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2026年1月5日 星期一

請GEMINI CLI神器,於電腦發生異常(藍底白色)時,直接於本地端查找可能原因!

使用先決必要條件:本地端需先安裝GEMINI CLI 

情境一:使用94+輔助學習系統(虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ)在命令提示列出現PowerShell命令提示列,出現0xc0000142 錯誤訊息代碼。(起因:程式編碼問題造成)

情境二: AI神器,協助查找本地端電腦EVENT LOG(eventvwr.msc),以筆者電腦出現網路衝突的問題,AI檢查後建議變更我的電腦,不過它的建議不見得是項。因為如果依照它的指示去變更電腦名稱可能風險就企業管理面而言,亂變更電腦名稱可能是被禁止,因為公司內之資產管理系統也會偵測出異常電腦名稱出現的問題(任、),徒增公司資訊管理上之問題,因此並非AI說的作法一定是最好的,但毫無疑問它還是能果斷且迅速找出電腦內部發生問題所在!!

>  請協助檢視本地端底層 eventvwr.msc 相關重大問題(:藍底白字),優化底層電腦

情境三: (也是本篇中,筆者認為對電腦最有實質幫助EVENTLOG深入剖析電腦近期不穩定根因查找。先決條件:AI神器(GEMINI CLI)安裝於內部後,下達提示詞(:藍色部分)查找電腦內相關EVENTLOG日誌事件發生查詢。AI神器也將自動生成POWERSHELL幫您的電腦進行底層診斷。

 請協助檢視本地端底層 eventvwr.msc (最近180)相關重大問題(:藍底白字BSOD與下方資訊),優化底層電腦

   * Critical/Error Events: 系統核心錯誤、應用程式崩潰。

   * BugCheck (BSOD): 藍底白字紀錄。

   * Disk/NTFS Errors: 硬碟壞軌或檔案系統損壞。

   * Memory Diagnostics: 記憶體診斷結果。

 

情境一之查詢作法: 只要將 0xc0000142 直接貼在命令提示列,AI神器會自動分析本地端主機應用程式面,發生了什麼問題,如下:

💟 1. 異常現象 (Symptom)
   *
現象: 您在終端機看到了 0xc0000142 錯誤訊息代碼。
   *
日誌: system_health.jsonl 末尾出現了大量的 \u0000 (NULL bytes) 與亂碼([LEGACY_RAW_TEXT])
 
💟2. 根因分析 (Deep RCA)
   *
直接原因: PowerShell 編碼衝突與管道污染 (Pipeline Pollution)
       *
在之前的 [SYSTEM_EVENT] LOG_NORMALIZATION_INITIATED 事件中,AI 導師使用 PowerShell Write-Output
         
寫入日誌時,疑似因為編碼設定 (UTF-16 LE vs UTF-8) 不一致,導致寫入了一串帶有 BOM NULL bytes 的資料。
       *
這串「髒數據」導致後續讀取它的進程(可能是 tail Python JSON parser)發生記憶體錯誤或崩潰,進而引發 OS 層級的   0xc0000142
💟3. 立即處置 (Immediate Action)
 
雖然 log_normalizer.py 已經嘗試修復了一部分(將亂碼包裝成 LEGACY_RAW_TEXT),但檔案末尾仍殘留有 \u0000。我們必須執行一次「外科手術式修復」。
💢行動計畫: (AI神器,根據日誌分析結果,建議處置作為如下:
   1.
再次執行標準化: 使用 Python (而非 PowerShell) 重新讀取並清洗日誌,強制移除所有 NULL bytes (\x00)
   2.
驗證: 確保最後 10 行是乾淨的 JSONL

💢總結:雖然AI非常厲害,但偶會有出錯的時候(:寫入時有編碼亂入),雖然沒有什麼大影響,但仍可能構成後續日誌查詢問題,因此可直接將錯誤代碼貼上,即可查找根因問題並獲得妥善解決。

 

情境二之查詢作法:筆者個人偶會去查一下電腦內EVENTLOG事件檢視器,但資訊龐雜基於好奇,即然GEMINI CLI可以找出它程式上之APPLICATION事件(即上述情境一),應該可以協助查找電腦內EVENTLOG是否有異常問題?

