核心用法
本 Skill 是专为腾讯云实时音视频（TRTC）、即时通信（IM）及 TUI 套件设计的客户端日志分析工具。核心工作流分为三步：首先通过 analyze-local.js 自动识别日志类型（.clog/.xlog 二进制或文本日志），二进制文件先解码再分析；其次使用 timeline.js 进行时间线解析，自动识别 TRTC/IM/TUI 维度并匹配规则库；最后通过本地 Web 预览界面交互式查看日志、时间线与房间信息。
关键命令包括统一入口 node scripts/analyze-local.js --logs <path>、手动分步解码与解析、以及 node scripts/serve-viewer.js --daemon 启动预览服务。Skill 内置智能保护机制：超过 200MB 的文本日志默认采样分析，解码超时 300 秒、时间线超时 120 秒，避免资源耗尽。
显著优点
深度垂直集成：直接对接腾讯 TRTC/IM/TUI 官方日志格式，内置 36 条已知问题库、音频诊断、屏幕分享诊断、崩溃分析等完整知识图谱，诊断权威性高。
智能类型识别：自动区分 .clog/.xlog 二进制与文本日志，自动选择解码器，避免误将二进制文件当文本分析的常见错误。
安全输出机制：所有结论必须附带脱敏后的日志片段与行号证据，禁止直接粘贴原始日志，内置 evidence.js 工具生成安全证据块，防范提示词注入与数据泄露。
本地 Web 可视化：基于 Monaco 编辑器的暗黑主题界面，支持语法高亮、时间线折叠、点击跳转原文，大幅提升人工复核效率。
跨平台零依赖：Vendored 解码器为纯 TypeScript 实现，无 node_modules 依赖，Copy 即可运行。
潜在缺点与局限性
平台准入限制：Web 预览依赖本地 127.0.0.1 端口，WorkBuddy/CodeBuddy 等可访问本地环境的平台才能使用；纯云端 Agent 需改用 sdk-log-analysis-no-preview 版本。
资源消耗门槛：GB 级日志全量时间线分析需显式加 --force-timeline，默认采样模式可能遗漏稀疏关键事件。
腾讯云生态绑定：深度依赖 TRTC/IM/TUI 日志格式与错误码体系，非腾讯云音视频 SDK 的日志无法识别，通用性受限。
常驻服务管理：serve-viewer.js 以 Daemon 模式后台运行，需手动管理端口（8717+）与进程，多任务场景下需关注资源占用。
适合的目标群体
- 音视频开发者：集成 TRTC/IM/TUI SDK 的客户端开发工程师，需要快速定位通话质量、进房失败、音频异常等问题。
- 技术支持工程师：处理客户日志投诉的云售后/技术支持人员，需输出带证据的标准化分析报告。
- 质量保障团队：进行 SDK 版本回归测试、已知问题巡检的 QA 工程师。
使用风险
性能风险：大日志并行解析可能 CPU 打满，建议控制 --workers 数量；Daemon 服务长期驻留可能累积内存占用。
安全合规风险：日志可能含 UserSig、临时签名、Token 等敏感信息，必须严格使用脱敏输出，禁止泄露内部服务地址。
误判风险：采样模式下可能遗漏关键事件，建议对疑难问题显式启用全量分析并评估耗时成本。
依赖风险：虽内置 vendored 解码器，但 npm fallback 路径依赖网络与 @tencent/sdk-log-decoder 包可用性。