К основному содержанию
скилл GitHub Copilot официальный · GitHub

optimize-simplicite-logs — скилл для GitHub Copilot: установка

Скилл превращает сырые логи Simplicité из .txt в отфильтрованный JSON. Подходит для разбора ошибок без лишнего шума в контексте.

Установить в GitHub Copilot · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add github/awesome-copilot --skill optimize-simplicite-logs
Открыть на GitHub

Что делает optimize-simplicite-logs

Скилл разбирает логи Simplicité из .txt, извлекает поля вроде timestamp, level и body, а затем сохраняет результат в JSON. Многострочные сообщения и stack trace попадают в body, поэтому ошибки не теряются при обработке. Можно вывести JSON в stdout, если не задавать параметр вывода.

Перед чтением исходного файла нужно запустить скрипт конвертации. Доступны /scripts/simplicite-log2json.py и /scripts/SimpliciteLog2Json.ps1; для фильтрации используются --include или -Include. После обработки скрипт печатает сводку в stderr.

Скилл стоит поставить, если вы разбираете стандартные логи Simplicité и хотите передавать агенту только нужные поля. При сильно изменённом формате логов лучше сначала проверить результат, потому что парсер опирается на фиксированный шаблон regex.

Какие задачи решает

  • разобрать лог Simplicité из .txt
  • отфильтровать поля timestamp, level и body
  • сохранить многострочные ошибки в JSON
  • передать JSON в stdout для следующего инструмента

Примеры запросов агенту

  • Преобразуй `logs.txt` в JSON, оставь `timestamp,level,body` и сохрани результат в `logs_minified.json`.
  • Запусти `/scripts/simplicite-log2json.py` для `input.txt` с фильтром `timestamp,level,body`.
  • Проверь, подходит ли этот парсер для моих логов Simplicité, и объясни результат конвертации.

Как установить optimize-simplicite-logs

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add github/awesome-copilot --skill optimize-simplicite-logs

2GitHub CLI

gh skill install github/awesome-copilot optimize-simplicite-logs

3Вручную: положить файлы

.github/skills/optimize-simplicite-logs/SKILL.md

Из того же набора554

Весь набор →
git-commit официальный github Скилл разбирает изменения Git, выбирает связанные файлы и создаёт коммит в формате Conventional Commits. Пригодится, когда нужно закоммитить одну или несколько логических частей изменений. GitHub Copilot 47 165установок excalidraw-diagram-generator официальный github Скилл превращает описание на обычном языке в диаграмму Excalidraw. Подойдёт, когда нужно показать процесс, связи между объектами или устройство системы. GitHub Copilot 31 639установок multi-stage-dockerfile официальный github Скилл помогает создавать многоэтапные Dockerfile для разных языков и фреймворков. Пригодится, когда важны размер и состав runtime-образа. GitHub Copilot 29 688установок documentation-writer официальный github Скилл для создания технической документации по фреймворку Diátaxis: туториалы, гайды, справки и объяснения. Предлагает структуру перед написанием. GitHub Copilot 27 757установок prd официальный github Собирает из идеи структурированный PRD с пользовательскими историями, техническими требованиями и рисками. Подходит для планирования новых функций, в том числе с AI. GitHub Copilot 24 035установок refactor официальный github Скилл помогает менять структуру кода без изменения внешнего поведения. Подойдёт для постепенной уборки сложных функций, дублирования и кодовых запахов. GitHub Copilot 22 321установок java-springboot официальный github Задаёт практики разработки Spring Boot-приложений: от структуры проекта до тестов и безопасности. Пригодится, когда Copilot пишет или проверяет Java-код. GitHub Copilot 21 272установок create-readme официальный github Скилл изучает проект и создаёт структурированный README.md. Подойдёт, когда документацию нужно собрать по коду и файлам проекта. GitHub Copilot 19 081установок

Похожие

bigquery-migration-sql-translator официальный google Переводит SQL-запросы, DDL-схемы и процедуры из Oracle, Snowflake или Redshift в GoogleSQL через MCP-сервер BQMS. Помогает подготовить миграцию баз данных в BigQuery. Claude Code Gemini CLI CX Codex 45установок clinical-research claude-code-skills Помогает спланировать проспективное клиническое исследование: выбрать конечные точки, оценить размер выборки и проверить осуществимость плана перед рассмотрением. Claude Code 156установок research-ops-skills claude-code-skills Оркестратор для планирования исследований, расчёта R&D-бюджетов, оценки TAM и анализа интервью. Запускает нужный подскилл в изолированном контексте и выдаёт сжатую сводку. Claude Code 130установок xlsx официальный anthropics Работает с табличными файлами: создаёт, читает, правит и преобразует книги. Подходит, когда итогом должен стать файл Excel или другой табличный формат. Claude Code Claude.ai 187 223установок google-agents-cli-observability официальный Google Помогает настроить трассировку и сбор данных о работе ИИ-агентов, включая агентов на ADK. Пригодится, когда нужно разбирать выполнение запросов или наблюдать за агентом после развёртывания. Claude Code CX Codex Cursor +1 509 900установок caveman-evidence-review JuliusBrussee Скилл читает данные Caveman Cloud о расходах LLM, трассах и маршрутизации. Подходит для проверки того, куда уходит бюджет проекта. Claude Code CX Codex Cursor +1 103 500установок migration JuliusBrussee Скилл задаёт правила безопасных миграций схем, данных и API с обязательным откатом. Пригодится при изменениях, где нельзя терять данные или ломать совместимость. Claude Code CX Codex Cursor +1 102 900установок performance-optimization addyosmani Скилл для агентов ИИ-кодинга: сначала замеряет, потом чинит узкое место — от Core Web Vitals до N+1 запросов и индексов в базе. Claude Code CX Codex Cursor +1 64 500установок

