superlog

AI代理自动修故障,软件自愈省心

开源 🏷️基础免费,高级付费 ✅ 目前可打开 基础设施 🍴 复刻 122 🐛 待处理 96 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1483
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️基础免费,高级付费 支持限时试用 · 开源可自托管,官网提供云服务,定价信息待确认

项目预览

superlog 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队superloglabs
定价模式🏷️基础免费,高级付费
价格说明开源可自托管,官网提供云服务,定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,llm,memory,observability,opentelemetry,react,self-hosted,skills,typescript
GitHub 星标★ 1483
上线时间2026-06-02 00:00:00
代码更新2026-11-14
仓库体积21.5 MB
本站数据更新2026-11-15
维护状态活跃
收录时间2026-10-01
浏览次数1

项目介绍

superlog 是一款开源的软件可观测性工具,它通过 AI 代理自动诊断并修复软件问题,实现自愈能力。它基于 OpenTelemetry 采集日志、指标和追踪数据,利用大语言模型和记忆机制分析异常,并触发修复动作。核心能力包括:自动关联多源遥测数据、识别根因、生成修复建议或直接执行修复脚本,同时提供 React 可视化界面。它解决了传统监控告警后仍需人工排查的痛点,尤其适合希望降低运维负担、提升系统稳定性的团队。项目采用 TypeScript 编写,支持自托管,强调技能(skills)扩展,让 AI 代理能学习并复用修复经验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-01 · 当前星标 ★ 1483

使用教程

难度:进阶 约 20 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • Node.js 20 或更高版本
  • pnpm 9 或更高版本
  • 已安装并运行 Docker
  • 本地可拉取 Docker 镜像(用于 docker compose 启动服务栈)

安装与启动步骤

  1. 1确认环境依赖

    先确认本机已装好 Node.js 20+、pnpm 9+ 和 Docker,缺失会导致后续命令失败。

    node -v
    pnpm -v
    docker -v
  2. 2安装依赖

    在项目根目录执行,安装 monorepo 全部依赖包,耗时取决于网络。

    pnpm install
  3. 3启动本地服务栈

    用 Docker 拉起本地依赖服务(如数据库),-d 表示后台运行。

    docker compose up -d
  4. 4执行数据库迁移

    只对 @superlog/db 包跑迁移,建好 Postgres 表结构后再启动应用。

    pnpm --filter @superlog/db db:migrate
  5. 5启动开发服务

    启动 Web、API、Worker 等进程,保持终端不关闭即可访问本地界面。

    pnpm dev
  6. 6(可选)用 skills 安装

    README 也支持在编码 agent 里跑 skills 自动把 Superlog 装进你的项目。

    npx skills add superloglabs/skills --all

如何确认成功

浏览器打开 Web 地址 http://localhost:5173,并能访问 API http://localhost:4100 与 OTLP 入口 http://localhost:4101。

常见问题

Q:本地默认会启动哪些服务?

A:Web 在 http://localhost:5173,API 在 http://localhost:4100,OTLP 数据入口在 http://localhost:4101。

Q:必须用 Docker 吗?

A:README 把 Docker 列为前置条件,并用 docker compose up -d 启动本地栈,因此建议先装好 Docker 再继续。

Q:可以不用手动 clone 和敲命令吗?

A:可以,README 提供了 skills 方式:执行 npx skills add superloglabs/skills --all,交给编码 agent 自动安装。

Q:pnpm dev 需要一直运行吗?

A:需要,它是本地开发服务进程,关闭终端后 Web/API 也会停止,重新启动再执行一次即可。

注意事项

  • 执行数据库迁移必须在 docker compose up -d 之后,否则数据库尚未就绪。
  • 仓库为开源社区版,包含 Web、API、OTLP 代理和后台 Worker。
  • 端口 5173/4100/4101 来自 README 默认本地服务说明。

核心亮点

  • 基于 OpenTelemetry 标准采集数据,兼容现有可观测性生态,无需改造应用即可接入
  • AI 代理具备记忆机制,能积累修复经验并复用,减少重复人工干预
  • 提供 React 可视化界面,实时展示异常、根因和修复过程,降低使用门槛

不足之处

  • 项目尚处早期,AI 自动修复的准确性和安全性依赖模型能力,可能误操作
  • 文档和社区规模较小,生产环境大规模验证案例有限

适用场景

  • 微服务架构下,线上服务出现异常时,自动定位根因并执行修复脚本
  • DevOps 团队希望减少告警疲劳,让 AI 代理处理常见故障,释放人力
  • 自托管环境需要可观测性方案,同时希望引入 AI 辅助运维能力

替代项目

OpenTelemetry、Grafana

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