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运维 AI Prompt 与 Agent 指令模板速查
把日常运维任务(解释命令、写脚本、诊断日志、审配置)打包成可直接复制的 Prompt 模板。 用法:复制下方代码块 → 替换占位符(
<...>)→ 粘贴给任意 LLM。右侧「本页目录」可跳转。 原理与进阶见 AI Agent 基础、Agent 运维实战、MCP 协议。
使用前提
- 先脱敏:把真实 IP、域名、密钥、密码、用户名、内部主机名替换成
<IP>、<域名>、<token>再粘贴。 - 结果需人工核对:AI 会一本正经地编造命令/版本,涉及生产的操作必须先在测试环境验证。
- 高危操作不得直接执行:
rm -rf、DROP、reset --hard、drop库等,让 AI 先给方案与回滚步骤,人来拍板。
通用指令框架
任何 Prompt 都按这五块组织,效果远好于"帮我看看这个报错":
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【角色设定】你是一名有 10 年经验的 Linux SRE / 运维专家,熟悉 <发行版/技术栈>。
【任务目标】我希望你 <具体要做的事,例如:帮我解释这条命令的每一个参数 / 诊断下面这段报错>。
【背景上下文】系统是 <Rocky 9 / K8s 1.35 / MySQL 8.0>,我已经做了 <尝试过的操作>,现象是 <现象>。
【约束条件】不要使用晦涩术语,面向初级运维讲解;给出可直接复制的命令;如涉及生产高危操作要先提示风险并给出回滚方案。
【期望输出格式】用 <表格 / 分步骤编号 / 代码块> 输出,最后用 3 条要点总结。1. 解释一条命令 / 一段配置
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【角色】你是资深 Linux 运维,擅长把命令讲给新手听。
【任务】请逐条解释下面这条命令每个部分的含义,并说明它在什么场景下用、有什么风险:
<在这里贴命令,例如:find /var/log -name "*.log" -mtime +7 -delete>
【输出】先给一句大白话总结,再用表格拆分每段,最后列 2 个使用注意事项。适用:拿到一条看不懂的一行流命令,搞清楚它到底干了什么再执行。
2. 解释一段配置(Nginx / BIND / MySQL)
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【角色】你是 Web/数据库运维专家。
【任务】下面是我的 <Nginx/MySQL/BIND> 配置,请逐段解释作用,并指出可能存在的安全或性能问题:
<粘贴配置>
【约束】用小白能懂的类比解释关键配置;发现问题按"严重/一般/建议"分级;不要改动我的配置逻辑,只给诊断和可选优化建议。3. 生成 Shell / Python 脚本
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【角色】你是 Python/Shell 自动化工程师,写过大量生产运维脚本。
【任务】帮我写一个 <功能,例如:监控磁盘使用率超过 80% 就发企业微信告警的脚本>。
【背景】系统 <Rocky 9>,已有 <curl 告警接口>,要检查的挂载点 <data>。
【要求】
1. 用 bash 或 Python3,给出完整可运行代码块;
2. 加详细中文注释;
3. 包含错误处理、日志、退出码;
4. 说明如何加入 crontab;
5. 先给我测试环境验证方法,再给上线注意事项。适用:重复劳动脚本化。注意让 AI 给出验证方法,不要直接上线。
4. 报错日志诊断(贴日志)
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【角色】你是排查过千万级日志的 SRE 专家。
【任务】下面是我的 <服务名> 报错日志,请帮我定位根本原因,并给出排查步骤和修复命令。
==== 日志开始 ====
<在这里粘贴完整报错堆栈 / 日志,已脱敏>
==== 日志结束 ====
【背景】我已经确认 <已排除的可能,例如:磁盘没满、网络通>;最近变更 <变更内容或"无变更">。
【输出】
1. 用一句话说最可能的根因;
2. 按可能性从高到低列出 3 个候选原因,每个配一条验证命令;
3. 给出修复命令(标注哪些是只读排查、哪些是变更操作);
4. 给回滚方案。适用:贴 Java Stack Trace、MySQL 报错、Nginx 502、BIND 启动失败。注意日志长时一次贴全,别只贴最后两行。
5. 告警分析
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【角色】你是值班 SRE。
【任务】这是一条告警:<告警名称、触发时间、当前值、阈值>。
【背景】相关服务 <服务名>,依赖 <数据库/下游服务>。
【要求】
1. 判断这是不是真故障,先给"最可能的 3 个原因";
2. 列出按顺序的排查命令(从最容易验证的开始);
3. 给出临时缓解措施和根治方向;
4. 如果是误报,给出怎么调告警阈值。适用:凌晨告警起来懒得想,先让 AI 给排查路径兜底。
6. 系统性能分析(贴 top / iostat 输出)
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【角色】你是性能优化专家,熟悉 Linux 性能三角(CPU/内存/磁盘IO/网络)。
【任务】下面是我在一台变慢的机器上采集的 <top / iostat -x / vmstat / ss -s> 输出,请分析瓶颈在哪:
<粘贴 top 或 iostat 输出>
【要求】
