

📈 总结与展望

这个AI驱动的应用服务诊断系统项目，从想法到落地用了4周时间，实现了：

技术创新：首次在企业环境中大规模应用Claude Code进行运维自动化
业务价值：显著提升故障诊断效率，降低运维成本
团队成长：积累了AI Agent设计和企业级集成的宝贵经验
行业影响：为金融科技行业的AI运维实践提供了可参考的样本

关键成功因素：

🎯 明确的问题导向：解决真实的运维痛点
🏗️ 合理的架构设计：分层诊断+智能调度
🔧 渐进式实施：MVP验证→功能增强→生产部署
👥 团队协作：开发、运维、产品的紧密配合