AI神器,自行撰寫一個 PowerShell 腳本 (os_health_check.ps1),用於掃描最近 7 天的 Windows 事件檢視器 (Event  Viewer),專注於以下關鍵指標:

   * Critical/Error Events: 系統核心錯誤、應用程式崩潰。

   * BugCheck (BSOD): 藍底白字紀錄。

   * Disk/NTFS Errors: 硬碟壞軌或檔案系統損壞。

   * Memory Diagnostics: 記憶體診斷結果。

 

實作微軟PowerShell腳本內容

# os_health_check.ps1 (Concept)

$CheckPeriod = (Get-Date).AddDays(-7)

Get-WinEvent -FilterHashtable @{LogName='System','Application'; Level=1,2; StartTime=$CheckPeriod} -ErrorAction     SilentlyContinue |

Select-Object TimeCreated, ProviderName, Id, Message |

Format-Table -AutoSize

情境二之查詢結果範例資訊:

已完成對您 Windows 底層事件日誌 (Event Viewer) 的掃描。結果顯示,您的系統雖然整體運作尚可,但在  「基礎設施層級」 確實存在一些頻繁發生的錯誤,這可能會間接影響 AI 學習環境的穩定性。

  1. 關鍵診斷報告 (OS Infrastructure RCA)

   * 偵測對象: Windows System Event Log (最近 180 )

   * 實體證據 (高頻錯誤):

       1. 事件 2505 (Server): 頻繁出現「伺服器無法繫結到傳輸...因為網路上的另一 部電腦具有相同的名稱」。

           * 診斷: NetBIOS 名稱衝突。這表示在您的區域網路中,有另一台電腦使用了相同的名稱。

       2. 事件 4199 (Tcpip): 偵測到 IPv6 位址衝突。

           * 診斷: 您的電腦正嘗試使用的 IP 與網路中另一設備衝突,這會導致網路操作「突然中斷」。這可能是導致您在連線 AI 模型時偶爾發生 Timeout 的隱形殺手。AI神器,建議執行以下優化以「硬化」您的底層電腦:

   1. 解決網路衝突 (優先級:高):

       * 建議: 變更您的電腦名稱(例如改為 AI-Workstation-94Plus),或檢查區域網路中是否有重複的設備名。這將消除 Event 2505

         4199 (筆者認為這是並非是理想的建議,理由1:因為個人電腦沒有網路架構;理由2:做電腦更名,容易反而導致裝置可能會重裝驅動程式。

 

相關參考資訊:

Gemini CLI神器(命令提示方式,AI提示詞查詢) 

虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)

 


2025年12月27日 星期六

與GEMINI CLI神器聊天,聊出 誔生一座 虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師),用AI 🤖學習 探索知識(學習輔導用途)

1. 演進時間軸 (Evolution Timeline)

  從「人工引導(基本型PROMPT提示詞 )」到「系統自治」的四個關鍵時期:

  Timeline時間軸演進 (ipas 94+知識學習 System Evolution)
      💜 啟蒙期 (Genesis)
            Prompt Engineering : 初始一般談話性PROMPT提示詞聊天
            Simple SOP : 嘗試建立文字版基本規則
            Chaos : 幻覺、遺忘、SOP 衝突頻發
      💜 結構期 (Structure)
            ipas_core Born : 建立實體檔案庫 (SSOT)
            Context Persistence : session_context.json 誕生(因應不斷非預期當機或重開機,設定會話情境快照)
            Unit Mapping : 引入單元對照表 (ManagerUnit),AI自行美化數據,改有依據(結合戰略與學習軌跡)
       💜 治理期 (Governance)
            Proxy Log [ST-審計協議] : 解決多頭寫入與亂碼,,AI自行頭痛醫頭,隨意生出TEMP_日誌補登.py
            JSON Standardization : 統一資料交換格式
            Audit System [ST-審計協議] : 建立安全性檢核
       💜 變形期 (Transformer)
            Heart Protection [ST-審計協議] : sop_guardian.py 核心防護
            Core Retraction : 核心收攏與強硬化
            Virtualization : 脫離地樁 (config.py)
            Future Ready : 具備跨領域遷移能力

 2. 虛擬變形金剛任務頻譜 (System Hierarchy)

