主要观点：Kubernetes 故障排查有固定模式，工程师日常重复诊断步骤，大语言模型可处理相关信息并提供诊断建议。k8s-ai-diagnostics 工具能检测不健康 pod 并分析，对某些故障类型自动应用修复，其架构简单，依赖少。

关键信息：

• 传统诊断需多次运行 kubectl 命令并手动关联信息，耗时 10 - 30 分钟。
• k8s-ai-diagnostics 工具流程：扫描命名空间 - 收集数据 - 发送给 GPT - 接收诊断并提供修复步骤，可自动修复部分故障。
• 安装需满足 Python 3.8+、kubectl 配置及 OpenAI API 密钥，可部署测试场景模拟故障。
• GPT - 4 分析通过构建上下文、构造提示、解析响应来工作，根据故障类型采取不同修复方式。
• 工具存在局限性，如仅支持 OpenAI GPT - 4、修复逻辑简单、无历史上下文等，未来工作包括多模型支持、Prometheus 集成等。

重要细节：

• 常见故障类型及原因，如 ImagePullBackOff 是图像名称错误等，CrashLoopBackOff 是应用启动失败等。
• 工具各组件功能，如 Python 脚本收集数据、OpenAI GPT - 4 分析等。
• 不同故障的修复方式，如 CrashLoopBackOff 重启 pod，OOMKilled 增加内存限制等。
• 安装和运行步骤，包括克隆仓库、设置环境等。
• 真实案例展示完整诊断流程及后续步骤。
• 未来工作的具体内容，如多模型支持、与监控系统集成等。