node-rca-rcca

bởi nvidia

Điều tra một node NVIDIA Fleet Intelligence và tạo báo cáo RCA/RCCA HTML dựa trên bằng chứng từ các cảnh báo trực tiếp hiện tại và lịch sử cùng dữ liệu đáng tin cậy…

npx skills add https://github.com/nvidia/fleet-intelligence-client --skill node-rca-rcca

Node RCA/RCCA

Investigate one node and produce an evidence-backed offline HTML RCA/RCCA. Read the CLI contract, HTML theme, and workspace guide before collecting data.

Workflow

1. Resolve the inputs and profile

Require a hostname or node UUID and a profile. Ask a concise clarification when either is missing or ambiguous.

nvfleetint auth list --output json
nvfleetint auth status --profile <profile> --output json

Require connection equal to ok. Pass the same explicit --profile <profile> to every API-backed command.

2. Resolve exactly one node

For a hostname, search all identity pages and require one exact match. Ask the user to choose when a partial name returns multiple candidates.

nvfleetint node list --hostname <hostname> --view basic --all \
  --profile <profile> --output json

For a UUID, or after resolving a hostname, verify and capture the node once:

nvfleetint node describe <node_uuid> --profile <profile> --output json

Use the saved description for hostname, health, placement, GPU, agent, integrity, firmware, and component context.

3. Collect current and historical alerts

Fetch current alerts and complete historical alerts:

nvfleetint alert node <node_uuid> --without-psirt --all \
  --profile <profile> --output json
nvfleetint alert node <node_uuid> --view historical --without-psirt --all \
  --profile <profile> --output json

Describe every unique current alert:

nvfleetint alert describe <alert_uuid> --node <node_uuid> --profile <profile> --output json

Run at most four describe calls concurrently. Use each description's timeline, messages, errors, incidents, and suggested actions to identify the exact issue; treat missing optional fields as unavailable evidence.

Treat the default node view as current active alerts. Aggregate current and historical alerts by component ID/display name and status, deduplicating the same alertUuid across both sets. For each current alert, count prior historical rows with the same component ID after excluding its own alertUuid, and record the most recent prior occurrence. Empty alert sets are valid evidence.

4. Determine the root cause

Validate every response with the CLI contract before analysis. Correlate node state, current alert descriptions, and historical alerts by component and time. State:

  • observed symptoms and impact;
  • the most specific supported root cause;
  • confidence as Confirmed, Likely, or Not confirmed;
  • competing explanations and missing evidence when they affect the conclusion.

Do not promote correlation to causation. If evidence is insufficient, report the root cause as not confirmed and identify the next evidence needed.

5. Research corrective actions

After forming the evidence-based RCA, search the web using only observed generic component names, error codes, firmware/driver versions, and root-cause terms. Never include hostname, node UUID, profile, tenant, or customer data in a query.

Prefer official NVIDIA documentation, release notes, support articles, and knowledge-base material. Use other primary vendor documentation only when no relevant NVIDIA source exists. Cite the source title and URL beside each supported recommendation.

Turn the research into containment, corrective, preventive, and validation actions. Keep sourced guidance distinct from fleet evidence and mark any environment-dependent recommendation for operator confirmation.

6. Build and deliver

Apply the shared HTML theme and workspace workflow. Summarize saved JSON rather than embedding raw payloads. Use these sections:

  1. Executive Summary: node, collection time, impact, root cause, and confidence.
  2. Node Details: relevant node metadata.
  3. Alert Evidence: first show aggregate current and historical counts grouped by component and status, then show a collapsed <details> breakdown for every current alert with its described issue, timeline evidence, status, component, timing, prior occurrence count, and most recent prior occurrence.
  4. Root Cause Analysis: reasoning, competing explanations, and evidence gaps.
  5. Corrective Action Plan: containment, corrective, preventive, and validation actions.
  6. References: cited corrective-action sources.
  7. Assumptions and Unknowns: assumptions and information still required.

Use section IDs summary, node-details, evidence, root-cause, corrective-actions, references, and unknowns, respectively.

Cross-check every headline claim against validated JSON or a cited source, then return the report path, resolved node, profile, and collection time.

Thêm skills từ nvidia

compileiq-debug
nvidia
Sử dụng khi có điều gì đó không ổn: Search() bị treo, tất cả các đánh giá đều trả về INVALID_SCORE, điểm số không cải thiện, mọi cấu hình đều trả về cùng một số, lỗi ptxas…
create-github-pr
nvidia
Tạo pull request GitHub bằng cách sử dụng gh CLI. Sử dụng khi người dùng muốn tạo PR mới, gửi mã để xem xét, hoặc mở pull request. Từ khóa kích hoạt -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Quét các vấn đề đang mở khác để tìm những vấn đề mà một PR nhất định có thể sửa hoặc vô tình làm hỏng. Đưa ra các cơ hội sửa lỗi liền kề và rủi ro mâu thuẫn với file:dòng…
fhir-basics
nvidia
Dạy các tác nhân cách hoạt động của API FHIR R4, những tài nguyên có sẵn, cách truy vấn chúng với tham số tìm kiếm, và cách phân tích chính xác tất cả các định dạng phản hồi…
compileiq-validate-result
nvidia
Sử dụng SAU KHI tìm kiếm hoàn tất và TRƯỚC KHI yêu cầu tăng tốc hoặc gửi ACF. Tải tệp CSV dump_results, trích xuất các ứng viên top-K (đơn mục tiêu)…
changelog-audit
nvidia
Kiểm tra Warp CHANGELOG.md trước khi phát hành: khôi phục các mục bị mất, sắp xếp theo tác động người dùng, tinh chỉnh ngôn ngữ mục, xuống dòng và (chế độ nhánh phát hành) so sánh bump…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Duy trì các bộ nạp plugin động NeMo Relay, tệp kê khai, SDK gốc Rust, giao thức worker gRPC, SDK worker Python, tài liệu, kiểm thử và phạm vi quy trình phát hành
dgx-diagnose
nvidia
Chẩn đoán các sự cố thường gặp của DGX Station GB300 — lỗi CUDA, nhắm sai GPU, lỗi container vLLM/SGLang, vấn đề trạng thái MIG, lỗi NVLink/Fabric Manager,…