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用 Claude AI 做了一個開源的 IT 故障排除工具,華文圈應該很稀缺

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前言

身為在越南、柬埔寨、台灣三地跑的 IT 工程師,最常遇到的狀況就是:

凌晨被電話叫醒,腦子還沒清醒,就要開始排查「全公司斷網」或「Exchange 郵件全卡住」。

市面上的 IT 診斷工具幾乎都是英文,而且大多數是 SaaS 訂閱制,對中小企業來說成本不低。更重要的是,很多企業有資安疑慮,不想把內部 IT 問題送上雲端。

所以我做了這個:IT Diagnostic Agent — 互動式決策樹 + AI 診斷,純靜態 HTML,可以完全離線部署。


工具介紹

線上版

👉 https://richchang0721-boop.github.io/it-diagnostic-agent

GitHub

📦 https://github.com/richchang0721-boop/it-diagnostic-agent


涵蓋的診斷範圍

網路問題

  • CCTV / IP Camera / NVR — PoE 供電、影像斷線、遠端存取、錄影儲存
  • Wi-Fi — AP 設定、頻道干擾、802.1X 認證
  • DNS — 解析失敗、快取清除、上游問題
  • ISP / WAN — 線路中斷、備援切換

硬體問題

  • 伺服器 / PC — 無法開機、POST 失敗、效能異常
  • NAS — RAID 降級、SMB/NFS 存取、備份驗證
  • 印表機 — 網路離線、Print Spooler、驅動問題

軟體問題

系統 涵蓋範圍
Active Directory 帳號鎖定、GPO、DC 複寫、FSMO 轉移
SQL Server 連線失敗(error 18456)、效能優化、備份還原
Exchange Server 郵件佇列、SPF/DKIM、遷移至 M365
Office ODT 部署、KMS 授權、修復安裝
Outlook Autodiscover、OST 修復、OAuth 2.0

技術架構

為什麼選擇純靜態 HTML?

  • 零依賴:不需要 npm install,不需要後端,下載就能用
  • GitHub Pages 免費部署:fork 之後 5 分鐘內可以上線自己的版本
  • 企業友好:可以部署在內網,資料完全不離開公司
    整個工具就是一個 index.html,約 1,500 行。

多模型支援(Adapter Pattern)

多模型支援

為了讓工具不被單一 AI 服務綁死,使用 Adapter Pattern 設計 LLM 呼叫層:

// 統一入口,不管背後是哪個模型
async function callLLM(messages, systemPrompt) {
  switch(currentProvider) {
    case 'claude':  return await callClaude(messages, systemPrompt);
    case 'gemini':  return await callGemini(messages, systemPrompt);
    case 'openai':  return await callOpenAI(messages, systemPrompt);
    case 'ollama':  return await callOllama(messages, systemPrompt);
  }
}

目前支援四個 Provider:

Provider 說明 需要 API Key
Claude (Anthropic) 預設,診斷品質最佳
Gemini (Google) 速度快,成本低
OpenAI 相容介面 支援任何 OpenAI 格式的服務
Ollama(本地) 完全離線,零成本,隱私無疑慮

Ollama 本地部署

對有資安疑慮的企業,可以用 Ollama 在本機或內網跑模型:

# 安裝 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
 
# 下載模型(推薦 Gemma 3)
ollama pull gemma3:12b
 
# 啟動服務
ollama serve

工具設定填入 http://localhost:11434,不需要任何 API Key,完全離線運作。

i18n 雙語架構

所有文字都存在一個 i18n 物件裡,切換語言只需要重新渲染 DOM:

const I = {
  zh: { navNet: '網路問題', navHw: '硬體問題', ... },
  en: { navNet: 'Network Issues', navHw: 'Hardware Issues', ... }
}

包含 AI 的 System Prompt 也會跟著切換語言,中文模式下 AI 用繁體中文回覆,英文模式用英文。

深色 / 淺色主題

用 CSS 變數實作,body.light class 覆蓋所有顏色 token:

:root {
  --bg: #0d0f12;
  --text: #e2e8f0;
  /* ... */
}
body.light {
  --bg: #f0f2f5;
  --text: #1a1f2e;
  /* ... */
}

淺色主題

深色主題


為什麼做這個?

坦白說一開始只是想解決自己的問題。

在東南亞出差的時候,網路品質不穩定,雲端 AI 服務有時候連不上。而且很多客戶的環境是隔離內網,根本沒辦法用外部服務。

Ollama + 本地模型這條路讓我想到:如果工具本身也是靜態的、可以離線跑,那在任何環境下都能用。

另一個動機是:華文圈這類工具真的太少了。英文的 IT runbook 工具一堆,但專門為繁體中文 IT 環境設計的幾乎沒有。CCTV、NAS、Exchange 這些台灣中小企業的標配,在英文工具裡往往是配角。


未來計畫

  • Ollama 深度整合:等 NVIDIA RTX Spark 出來之後,計畫在本機跑 Gemma 72B,把 IT Diagnostic Agent 改成完全離線的版本
  • 更多診斷場景:VMware、Hyper-V、Linux Server
  • 企業版:客製化品牌、私有部署支援

開源授權

MIT License,可以自由 fork、修改、商業使用。

歡迎 PR,特別是有其他診斷場景想補充的朋友 🙌


如果覺得有用,歡迎到 GitHub 給個 ⭐,或是分享給身邊的 IT 同行!


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