核心用法
ops-dashboard 是一款面向 Clawdy 基础设施的运维诊断工具，通过单一 CLI 脚本聚合多维度健康信号。用户执行 python3 skills/ops-dashboard/scripts/ops_dashboard.py 即可获取磁盘使用、Git 状态、系统负载及目录增长等关键指标。支持 --show summary|resources 分级输出、--workspace 指定目标路径，以及 --output json 机器可读格式，便于集成到 CI/CD 或自动化告警流程。
显著优点
- 信息聚合高效：将原本需多次手动执行的
df、git status、du、uptime等命令整合为统一视图，显著降低上下文切换成本。 - 场景覆盖完整：既满足日常巡检（summary 模式），也支持深度排查（resources 模式含提交历史与作者追溯）。
- 输出灵活：JSON 格式输出便于下游脚本消费，适合构建监控 pipeline。
- 零外部依赖：纯 Python 实现，基于标准系统调用（
df、git、uptime），不引入额外服务或网络请求。
潜在局限
- 本地化执行：仅在运行脚本的本地环境采集指标，无法跨节点分布式监控，需配合 SSH 或集中式 agent 扩展。
- Git 仓库限定：Git 相关功能要求目标路径为有效仓库，裸仓库或非 Git 管理目录会受限。
- 实时性边界：负载与磁盘数据为脚本执行时刻的快照，非持续流式监控，高频场景需结合
watch或 cron。 - 平台兼容性：依赖 POSIX 系统调用（
df -h、uptime），Windows 原生环境需 WSL 或等效兼容层。
适合人群
- Clawdy 平台运维工程师与 SRE，需在部署前快速验证环境健康状态。
- 开发团队技术负责人，排查 workspace 性能下降或存储膨胀根因。
- 需要标准化运维 checklist 的中小团队，替代碎片化的 shell 别名与手册。
常规风险
- 路径遍历风险：
--workspace参数若接受用户输入且未校验，可能导致脚本在非预期目录执行敏感操作（如大型du扫描）。 - 敏感信息泄露：Git 提交历史可能包含内部邮箱、分支名或机密摘要，JSON 输出若被日志系统捕获需脱敏处理。
- 资源消耗：大仓库的根目录
du扫描可能触发显著的 I/O 负载，生产环境建议限制目录深度或启用缓存机制。
来源可信度
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