Вопросы о optimize-simplicite-logs

Как установить optimize-simplicite-logs в GitHub Copilot?

Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill optimize-simplicite-logs, gh skill install github/awesome-copilot optimize-simplicite-logs или добавьте скилл в .github/skills/optimize-simplicite-logs/SKILL.md.

Что делает optimize-simplicite-logs?

Он преобразует сырые логи Simplicité из .txt в структурированный JSON и оставляет выбранные поля. Это уменьшает шум при анализе логов агентом.

Какие файлы нужны для работы скилла?

Нужен доступ к /scripts/simplicite-log2json.py или /scripts/SimpliciteLog2Json.ps1. Парсер рассчитан на стандартный формат логов Simplicité.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: optimize-simplicite-logs
description: capability to parse Simplicité logs from a raw `.txt` file, filter fields to reduce noise, and output the result as structured JSON.
---

# Optimize Simplicite Logs

This skill provides the capability to parse Simplicité logs from a raw `.txt` file, filter fields to reduce noise, and output the result as structured JSON. This is critical for optimizing AI context size (saving ~56% of tokens) and providing structured, predictable data for troubleshooting.

## When to Use This Skill

Use this skill when you need to:
- Analyze user-provided Simplicité log files in `.txt` format.
- Avoid ingesting massive raw log files into your context window.
- Extract structured fields (like `timestamp`, `level`, `body`) from verbose multi-line log output.

**IMPORTANT:** Instead of directly reading a raw `.txt` log file provided by the user using file read tools, you **must** use one of the log converter scripts (PowerShell or Python) to parse the file into a JSON format first, optionally extracting only the fields needed.

## Prerequisites

- Access to either the PowerShell script (`/scripts/SimpliciteLog2Json.ps1`) or the Python script (`/scripts/simplicite-log2json.py`).

## Core Capabilities

### 1. Context Optimization
Reduces the tokens consumed by large Simplicité logs by extracting only relevant log fields (e.g. `body`, `timestamp`, `level`) and discarding non-relevant structural log data (like `app`, `endpoint`, `contextPath`).

### 2. Multi-line Support
Properly captures stack traces and multiline errors inside the `body` field of the JSON structure, which a simple text search might miss.

### 3. Stdout Support
If no output path is provided for the JSON file (e.g. omitting `--output` or `-Output`), the parsed JSON will be printed directly to stdout, allowing you to pipe the output to other tools.

## Output Summary

After processing, the tool prints a summary to stderr (or console):
```
Processed: 123 entries, Skipped: 2 entries
```

## Usage Examples

### Example 1: Python Version (Recommended)
Convert a log file to JSON, keeping only the most important fields:
```sh
python /absolute/path/to/skills/optimize-simplicite-logs/scripts/simplicite-log2json.py <input.txt> --include timestamp,level,body --output <output.json>
```

### Example 2: PowerShell Version
```powershell
/python /absolute/path/to/skills/optimize-simplicite-logs/scripts/SimpliciteLog2Json.ps1 -InputPath "<input.txt>" -Output "<output.json>" -Include "body,timestamp,level"
```

After generating the `<output.json>`, you can safely read the resulting file to perform your analysis.

## Guidelines

1. **Always Convert First:** Never directly read `.txt` log files from Simplicité using standard text reading tools. Always convert them to JSON using the available scripts.
2. **Filter Fields:** Use `--include` (Python) or `-Include` (PowerShell) to restrict fields to what is absolutely necessary to diagnose the issue (usually `timestamp,level,body`).
3. **Available Fields:** The fields you can filter include: `timestamp`, `app`, `level`, `endpoint`, `contextPath`, `event`, `user`, `class`, `function`, `rowId`, `body`.

## Common Patterns

### Pattern: Fast Contextual Troubleshooting
```sh
# 1. Run the script to generate a minified JSON output in the current directory
python /absolute/path/to/skills/optimize-simplicite-logs/scripts/simplicite-log2json.py logs.txt --include timestamp,level,body --output logs_minified.json

# 2. Then read logs_minified.json to understand the context.
```

## Limitations

- The parser depends on a fixed regex pattern that matches the standard Simplicité log output. If the log format has been heavily customized, parsing might fail or degrade.

© github · MIT · github/awesome-copilot

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой