WorkBuddy日志分析是定位任务异常、延迟或结果偏差的关键手段，日志本地存储、按模块分类、支持DEBUG级别与trace_id全链路追踪，并提供模型调用、文件操作及行为统计解析方法。
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如果您在使用WorkBuddy过程中遇到任务执行异常、响应延迟或结果不符合预期，日志分析是定位问题根源的关键手段。WorkBuddy默认记录本地操作行为、模型调用链路、文件读写路径及沙箱执行状态，所有日志均存储于用户本地设备，不上传云端。以下是开展日志分析的具体方法：
一、定位日志存储路径
WorkBuddy日志按运行环境与模块分类存放，需根据操作系统和组件类型分别查找。日志文件采用时间戳命名，便于按发生顺序追溯。
1、Windows系统日志路径为：C:\Users\[用户名]\AppData\Roaming\WorkBuddy\logs\
2、macOS系统日志路径为：~/Library/Application Support/WorkBuddy/logs/
3、核心日志文件包括：main.log（主进程运行日志）、agent-execution.log（多Agent任务执行日志）、file-io.log（本地文件读写记录）、model-call.log（大模型请求与响应原始数据）
二、启用详细日志模式
默认日志级别为INFO，仅记录关键事件；如需排查深层逻辑错误或模型输出偏差，必须切换至DEBUG级别以捕获完整上下文信息。
1、关闭正在运行的WorkBuddy应用
2、在安装目录下找到配置文件：config.yaml
3、用文本编辑器打开该文件，定位到logging:区块
4、将level:字段值由INFO修改为DEBUG
5、保存文件并重新启动WorkBuddy，后续操作将生成含参数、上下文、中间变量的全量日志
三、解析任务执行失败日志
当某条自然语言指令未能成功交付结果时，日志中会标记ERROR级别条目，并附带唯一trace_id。通过该ID可串联起从指令解析、计划生成、沙箱执行到结果封装的全链路记录。
1、在main.log中搜索关键词ERROR，定位最近一条错误记录
2、提取该行末尾的trace_id: xxxxxx值
3、在agent-execution.log中全文搜索该trace_id，查看各Agent的分工状态与中断节点
4、若涉及文件操作失败，在file-io.log中同步检索同一trace_id，确认是否存在权限拒绝、路径不存在或编码异常
四、分析模型调用异常
当生成内容出现事实性错误、格式错乱或响应超时，需检查model-call.log中原始请求与返回。该文件记录每次大模型交互的完整HTTP载荷，含prompt、system_message、temperature等参数。
1、打开model-call.log，按时间倒序浏览最新几条记录
2、识别含"status":"failed"或"response_time_ms":0的条目
3、比对对应请求中的model_name字段，确认是否为当前选中的混元、DeepSeek或Kimi等模型
4、检查prompt字段内容，验证是否存在中文标点被误转义、换行符丢失或token截断现象
五、提取高频操作行为统计
WorkBuddy日志中包含结构化行为埋点，可用于识别用户实际使用习惯与潜在瓶颈。无需第三方工具，仅靠文本筛选即可完成基础统计。
1、在终端中进入日志目录，执行命令：grep -c "action:merge_excel" *.log
2、统计PDF转换次数：grep -c "action:convert_to_pdf" *.log
3、筛选出耗时最长的五次任务：grep "duration_ms" *.log | sort -k3 -nr | head -5
4、导出全部文件操作路径清单：grep "file_path:" file-io.log | cut -d'"' -f4 | sort -u > file_paths.txt
