可以交给 Leina 的 Datalust Seq 任务
复制示例，补充具体信息，然后在已接入的团队聊天中发给 Leina。
收集相关事件，将重复错误分组以便排查。
在 Seq 搜索 [筛选条件] 于 [UTC 时间范围] 内的事件。检查关键事件，汇总重复错误、受影响组件和重要事件的先后顺序，附事件 ID 与时间戳以便追查。
将 Seq 查询表格整理成易读的趋势说明。
针对 [UTC 时间范围] 执行 Seq 查询 [查询]。解释返回列，并总结数据行或序列中的主要模式；报告注明查询和时间范围。
开始使用 Datalust Seq
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连接账号
使用 Seq API 密钥和实例的公开 HTTPS 网址连接。
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尝试一个任务
在团队聊天中告诉 Leina 你的需求，说明数据来源、保存位置和预期结果。
将 Leina 接入团队聊天 → -
核对结果
查看任务结果，并核对应用中的变更。
支持的 Datalust Seq 能力
按条件和时间范围读取 Seq 事件、检查单个事件并执行 Seq 查询。AI 可将错误模式、时间戳和查询表格整理成聚焦问题的排查报告。
- 事件排查
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搜索事件并检查单条日志详情。
- Search Events
- Get Event
- 查询分析
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获取查询列、数据行和序列以进行汇总分析。
- Execute Query
查看全部 15 项操作
- Search Events
- Get Event
- Execute Query
- Ingest Event
- Ingest Events
- List Signals
- Get Signal
- Create Signal
- Update Signal
- Delete Signal
- List Saved Queries
- Get Saved Query
- Create Saved Query
- Update Saved Query
- Delete Saved Query
常见问题
怎样让故障搜索更聚焦？
提供故障的 UTC 时间范围，以及相关组件或错误条件等筛选信息。已知事件 ID 可帮助进一步检查。
AI 可以解释已有 Seq 查询吗？
提供查询和时间范围。报告可解释返回列、比较分组，并总结数据行或时间序列的模式。
会建立持续故障监控吗？
这些任务按请求检查事件和执行查询，不会建立持续告警流程。
让 Leina 成为你的 Datalust Seq AI 员工
在团队聊天中告诉 Leina 你的需求，说明数据来源、保存位置和预期结果。