把 AI 放进生产环境排查问题，第一反应多半是「它会不会一不留神把数据库删了」——这也是我做这个项目时最在意的事。
Poor Man’s DevOps Agent是一个 80KB 的单文件 Python 脚本，扔进容器、接上任意 OpenAI 兼容 API，就能用自然语言对话式排查线上问题。而它敢被带进生产环境的核心，是一套三层安全防护：危险命令硬拦截、命令白名单、写操作人工确认。
宁可多确认一次，也不让 LLM 的幻觉删掉生产数据。
它怎么工作
你描述现象，它像运维工程师一样先形成假设，再用最小的只读命令逐个验证，命中就深挖、没命中就换假设：
你：帮我看看这个容器为什么 CPU 这么高 Agent：先形成假设——① GC 停顿 ② IO 瓶颈 验证①：top CPU 89%、内存 45%，假设①命中，继续深挖 docker exec py-spy dump --pid 1 抓到线程停在 gc.collect，根因是内存泄漏触发频繁 GC 建议查看 app.py 的对象缓存逻辑，已把该服务 OOM 阈值写入记忆为什么值得一看
- 单文件、零依赖：scp agent.py 进容器，标准库就能跑，Python 2.7 和 3.x 都兼容。不装 node、不装 CLI、不引一堆依赖。
- 不绑厂商：任何 OpenAI 兼容 API 都能用——DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、Kimi、豆包、讯飞星火，或者本地部署的 Ollama、vLLM。公司内网的私有模型也行。
- 三层安全防护：这是敢把它带进生产的关键——rm -rf /、mkfs、dd of=/dev/ 这类危险命令直接硬拦截；只有白名单内的命令能执行；cat/grep/ps 这类只读命令免确认直接放行，其余需人工确认。LLM 不会因为幻觉把你的生产环境删了。
- 借鉴 Claude Code 的核心思路：流式输出（边生成边显示）、LLM 摘要式上下文压缩（长对话不丢语义）、TodoWrite 任务追踪、工作区持久化记忆（排查结论跨会话累积）、斜杠命令。
它和 Claude Code 的区别
不是要复刻 Claude Code。Claude Code 是日常开发的主力工具，大而全；这个项目是应急时塞进容器的那一个脚本，只做「只读排查」这一件事，做到极致轻。借鉴它的思考方式，但用完就删，避免 API Key 泄露。
说点实在的局限（不忽悠）
它不是生产级常驻服务，是临时排查工具；LLM 给的分析只是参考，不保证 100% 正确，关键决策还得你自己判断；涉及写操作的命令务必人工确认后再执行。它解决的是「非运维背景的同学临时需要进容器排查」这个场景，不是要替代 DataDog 或专业监控。
怎么用
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vector4wang/poor-mans-devops-agent/main/agent.py -o agent.py export DEBUGBOT_API_URL="https://your-llm/v1/chat/completions" export DEBUGBOT_API_KEY="sk-xxxxx" export DEBUGBOT_MODEL="deepseek-chat" python agent.pyGitHub：https://github.com/vector4wang/poor-mans-devops-agent
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