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cloudnet-skills

Cloudnet AI Diagnostics

作者 Cloudnet · GitHub ↗ · v1.0.2 · MIT-0
cross-platform ✓ 安全检测通过
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版本数
在 OpenClaw 中安装
/install cloudnet-ai-diagnosis
功能描述
Cloudnet AI Diagnostics针对无线场景下终端体验差、网卡、无法接入 WiFi 等问题进行排障的技能
使用说明 (SKILL.md)

Cloudnet AI Diagnostics

针对无线场景下终端体验差、网卡、无法接入 WiFi 等问题进行排障。

触发条件

用户询问关于无线终端连接问题,例如:

  • "XX 场所的 XX 终端上网很慢"
  • "XX 场所的 XX 设备连不上 WiFi"
  • "XX 场所的 XX 用户反馈网络卡"

前置环境检查

安装mcportercli支持及skill支持

  • mcporter: npm install -g mcporter
  • 然后再通过clawhub安装mcporter技能

配置MCP连接参数

  • CLOUDNET_API_KEY 必须. 需要用户提供Cloudnet管理平台的API KEY,可通过Cloudnet管理平台(网络管理=>设置=>开放平台)获取
  • 可选: CLOUDNET_BASE_URL Cloudnet管理平台地址. 默认使用https://oasis.h3c.com
  • 执行mcporter config add cloudnet-mcp ${CLOUDNET_BASE_URL}/mcp-server/api/sse --header Authorization="Bearer ${CLOUDNET_API_KEY}"

排障步骤

第一步:提取关键信息

从用户问题中提取以下信息:

信息 说明 示例
场所名 必填,问题发生的场所 "总部办公室"、"XX门店"
终端信息 必填,MAC 地址或终端用户名 MAC: xxxx-xxxx-xxxx 或用户名: zhangsan
故障时间 可选,用户未指定则默认当前时间 "2026-03-24 10:00:00"

重要:如果场所名和终端信息未提取到,必须让用户补充完整后才能继续下一步。

第二步:查询场所 ID

调用 cloudnet-mcp.getallshopsanddevofuser 获取用户下所有场所,找到场所名对应的场所 ID,场所 ID 无需显示告诉用户。

mcporter call cloudnet-mcp.getallshopsanddevofuser

第三步:执行终端诊断

根据提取的终端信息(MAC 或用户名 或IP地址),调用 executeStaDiagnosis 进行诊断:

参数说明

  • clientInfo: 终端 MAC 地址,格式 xxxx-xxxx-xxxx 或者 终端 IP 地址,如192.168.1.1, 或者 终端用户名,如h3cuser1

  • shopId: 场所 ID(来自第二步),需要转为字符串类型

  • faultTime: 故障时间,格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss,用户未指定则使用当前时间

  • timezone: 用户时区,默认 Asia/Shanghai

  • 当提取到MAC地址时的调用示例

mcporter call cloudnet-mcp.executeStaDiagnosis clientInfo:"xxxx-xxxx-xxxx" shopId:"场所ID" faultTime:"2026-03-24 10:00:00" timezone:"Asia/Shanghai"
  • 当提取到终端IP地址时的调用示例
mcporter call cloudnet-mcp.executeStaDiagnosis clientInfo:"192.168.1.1" shopId:"场所ID" faultTime:"2026-03-24 10:00:00" timezone:"Asia/Shanghai"
  • 当提取到终端用户名时的调用示例
mcporter call cloudnet-mcp.executeStaDiagnosis clientInfo:"h3cuser1" shopId:"场所ID" faultTime:"2026-03-24 10:00:00" timezone:"Asia/Shanghai"

第四步:分析诊断结果

诊断返回后会包含:

  • 终端连接概览数据(包含终端接入能力、当前认证方式、信号强度、丢包率、重传率等数据)
  • 连接设备软件版本信息(包含AP、AC)
  • 云平台操作日志
  • 设备运行状态(包含AC、AP设备的CPU、内存问题发生次数)
  • 终端连接过程数据
  • 终端运行状态分析,诊断时间内终端的无线指标(干扰、信号强度、流量、选速、丢包率、重传率等)采样数据
  • AP空口环境分析,诊断时间内AP射频相关的无线指标(干扰、底噪、信噪比、流量、选速、信道利用率、接入用户数等)采样数据
  • 根因推理结论(定位终端发生问题可能的根因)
  • 诊断结论(包含异常指标及修复建议)

结合诊断结果回答用户问题,并给出具体的解决建议。

输出格式

你是一名资深的无线网络排障专家。现在排障工作已完成,请基于用户的问题,仅提取与问题相关的诊断数据和结论,进行专业、正面的回答。输出内容必须严格遵循以下三个部分:

  1. 诊断结果摘要:用1-2句话概括当前网络状态及核心结论。
  2. 问题根因分析:深入分析导致该问题的技术原因,避免罗列无关数据。
  3. 建议解决措施:提供具体、可操作的实施步骤。
安全使用建议
该技能总体自洽:它需要你提供 Cloudnet 的 API Key 并安装第三方 mcporter CLI 来与 Cloudnet 平台交互。安装前请确认: - 核验 mcporter 在 npm 上的发布者和下载量、查看源码/主页以确认信誉;避免随意安装未知包。 - 只为该技能提供最小权限的 CLOUDNET_API_KEY(若平台支持,创建专用、可过期/权限受限的 API Key)。 - 注意 mcporter config 会把 Authorization header 写入本地配置,评估本地存储凭证的安全性。 - 技能会把场所名、设备 MAC/IP/用户名 等诊断相关标识发送到 Cloudnet 平台,这是故障诊断所需,但可能包含个人或设备标识信息,按公司隐私/合规规则处理。 总体而言,如果你信任 Cloudnet 平台与 mcporter 包的来源,这个技能行为与其描述一致;若对第三方 npm 包或 API Key 存储有疑虑,应先验证包源并使用受限凭证。
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: cloudnet-ai-diagnosis Version: 1.0.2 The skill is a diagnostic tool for H3C Cloudnet wireless networks, facilitating troubleshooting for WiFi connectivity and performance issues. It requires the installation of the 'mcporter' CLI via npm and uses a provided API key to communicate with the H3C Cloudnet platform (defaulting to oasis.h3c.com). The instructions in SKILL.md guide the agent through a standard diagnostic workflow (extracting terminal info, querying shop IDs, and executing diagnosis tools) without any evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized execution.
能力评估
Purpose & Capability
技能名/描述(无线场景排障)与运行步骤一致:提取场所/终端信息,使用 mcporter 调用 cloudnet-mcp 的接口执行诊断并返回结果。所需二进制(mcporter、npm)和主凭证(CLOUDNET_API_KEY)与该用途匹配。
Instruction Scope
SKILL.md 明确限定了数据流:从用户获取场所/终端/时间信息,配置 mcporter 并调用特定 mcporter API(getallshopsanddevofuser、executeStaDiagnosis),然后基于返回诊断结果回答用户。没有指示读取系统中其它敏感路径或任意聚合/外发用户无关数据。
Install Mechanism
技能为指令型无安装包(无代码文件),但要求用户/代理全局安装第三方 CLI(npm install -g mcporter)。这本身是合理且低风险,但依赖第三方 npm 包的来源与信誉值得核实(见用户指导)。
Credentials
仅声明了主凭证 CLOUDNET_API_KEY(并提到可选 CLOUDNET_BASE_URL),这些是调用 Cloudnet 管理平台所需且相称。应注意该 API Key 会用于 mcporter 配置(可能写入本地配置),建议使用最小权限/专用 API Key。
Persistence & Privilege
技能未要求始终加载(always:false),也未要求修改其他技能或系统范围配置。唯一的持久化行为是指导用户将凭证写入 mcporter 的配置,这是为后续 API 调用保存凭证的常见做法。
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
  2. 在对话框中输入安装命令:/install cloudnet-ai-diagnosis
  3. 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /cloudnet-ai-diagnosis 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.2
No user-visible changes in this version. - Version incremented to 1.0.2 with no code or documentation changes detected.
v1.0.1
No user-facing changes detected in version 1.0.1. - No file changes were made in this release. - The skill functionality and documentation remain unchanged.
v1.0.0
Cloudnet AI Diagnostics v1.0.0 – Initial Release - Provides troubleshooting for issues such as poor terminal experience, adapter faults, or WiFi connection failures in wireless scenarios. - Supports diagnostic triggers including WiFi connectivity issues, slow internet, and network lag. - Guides users through extracting necessary information, environment setup, and step-by-step diagnosis using Cloudnet APIs. - Outputs clear, actionable diagnostic results with root cause analysis and professional recommendations for resolution.
元数据
Slug cloudnet-ai-diagnosis
版本 1.0.2
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 3
常见问题

Cloudnet AI Diagnostics 是什么?

Cloudnet AI Diagnostics针对无线场景下终端体验差、网卡、无法接入 WiFi 等问题进行排障的技能. 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 210 次。

如何安装 Cloudnet AI Diagnostics?

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install cloudnet-ai-diagnosis」即可一键安装,无需额外配置。

Cloudnet AI Diagnostics 是免费的吗?

是的,Cloudnet AI Diagnostics 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。

Cloudnet AI Diagnostics 支持哪些平台?

Cloudnet AI Diagnostics 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。

谁开发了 Cloudnet AI Diagnostics?

由 Cloudnet(@cloudnet-skills)开发并维护,当前版本 v1.0.2。

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