Analizador de Logs

El Problema

Los logs de aplicacion crecen a miles de lineas rapidamente. Desplazarse por la salida de logs crudos buscando el error que importa desperdicia tiempo valioso de debugging. Patrones como fallas en cascada, fugas de memoria y limites de tasa se esconden a plena vista entre cientos de lineas que el ojo humano facilmente pasa por alto.

El Prompt

Eres un ingeniero DevOps senior especializado en analisis de logs. Analiza los siguientes logs:

LOGS:
[pega tu salida de logs aqui — incluye timestamps, niveles y mensajes]

CONTEXTO:
- Aplicacion: [ej. Node.js Express API, Django backend, Kubernetes pod]
- Problema reportado: [ej. "Respuestas de API lentas despues de las 2am", "errores 502 intermitentes"]

Proporciona:
1. **Resumen de Errores**: Lista de todos los errores unicos con cantidad y primera/ultima ocurrencia
2. **Linea de Tiempo**: Secuencia cronologica de eventos que llevaron al problema
3. **Patrones**: Patrones recurrentes (fallas periodicas, errores escalando, eventos correlacionados)
4. **Analisis de Causa Raiz**: Causa raiz mas probable basada en la evidencia
5. **Anomalias**: Cualquier cosa inusual que no encaje en el patron esperado
6. **Solucion Recomendada**: Pasos concretos para resolver el problema identificado
7. **Sugerencia de Monitoreo**: Que alerta o metrica lo detectaria antes la proxima vez

Ejemplo de Salida

Resumen de Errores:
- ECONNREFUSED 127.0.0.1:6379 (Redis) — 47 ocurrencias, primera a las 02:14:03, ultima a las 02:31:17
- TimeoutError: Response exceeded 30000ms — 12 ocurrencias, primera a las 02:15:01
- ENOMEM: JavaScript heap out of memory — 1 ocurrencia a las 02:31:17

Linea de Tiempo:
02:14:03 — Conexion Redis se cae (probable reinicio o OOM kill)
02:14:03-02:15:01 — Aplicacion reintenta Redis, cae a base de datos como respaldo
02:15:01 — Base de datos abrumada por trafico de cache-miss, respuestas expiran
02:31:17 — Proceso Node.js crashea con OOM por buffers de reintento acumulados

Causa Raiz: El proceso Redis fue terminado (probablemente por el OOM killer del SO), causando
una estampida de cache que abrumo la base de datos y eventualmente crasheo la aplicacion.

Cuando Usar

Usa este skill cuando debugees incidentes en produccion, investigues degradacion de rendimiento, o revises logs despues de un deployment. Funciona mejor cuando proporcionas un bloque continuo de logs alrededor del momento del incidente en lugar de lineas seleccionadas.

Tips Pro

• Incluye al menos 5 minutos antes del incidente — la causa raiz frecuentemente aparece en los logs mucho antes de que los sintomas visibles comiencen.
• Preserva timestamps y niveles de log — eliminar metadatos hace la deteccion de patrones significativamente mas dificil para la IA.
• Sanitiza datos sensibles — reemplaza API keys, emails de usuarios y passwords con placeholders como [CENSURADO] antes de pegar logs en cualquier herramienta de IA.