AI on Anttu's Blog

结合ELK日志MCP的AI问题排查工作流：从页面报错到数据验证

Sun, 27 Sep 2026 10:00:00 +0800

前言

前后端融合的工程里，排查一个「页面保存失败」的问题要横跨好几层：前端控制台、网关、后端多个服务、中间件、数据库。以前的处理路径是：找前端看请求 → 找后端捞日志 → 对 traceId → 查库验证，几个人来回扯半天。现在把这些能力都接成 MCP 工具给 AI（ELK 日志查询 MCP + 数据库 CLI，数据库那篇见 agent-database-cli），一句话描述问题，AI 按固定工作流自己跑完全程。这篇整理这套工作流。

agent-database-cli：让Claude Code安全操作多种数据库的CLI工具

Sun, 27 Sep 2026 09:30:00 +0800

前言

让 AI 直接连数据库干活（查表结构、验证数据、排查问题），最大的顾虑是安全和连接管理：密码放哪、怎么防止 AI 手滑删库、十来个环境怎么统一管理。我为此写了一个本地 CLI 工具 agent-database-cli（Rust 实现，npm 发包），把 MySQL、PostgreSQL、Redis（单机/集群）、Oracle、MongoDB 的连接、查询、元信息读取统一封装，配合 Claude Code 的 Skill 机制使用。这篇记录安装、配置和接入 Claude Code 的完整过程。

Claude Code常用命令速查

Thu, 02 Jul 2026 08:00:00 +0800

前言

用 Claude Code 做日常开发，四类可扩展资源（skill、agent、plugin、mcp）装多了之后经常要盘点「我到底装了什么」。这篇汇总最常用的查看命令和一个高频启动参数。

一、查看四类已安装资源

1. 查看已安装的 skill

1
2

/skills              # 会话内命令
claude skills list   # 终端命令

2. 查看已安装的 agent

1
2

/agents
claude agents list

3. 查看已安装的 plugin

AI开发入门：Agent与Skill体系详解，附可复制的自定义样例

Fri, 20 Mar 2026 08:00:00 +0800

前言

用 Claude Code 干活一段时间之后，慢慢摸清了 Agent 和 Skill 这两个概念的门道。Agent 解决「谁来干、怎么干」，Skill 解决「会不会这一行」。这篇整理两者的原理，配上两个我自己在用的自定义样例，可以直接抄走改。

1、先分清三个词

概念	本质	打个比方
模型（LLM）	会推理的「大脑」，只能输入文本输出文本	一个聪明但没有手脚的顾问
Agent	模型 + 工具调用 + 自主循环：能读文件、执行命令、改代码、自己验收	授权完整的员工：自己查资料、自己动手、自己检查
Skill	预先打包的领域知识和流程，按需加载	员工手册里的 SOP：平时不占脑子，干到对应活时翻出来照做

Agent 是干活的，Skill 是干活的技能包，就这么简单。

大模型术语人话版：把LLM当成一个打工人

Fri, 19 Apr 2024 08:00:00 +0800

前言

大模型一年之内名词井喷：预训练、SFT、RAG、多模态、Agent……每个词都认识，连起来就看不懂。这篇用一个人话版的比喻把它们串起来——把大模型当成一个打工人，你会发现所有概念都顺理成章。

一、模型本体：这是个什么样的打工人

大模型：一个替代人来打工的打工人。知识工作者他基本都能替代——设计师、客服、文员，顶多缺点创意；体力活也能干，但需要一副好身体（机器人硬件）。