浏览 Trace 日志

概述

当 Pipeline 运行后 Job 状态变为 failed 或结果不符合预期时，需要通过 Trace 日志定位根因并给出修复方案。

诊断流程

第一步：获取 Job 状态

# 查看 Job 详情
curl -s http://localhost:9433/api/jobs/<JOB_ID> | python3 -m json.tool

关注字段：

字段	说明
status	failed = 运行失败，completed = 已完成（可能有部分错误）
error	顶层错误信息（如果有）
result	运行结果摘要
startedAt / completedAt	计算运行耗时，判断是否超时

第二步：读取 Trace 日志

# 获取该 Job 的所有 Trace
curl -s http://localhost:9433/api/jobs/<JOB_ID>/traces | python3 -m json.tool

Trace 数据结构：

字段	类型	说明
id	number	自增 ID
jobId	string	所属 Job ID
level	"info" | "warn" | "error" | "debug"	日志级别
message	string	日志内容
createdAt	timestamp	时间戳

第三步：按级别过滤分析

优先查看 error 级别的 Trace：

# 只看错误日志
curl -s http://localhost:9433/api/jobs/<JOB_ID>/traces | \
  python3 -c "import sys,json; [print(t['message']) for t in json.load(sys.stdin) if t['level']=='error']"

再查看 warn 级别了解潜在问题：

# 只看警告日志
curl -s http://localhost:9433/api/jobs/<JOB_ID>/traces | \
  python3 -c "import sys,json; [print(t['message']) for t in json.load(sys.stdin) if t['level']=='warn']"

第四步：常见失败模式

模式	Trace 特征	修复方向
Operation 执行失败	error 消息包含 Operation ID	检查该 Operation 的 executor 配置（script/skill/prompt）
输入路径不存在	error 消息包含 ENOENT 或 not found	检查运行时传入的 -i 路径是否正确
Skill 调用超时	长时间无新 Trace，最终 failed	检查 Skill 服务是否在线，网络是否通畅
脚本权限不足	error 消息包含 EACCES 或 permission denied	检查脚本文件的执行权限
节点连接断裂	warn 消息提示某节点未收到输入	检查 Pipeline DAG 中节点之间的连线

第五步：确认修复

修复问题后重新运行 Pipeline：

# 通过 CLI
ordine run <PIPELINE_ID> -i <INPUT_PATH>

# 通过 API
curl -X POST http://localhost:9433/api/pipelines/<PIPELINE_ID>/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "inputPath": "<INPUT_PATH>" }'

验证新 Job 状态为 completed 且无 error 级别 Trace。