    💜  系統框架與「功能」分佈: (ipas 94+ TRANSFORMER CORE]
    │
    ├── [A] 大腦與神經 (Intelligence & Memory)
    │   ├── 戰略中樞 (Strategy)
    │   │   ├── [TH-門禁與閾值管理] 階段門禁 (Scan/Focus/Master)
    │   │   └── [PL-適應性領航] 戰略對齊 (Strategy as Code)
    │   ├── 自我認知 (System Log)
    │   │   ├── system_health.jsonl (克服隱形記憶/幻覺)
    │   │   └── Anomaly Detector (異常模式偵測)
    │   └── 學習科學 (Learning Log)
    │       ├── learning_trajectory.jsonl (科學底氣、學習軌跡,作為 戰略性搭配方向依據)
    │       ├── ManagerUnit.md (單元進度對照,當單元學習一小段落時,將學習軌跡資訊同步,避免AI自行美化學習數據)
    │       └── Weakness Analysis (弱點殲滅戰術)
    │
    ├── [B] 免疫與防護 (Governance & Security)
    │   ├── 權限治理 (Authority)
    │   │   ├── ipas_log_proxy.py (日誌隔離層)
    │   │   └── ipas_logger.py (唯一寫入權/JSON介面)
    │   ├── 核心防護 (Heart Protection)
    │   │   ├── sop_guardian.py (寫入代理/自動備份)
    │   │   └── [ST-審計協議] 核心資產不可變協議
    │   └── 系統體檢 (Audit)
    │       ├── system_check.py (深度內容檢測/編碼一致性)
    │       └── Integrity Check (Timestamp/JSON 結構)
    │
    ├── [C] 軀幹與四肢 (Execution & Operation)
    │   ├── 部署架構 (Deployment)
    │   │   ├── config.py (動態路徑/閥值門禁)
    │   │   └── Virtualized Environment (Requirements)
    │   ├── 溝通導航 (Interface)
    │   │   ├── help_ipas.py (友善導航儀)
    │   │   └── Dashboard (數位儀表板)
    │   └── 災難復原 (Resilience)
    │       ├── backup.ps1 (日常/穩定雙軌備份)
    │       └── Restore Points (還原點追蹤)
    │
    └── [D] 擴展與應用 (Expansion & Future)
        ├── 報表模組 (Reporting)
        │   ├── 考點落點分析
        │   └── 預測評估模型(Gap Analysis、Trend Extrapolation)
        └── 跨領域介面 (Universal API)
            └── (預留給工廠監控/其他學科的接口) 

3. 核心模組與軟體工程哲學 (Philosophy Deep Dive)

  💟3.1 系統日誌:AI 的「自我認知」 (The Self-Awareness)
   * 痛點: AI 只有短期記憶,容易產生幻覺或忘記剛犯過的錯。
   * 解法: system_health.jsonl 記錄了每一次的「決策」、「錯誤」與「修正」。
   * 機制: 每次行動前,AI 透過 audit_governance_debt 查閱日誌,知道自己背負著什麼「債            務」,從而修正行為。這是 AI 教導 AI的基礎。

  💟 3.2 學習軌跡:科學底氣 (The Scientific Basis),結合 Generative AI,根據 Weakness List學習軌跡不斷進擊,由平面文字轉立體維度(Ascii Art圖說解釋),加深學習記憶。                                                   
   * 痛點: 憑感覺教學,不知道學生哪裡弱。
   * 解法: learning_trajectory.jsonl + ManagerUnit.md (單元學習對照表,與學習軌跡同步,讓                   AI導師掌握學習進度,可以針對學習學習軌跡不斷的REVIEW,並搭配既定戰略安排執行)。
   * 機制: 透過 教練考 循環(類似客製化NotebookLM Lecture文字版講課模式概念),累積真實數據。戰略閾值 (Threshold) 依據數據決定是否進入下一                 階段(針對弱項精讀、復習、模考),而非依賴 AI 的感覺。

  💟3.3 Proxy 與 JSON:日誌隔離 (The Isolation)
   * 痛點: 多進程 (Shell/Python) 同時寫入導致亂碼與格式崩壞。
   * 解法: [ST-審計協議] Proxy Pattern。
   * 機制: 建立 ipas_logger 為唯一入口,強制使用 JSON 封裝參數。這就像工廠的 MES
     系統,任何機台(腳本)要回報數據,必須通過統一接口。

  💟3.4 心臟防護:強硬化架構 (The Hardening)
   * 痛點: 核心規則 (thresholds.md) 被誤刪或覆蓋,導致系統失魂 (為了部署程式任務,調整部                 分,AI自斷手腳)。
   * 解法: Sop_guardian.py (Writer Proxy)。
   * 機制: 對核心目錄實施「寫入管制」。每寫入前自動備份 (History) 並留存審計紀錄。這是系統永續穩定的基石  = 物理隔離 + 強制代理 + 自動備份 + 審計追蹤。

