用途：对 Microsoft Fabric 中已存在且失败或不健康的 Spark 作业、Livy 会话进行只读分诊与诊断，定位作业失败、会话健康和性能瓶颈的根因。不用于创建笔记本或运行新作业（应使用 spark-authoring-cli），也不用于交互式 PySpark 分析（应使用 spark-consumption-cli）；MLV 刷新调度与运行历史应使用 mlv-operations-cli。
主要能力：通过 Fabric 监控 API 查看工作区/项目级会话列表、Spark Advisor、开源 Spark History Server 接口、驱动与执行器日志、Livy 日志、资源使用（vCore 时间线、核心效率）；按状态路由执行失败分析、性能诊断、资源利用评估与会话健康检查（空闲/僵尸会话识别与清理，清理需用户确认）；支持管线运行诊断与失败分类（OOM、shuffle、超时、依赖、配置等）。
用法要点：所有 api.fabric.microsoft.com 调用必须带请求头 x-ms-fabric-skill: spark-operations-cli（az rest：--headers "x-ms-fabric-skill=spark-operations-cli"），LRO 轮询、fabric_lro 和重试也需携带。每会话首次使用需先运行 check-updates。az rest 必须指定 --resource https://api.fabric.microsoft.com。建议先查 Spark Advisor 再读原始日志；优先复用空闲会话；用 JMESPath 过滤；作业/会话状态轮询间隔 10–30 秒，诊断超时 30 分钟；输出应包含 Notebook Snapshot URL。
限制：诊断操作只读，会话清理需显式确认；监控数据（日志、stage、advisor）通常在会话结束后数分钟至数小时过期，API 返回 404 时应走过期数据回退路径；数据截断或 HTTP 408/504 时可升级到本地 Spark History Server。环境变量、认证与具体命令见相关参考文档。