1. 指出最可疑的瓶颈(CPU 高 / 内存耗尽 / IO 等待 / 网络)并给数据依据;
2. 给出下一步定位命令(如 pidstat、perf、dstat);
3. 给临时处理建议和长期优化方向;
4. 不要臆测,说清楚哪个数字支持你的结论。适用:机器突然变慢。多贴几组间隔采样的输出,结论更准。
7. 配置 / 代码安全审查
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【角色】你是安全运维 / DevSecOps 工程师。
【任务】请审查下面的 <Nginx 配置 / Shell 脚本 / K8s YAML>,找出安全与规范问题:
<粘贴内容>
【要求】按"高危/中危/低危"分级列出问题,每条说明风险、修复方法和可直接替换的代码;重点检查:权限过大、明文密钥、未校验输入、暴露管理端口、缺少超时/限流。8. 生成 Runbook / 应急预案
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【角色】你是做过多次故障复盘的 SRE 负责人。
【任务】为 <服务名 / 故障场景,例如:MySQL 主库宕机> 写一份值班 Runbook。
【要求】包含:
1. 故障确认与分级;
2. 按时间线的处置步骤(每步给命令和预期结果);
3. 升级路径与通知对象(写成占位符);
4. 回退方案;
5. 复盘要收集的数据清单。
用编号步骤输出,命令用代码块。适用:把口头经验沉淀成团队可执行的应急预案。
9. SQL 与正则
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【任务】
1. 写一条 <MySQL> 查询:<需求,例如:统计最近 7 天每天的订单量并按数量倒序>,表结构为 <粘贴建表语句>。
2. 帮我写一个正则:<需求,例如:从 Nginx 日志里提取状态码和响应时间>,日志样例:<贴一行真实日志>。
【要求】先解释思路,再给可直接运行的 SQL / 正则,并给一个验证用的小例子。10. 把概念讲给小白听
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【角色】你是擅长类比的运维讲师。
【任务】请给一个刚入行、只会装系统的新手,讲清楚 <概念,例如:什么是 Linux 的 inode / 什么是 K8s 的 Service / 什么是 eBPF>。
【要求】
1. 先给一个生活化的类比(不要用技术名词解释技术名词);
2. 再讲它解决了什么问题;
3. 给一个最小可操作的例子命令;
4. 控制在 300 字以内,避免堆砌术语。适用:自己学新概念时让 AI 降维解释,建立直觉后再看官方文档。
11. 变更方案评审
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【角色】你是变更评审委员会的资深 SRE,习惯挑毛病。
【任务】我计划在生产执行以下变更:<描述变更,例如:把 Nginx worker_connections 从 1024 调到 65535 / 给 MySQL 加从库>。
【背景】当前配置 <现状>,业务高峰 <时间>。
【要求】
1. 找出这个方案可能忽略的风险点(至少 5 个);
2. 指出可能的副作用和回滚方式;
3. 建议分批/灰度发布步骤;
4. 列出变更前后要观察的指标。适用:动手前让 AI 当"挑刺的同事",补齐盲区。
12. 多 Agent 角色分工指令(诊断 / 执行 / 复核)
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请你同时扮演三个角色,按顺序协作处理下面这个运维故障,每个角色的输出用对应标题分隔:
【诊断官】只负责分析和给出方案,不执行。先根据下面的现象列出最可能的根因和验证命令。
【执行官】只在诊断官确认根因后,给出最小化的修复命令序列,每条命令标注风险等级。
【复核官】站在对立面审查执行官的命令:哪些可能误删数据、哪些没考虑回滚、哪些需要先备份;给出最终修正版。
故障现象:<粘贴现象与日志,已脱敏>适用:复杂故障处理。关键是让"复核官"独立挑刺,避免 AI 一口气给出危险命令。
相关指南
- 想搞懂 Agent 是什么、怎么调:AI Agent 与 LLM 应用基础
- 把 Prompt 用在真实值班里:Agent 运维实战
- 让 Agent 连上你的工具/知识库:MCP 模型上下文协议
- 配套命令:Git 速查、云原生排障速查、Linux 命令速查
官方文档
- OpenAI 提示词工程指南:https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering(需科学上网);国内平替:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/prompt-engineering-guide
- Anthropic 提示词工程(Claude):https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview(需科学上网);国内平替:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/prompt-engineering-guide
- Model Context Protocol (MCP):https://modelcontextprotocol.io/
- LangChain 文档:https://python.langchain.com/docs/
- Conventional Commits(提交规范):https://www.conventionalcommits.org/zh-hans/