用途：当一个智能体运行时、工具进程、网关、调度器或其他服务产生大量日志、单纯 grep 已无法解释系统行为时，用该技能解析日志并生成结构化异常报告，适合调试会话或定时摘要。
主要能力：解析标准日志行（时间戳、级别、可选组件、消息），归一化重复消息，并按组件与工具聚合错误。检测项包括：错误聚类（同一归一化错误在时间窗内重复 3 次以上，URL/IP/数字替换为占位符）、限流命中（HTTP 429、rate limit、too many requests、quota exceeded 等，尽量按 provider 分组）、超时模式（timeout、timed out、deadline exceeded、connection timeout，按工具名分组）、工具失败、会话崩溃（fatal、未处理异常、堆栈跟踪、segfault 等，多行堆栈合并为一条）、组件级错误与警告统计、按小时分桶的错误时间线。
使用方式：进入技能目录后运行 scan 子命令扫描日志，例如 cd agent-ops/log-analyzer 后执行 python scripts/analyze_logs.py scan --log-file agent.log --since 24h。可用 --output 写出 JSON，再用 report 子命令渲染 Markdown：python scripts/analyze_logs.py report --scan scan.json --output report.md。tail 子命令提供带标记的智能尾部输出（警告、错误、重复错误用不同符号标记）。--quiet 为 cron 模式，无异常时不输出并以 0 退出。另有 state_failures.py 从 Hermes profile 的会话数据库读取结构化 exit_code 信号统计各工具失败率，例如 python scripts/state_failures.py --days 30 --json。
限制与注意事项：日志轮转可能使 --since 窗口遗漏早期失败；多行堆栈依赖首行，被剥离后剩余帧会变成非结构化上下文；预期错误（重试、探测、健康检查）可能被计为误报；历史大日志建议先用 --since 24h 逐步扩大；仅时间无日期的日志依赖扫描日期；带逗号毫秒的 Python logging 行不被内置时间戳正则匹配，会落入兜底逻辑导致 --since 失效；错误时间线按小时分桶、跨天会合并同小时数据；崩溃检测基于子串匹配，INFO 行中提及的异常词也会计入。该技能不是日志查看器、日志转发器、SIEM、实时监控或根因判定工具，只用于突出模式以加速排查。