说明：本文中 SysOM 为阿里云操作系统控制台运维组件，SysOM 技能包是 SysOM 的 skills 合集。
凌晨两点被叫醒的运维同学都懂——比“出事”更难受的，是明明数据都在，却拼不出下一步该做什么。
“黑色”星期四
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同一个故障，另一种走法
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19 项巡检执行完毕，18 项 Normal，1 项 Error 命中：内存使用率 91.90%。空闲内存只剩 161 MB——再一波流量，OOM 就在门口。
可这次，报告没有停在“内存高了”这句话上。命中的一刻，memgraph（SysOM 内置的内存深度分析工具）深度诊断被自动串起来，答案直接摆在了下一屏：
巡检和诊断定位到，用户的 python 进程独占 12.95 GB 匿名内存，占系统总内存约 83%，是本次内存飙高的直接原因。TOP10 里其他所有进程加起来还不到 600 MB，可以直接排除“零散占用叠加”的可能。
小林现在要做的只剩一件事：确认这个 python 进程是不是预期行为。如果不是，一个 kill 就能把 12 GB 内存还回来。
从叫醒到处置，从四十分钟压到不到五分钟。
真正省下来的，不止是那几十分钟
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凌晨被叫醒的代价，从来不只是几十分钟的加班。它包括值班同学第二天下午三点就开始的困倦，包括拉群时被打扰的另外五个人的注意力，包括业务方那句“是不是又出事了”背后的信任消耗，包括高峰窗口下每一秒的不确定性。这些账，很难算清，但每一个做过运维的人都心里有数。
把这些成本乘以一年三百六十五天，再乘以团队规模，就是稳定性投入真正的账本。SysOM 巡检 Skill 想改的，不是那几十分钟本身，而是它背后那个“依赖个人经验、依赖临场发挥、依赖谁今晚比较清醒”的模式——把运维经验，变成组织能力。
星期四凌晨的故事，可以是四十分钟的手忙脚乱，也可以是三十七秒的一份报告。SysOM 巡检 Skill 想让每一次巡检都少一点意外，多一点结论——让你的机器，在下一次波峰到来之前，就已经准备好了。
说到底，巡检的价值不在于跑了多少项检查，而在于它能不能真正回答一线同学最关心的那些问题。
巡检本来应该回答什么问题
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我们做了一组对照实验
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SysOM 巡检 Skill 里沉淀了一套内核专家的排查经验——让 AI 处理 Linux 系统问题时，不再靠模型自己“想想看”，而是直接调用一套经过验证的排查路径。为了看看这套经验到底管不管用，我们拉了 16 类真实的操作系统故障场景，做了一轮对照评测：一组 Agent 接入 SysOM 巡检 Skill，另一组只靠通用能力硬查。
先看效率。面对同一类系统问题，接入 Skill 后的 Agent 在对话轮次、工具调用次数和整体耗时上都大幅下降，不再需要反复尝试、命令拼接，而是直接沿着专家路径一步到位。对于往往需要多人拉群、多工具交叉验证的系统故障来说，这里省下的不只是推理时间，还有一线的注意力和上下文切换成本。
再看准确率。整体看，接入 Skill 后的 Agent 在内核类问题的定位准确率上相比基线有明显提升。拆到具体场景，差距尤其集中在那些需要专家判断的方向——socket 缓冲区泄漏、vmalloc 内存异常、memcg 基础误判等内核层问题，接入 Skill 后单个场景的准确率提升尤为显著。这也符合一个直觉结论：越是依赖专家经验的内核层问题，Skill 提供的价值越大。
换句话说，同一套专家能力，我们让它以两种形态存在：向人，它是开箱即用的巡检产品；向 Agent，它是一份能直接调用的能力。不管您正在搭建自己的运维 AI，还是只想用一个现成的巡检服务，都不需要重头累积那些已经被验证过的 Linux 排查经验。
SysOM 巡检 Skill 已开源，欢迎体验
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目前，SysOM 巡检 Skill 已在阿里云 Skills 平台开源（复制链接至浏览器打开）：
https://skills.aliyun.com/skills/alibabacloud-alinux-sysom-inspection。
该 Skill 中包含完整的排查路径、诊断提示词和相关脚本，可以直接被 Qoder、Claude Code 等常见 Agent 环境加载使用。搭配之前开源的 SysOM 诊断 Skill 一起用，就能跑通“巡检发现问题 → 诊断定位根因 → 给出处置建议”的完整链路，后续两者将一同纳入即将发布的 SysOM 技能包（在 SysOM 技能包正式发布前，巡检 Skill 和诊断 Skill 均可独立安装使用）。
npx skills add aliyun/alibabacloud-aiops-skills --skill alibabacloud-alinux-sysom-inspection --agent qoder -y --full-depth联系我们：
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