=== 为什么这样设计（成本优先）=== 全集群 370GB/天，把日志原文丢给模型是不可能的（一次几百万 token）。 所以整条链路只做一件事：**把 GB 级日志压成 KB 级信号**。 P0 的信号来源全部是索引/快照，**零日志内容扫描**： 体积 + 趋势 → index/volume_range（实测 24h 仅 54ms） 条数/流数 → index/stats，且只在 ≤2 小时窗口用 （全天 index/stats 实测 20s，绝不能进 AI 路径） 应用排行 → 平台小时级预聚合快照（毫秒） 基线对比 → 上一个等长窗口的 volume_range 告警 → 平台投递记录 实测一次分析：3~6 秒、输入 600~1400 tokens（约 ¥0.005/次）。 === 后端 === models/ai.go AIConfig（APIKey 加密存储）+ AIAnalysisRun（审计） services/ai_config.go 读写配置、掩码返回、每日 token 用量统计 services/ai_provider.go OpenAI 兼容客户端 + 连通性测试 （DeepSeek/通义/内网 vLLM/Ollama 通用） services/ai_redact.go 脱敏：凭据/邮箱/手机号/身份证 → 占位符， **保留内网 IP 与端口**（排查必需） services/ai_signal.go 信号采集 + 渲染成紧凑文本（省 token） services/ai_analyze.go 结构化输出解析、配额闸门、审计落库 controllers/ai.go /ai/config /ai/config/test /ai/analyze /ai/runs 成本闸门（三层）： 1) 单次：时间范围 ≤24h、maxTokens ≤1500 2) 每用户每日 token 上限（默认 50 万，可配，超限直接拒绝并说明） 3) 审计只留最近 500 条，避免表膨胀 === 前端 === 新页面 /aiops（侧栏「智能运维」，管理员），页内单层 tab： 日志分析 / 模型配置 / 分析历史 - 分析：数据源 + 时间预设(15m/1h/6h/24h) + 可选提问 → 结论/证据/建议/不确定 四区 顶部显示本次消耗（in/out tokens、耗时），可查看「发给模型的完整内容」 - 配置：启用开关、Base URL、模型、API Key（掩码）、温度、输出上限、超时、 每日配额、额外脱敏正则；按钮顺序改为「测试连接 → 保存配置」 - 历史：服务端分页（20/页），点行看详情与 payload === 两个真实踩坑（已修）=== 1) 密码含 @ 导致脱敏漏掉（mysql://user:P@ssw0rd@host） → URL basic-auth 规则改为贪婪匹配到最后一个 @，由单测锁定 2) 结论里的时间是 UTC（容器无 tzdata，time.Local=UTC）， 模型写"凌晨 6 点下跌"而运维当时是下午 2 点 → 显式用东八区展示（LOKISTACK_DISPLAY_TZ=UTC 可覆盖） === 实测（69147008fcf4）=== 配置保存 → key 掩码 sk-***e286；连通性测试返回「正常」 分析 15 分钟窗口：4.1s，结论识别出"窗口末段体积断崖约 -60%" 信号时间 14:23~14:38（本地时间正确） 历史分页 total=3，tokens/耗时字段完整 单测：脱敏 2 个用例 + 模型输出解析 4 个用例 + 6 条 AI 路由断言
