DoctorGPT: 革新应用程序日志错误诊断的智能助手

doctorgpt

DoctorGPT简介：智能化日志错误诊断的新时代

在当今复杂的软件开发环境中，快速准确地诊断和解决应用程序错误是一项至关重要但往往具有挑战性的任务。DoctorGPT应运而生，它是一款革命性的工具，旨在将GPT（生成式预训练转换器）技术引入生产环境，为应用程序日志错误诊断带来前所未有的智能化体验。

DoctorGPT Logo

DoctorGPT的核心特性

DoctorGPT是一个轻量级的自包含二进制文件，其主要功能是监控应用程序日志并对问题进行诊断。它的设计理念是简单高效，但功能强大。以下是DoctorGPT的一些核心特性：

轻量级设计：DoctorGPT是一个仅8.3MB大小的二进制文件，可以在多种环境中独立运行。
实时监控：持续监控指定的日志文件，无需停止即可捕获新的日志条目。
智能诊断：利用OpenAI的GPT模型，对捕获的错误进行深度分析和诊断。
灵活配置：通过YAML配置文件，用户可以自定义解析器、触发器和过滤器。
多种日志格式支持：可以匹配同一文件中的多种日志格式。
上下文感知：在生成诊断时考虑错误发生前的日志上下文。
安全性考虑：可以排除敏感或垃圾信息，确保不会将其发送到GPT API。

如何使用DoctorGPT

使用DoctorGPT非常简单直观。以下是基本的使用步骤：

安装：

GOBIN=/usr/local/bin go install "github.com/ingyamilmolinar/doctorgpt/agent"

运行：

OPENAI_KEY=$YOUR_KEY doctorgpt --logfile="program.log" --configfile="config.yaml" --outdir="~/errors"

配置：在config.yaml文件中定义日志解析规则、触发条件和过滤器。
查看诊断结果： DoctorGPT会在指定的输出目录中生成诊断文件，包含错误分析和可能的解决方案。

DoctorGPT Workflow

DoctorGPT的工作原理

DoctorGPT的工作流程可以概括为以下几个步骤：

日志监控：持续监控指定的日志文件。
解析与匹配：使用用户定义的解析器来解析每一行日志。
触发诊断：当解析的日志匹配预定义的触发条件时，启动诊断过程。
上下文收集：收集触发行及之前的日志内容作为上下文。
调用GPT API：将收集的上下文和预定义的提示发送给OpenAI的GPT模型。
生成诊断：基于GPT的响应生成诊断报告。
输出结果：将诊断结果保存到指定的输出目录。

高级配置选项

DoctorGPT提供了多种配置选项，使用户可以根据特定需求进行调整：

日志文件：--logfile 指定要监控的日志文件。
配置文件：--configfile 指定YAML配置文件的位置。
输出目录：--outdir 设置诊断文件的保存位置。
缓冲大小：--buffersize 设置每个缓冲区的最大日志条目数。
GPT模型：--gptmodel 选择要使用的GPT模型版本。

实际应用案例

让我们通过一个实际的例子来看看DoctorGPT是如何工作的：

假设我们有一个应用程序遇到了数据库连接问题，日志中记录了以下错误：

[ERROR] PrismaClientKnownRequestError:
Invalid `prisma.user.findFirst()` invocation in
/Users/developer/project/src/user/user.service.ts:32:36

The table `public.User` does not exist in the current database.

DoctorGPT会捕获这个错误，分析上下文，并生成类似以下的诊断报告：

诊断结果：
该错误是由于数据库中缺少`public.User`表导致的。这可能是因为数据库迁移没有正确执行或数据库架构与应用程序期望的不匹配。

建议解决步骤：
1. 检查Prisma配置文件（schema.prisma）中的模型定义。
2. 确保已运行最新的数据库迁移：
   npx prisma migrate dev
3. 验证数据库连接设置是否正确。
4. 如果问题持续，考虑重新生成Prisma客户端：
   npx prisma generate

进一步的调试建议：
- 检查数据库中实际存在的表。
- 查看Prisma迁移历史记录。
- 确保开发环境和生产环境的数据库架构一致。