后端日志消息智能生成器

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Dec 1, 2025更新

本提示词专为后端开发场景设计，能够根据具体的事件描述自动生成专业、规范的日志消息。通过分析事件类型、严重程度、技术上下文等关键要素，输出符合行业标准的结构化日志内容，包含时间戳、日志级别、事件描述、技术详情等完整信息，确保日志的可读性、可搜索性和故障排查效率。适用于系统监控、错误追踪、性能分析等多种后端开发场景，帮助开发团队建立统一的日志规范。

日志级别：WARN
时间戳：2025-12-01T10:15:30Z
组件标识：service=order-service, env=prod, cluster=cluster-a, node=node-03
事件描述：订单库连接池使用率升至92%（74/80），连接获取耗时1200ms，超过500ms阈值。活动流量突增引发瞬时连接争用，已触发限流预警；业务仍可用但请求延迟上升。
技术详情：
- db.type=PostgreSQL
- db.version=13
- pool.max=80
- pool.in_use=74
- pool.utilization=92.5%
- conn.acquire_time_ms=1200
- acquire_threshold_ms=500
- endpoint=/api/orders
- trace_id=7f3c9d12
- traffic_spike=true
- rate_limit_alert=triggered
- impact=latency_increase
建议操作：
- 短期：观察限流效果并持续监控连接获取时延；必要时临时扩大应用副本数，确保单实例连接上限受控（避免盲目增大池大小）。
- 中期：排查慢查询与锁等待，优化热点SQL与索引；核查连接泄漏与池配置（maxLifetime、idleTimeout、connectionTimeout）。
- 扩容策略：评估数据库与连接池整体容量上限，结合业务流量峰值制定弹性扩容与背压策略；必要时启用读写分离或缓存以削峰。

日志级别：ERROR
时间戳：2025-12-01T09:15:27.382Z
组件标识：session-service
事件描述：会话缓存反序列化失败，检测到旧版本字段缺失；已回退至数据库读取并刷新缓存。近5分钟内约3%请求出现额外读延迟。
技术详情：
- env: prod
- runtime: Java17
- cache: Redis6
- codec: Kryo
- api: GET /v1/profile
- request_id: ab12-ccfe
- client_ip: 10.12.7.41
- service_ver: 1.6.2
- cache_key: session:usr:{redacted}
- failure_type: cache_deserialization_failure
- cause_hint: old_version_fields_missing
- fallback_action: db_read_and_cache_refresh
- impact_window: PT5M
- impact_rate: 0.03
- impact_effect: additional_read_latency_on_requests
建议操作：
- 验证并修复 Kryo 序列化/反序列化 schema 的向后兼容性（为缺失字段提供默认值或迁移逻辑）。
- 清理/重新构建受影响的旧版本会话缓存键，确保统一版本的结构写入。
- 增加监控告警：反序列化失败率与接口延迟（p95/p99），设定阈值并触发报警。
- 在灰度环境验证修复方案后再全量发布，观察失败率与延迟是否回落。

日志级别：INFO
时间戳：2025-12-01T00:00:00Z
组件标识：gateway-service
事件描述：蓝绿发布完成：gateway-service v2.4.0 已接管 100% 流量，预热完成；P95 延迟由 220ms 降至 180ms（最近 5 分钟窗口）；健康检查连续通过 30 次；旧版本已下线。
技术详情： { "env": "prod", "k8s_version": "1.28", "pods": 6, "image": "svc/gw:2.4.0", "registry": "internal-dns", "rollout": "blue→green", "version": "v2.4.0", "traffic_allocation_pct": 100, "warmup_status": "completed", "health_checks_passed": 30, "latency_p95_before_ms": 220, "latency_p95_after_ms": 180, "trace_window": "last_5min", "previous_version_status": "offline" }
建议操作：
- 持续监控关键指标（延迟、错误率、流量分布），观察至少15分钟
- 进行生产环境冒烟用例与核心路径校验
- 确认旧版本相关资源已安全回收并清理路由/服务发现条目
- 更新发布记录与变更日志，保留回滚方案待命（观察期结束后关闭）

解决的问题

将零散的事件描述，快速转化为标准、清晰、可检索的高质量日志消息，帮助后端与运维团队：1) 建立一套一致的日志书写规范；2) 准确判定严重程度，降低误报与漏报；3) 自动补齐关键上下文，缩短排障与定位时间；4) 控制信息边界，规避敏感数据暴露；5) 一键覆盖监控、错误追踪、性能分析等核心场景，提升团队协作效率与可观测性水平，最终以更低的人力成本获得更高的稳定性回报。

适用用户

后端开发工程师

快速为功能与异常补齐规范日志；按事件一键生成级别与字段；提升代码评审通过率与问题复现速度。

运维工程师与SRE

将临时告警与资源异常转化为可执行日志；联动现有监控流程；缩短从告警到修复的闭环时间。

技术负责人与架构师

建立团队统一日志规范；为微服务与多环境制定可复用模板；降低跨团队沟通成本与审计风险。

特征总结

• 自动识别事件类型与严重程度，生成匹配级别日志，减少人工判断，告警更准更及时。

• 基于输入的系统组件与技术环境，自动补全上下文，一键生成可读可搜的标准化日志。

• 内置合规规则，自动屏蔽敏感信息，避免泄露风险，确保审计与合规检查顺利通过。

• 按统一格式输出时间、级别、组件、描述与技术细节，便于团队协作与跨服务排障。

• 针对错误、性能、审计等常见场景提供建议操作，直达根因定位与修复路径。

• 支持多业务、多环境的字段模板，轻松适配微服务、定时任务与数据库操作。

• 一键批量生成规范日志，为单测、联调与回归提供稳定数据，显著缩短交付周期。

• 内置搜索优化关键词与结构标签，提升检索命中率，减少日志噪音与排查时间。

• 根据事件影响面动态调整日志粒度，避免冗长废话，兼顾成本与可观测性。

• 面向研发流程深度适配，支持在需求、开发、上线各阶段快速复用，统一团队标准。

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用（如 ChatGPT、Claude 等），即可直接对话使用，无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API，您的程序可任意修改模板参数，通过接口直接调用，轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址，让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作，让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格

￥20.00元

先用后买，用好了再付款，超安全！

在线免费用提示词

您购买后可以获得什么

✓

获得完整提示词模板

- 共 613 tokens

- 4 个可调节参数

{ 事件描述 } { 日志级别 } { 系统组件 } { 技术环境 }

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获得社区贡献内容的使用权

- 精选社区优质案例，助您快速上手提示词

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