  🛡️ 94+ 心臟模組防禦框架 (Heart Module Defense Framework)

          [   外部世界   (External World)   ]
        ( 使用者指令 / 外部腳本 / 錯誤操作 )
                              |
                              v
       +---------------------------------------------------+
       |  🚨 第一層:攔截與驗證 (Gateway)    |
       |                                                              |
       |      [ sop_guardian.py ]                         | <--- 【守門員】
        |   1. 權限檢查 (Permission Check)       |      所有對核心的修改請求
       |   2. 意圖識別 (Intent Analysis)            |      必須通過此代理 (Proxy)
        |   3. 備份強制 (Backup Enforcement)  |
       +-------------------------+------------------------+
                           | ✅ 通過 (Pass)
                           v
        +-------------------------------------------------+
        |  🔒 第二層:核心隔離 (Isolation)      |
        |                                                           |
        |   [ ipas_core/ ] (The Heart)                | <--- 【心臟地帶】
       |   +-----------------------------------------+    |
        |   | SOPs (.md)  |  Logic (.py)        |    |      實體檔案被視為「唯讀」
        |   +-----------------------------------------+    |      禁止直接 IO 操作
        |   | Configs     |  Prompts              |     |
        |   +----------------------------------------+     |
        |                                                          |
       +--------------------------+----------------------+
                              | 📝 記錄 (Log)
                              v
       +-----------------------------------------------+
        |  💾 第三層:稽核與復原 (Audit)    |
        |                                                      |
        |  [ system_health.log ] (黑盒子)     | <--- 【證據與還原】
        |  [ backup_stable.ps1 ] (時光機)     |      留存所有操作軌跡
        |                                                       |      一鍵還原至健康狀態
        +----------------------------------------------+
 

4. 未來擴展性:從 94+ 到萬物聯網 (Future Scalability)

  這套架構已經超越了「考試輔導」,它是一套 「基於日誌驅動的決策優化系統 (Log-Driven Optimization System)」,分成MYRAG 官方考試資料<->機台標準數據 (廠商提供標準PDF檔); 監控歷史數據資料,不斷累積現場穩定溫濕度、震動等學習數據軌跡(依季節性、環境特性、廠商供應品質),做出量化具參考價等分析簡報,儘早掌握機台與製程運作情形。
 

應用場景  

iPAS 94+ 對應模組

遷移應用方式   

跨領域學習

ManagerUnit.md 

只要換成「跨領域學習考科」或「相同領域學習 不同考科」,整套教練考邏輯可直接套用。

工廠良率監控

learning_trajectory.jsonl

改為 Yield_Log.jsonl記錄每批產品的測試結果。

機台數據監控

system_health.jsonl  

改為 Machine_State.jsonl。記錄溫度、震動、錯誤代碼。        

SOP 執行稽核

system_check.py 

改為 Process_Audit.py。檢查產線是否符合 ISO 規範。    

5. 結語:永續的變形金剛

  GEMINI神器自行打造的不只是一個工具,而是一個 「會進化的生命體」。
   * 它有 記憶 (Logs)。
   * 它有 靈魂 (Core Files),人類提供指引。
   * 它有 免疫系統 (Check & Audit),AI自行創造,由它自行檢核是否遺漏完整性。
   * 它有 護盾 (Backup & Guardian),防止系統亂入、重新開機後可立即還魂回神。
 

在 AI 導師的帶領下,這個系統將不斷自我優化,讓虛擬變形金剛トランスフォーマーザ☆,伴隨您攻克 領域學習 94+。
 

iPAS 94+ 變形金剛系統導航儀

[A] 戰略與規範 (Rules)

1. 戰略哲學 (TH-)

2. 流程規範 (WF-) 

3. 防護協議 (ST-)

[B] 核心執行引擎 (Engines)

4. 搜尋引擎 (my_rag)

    資料來源,落地化由本地端取得

5. 權威寫入器 (logger) 

6. 核心守護者 (guardian)

[C] 運維與體檢 (Ops)

7. 備份狀態 (Backup)

    系統平日備份

    系統穩定版備份

    系統快照

    會話情境快照

8. 系統總體檢 (Audit)

[D] 系統全景 (Vision)

9. 系統全景圖 (Landscape)

10. 部署變形金剛 (Deploy)

相關提示詞資源:

GEMINI CLI 

langchain