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network-interface-health

Diagnostiziere Schnittstellenfehler, Drops, CRCs, Duplex-Mismatches, Flapping, Geschwindigkeitsaushandlungsprobleme und Zählertrends auf Routern, Switches und Linux-Hosts. Verwende dies, wenn eine Schnittstelle Fehler, Drops, CRCs, Flapping oder einen Duplex- oder Geschwindigkeitskonflikt aufweist.

Was ist network-interface-health?

Diese Fähigkeit befähigt einen KI-Agenten, Netzwerkschnittstellenprobleme systematisch zu diagnostizieren, indem er Zähler für Fehler, Drops, CRC-Fehler, Duplex-Mismatches und Flapping auf Routern, Switches und Linux-Hosts analysiert. Sie ist besonders nützlich, wenn Symptome wie Paketverlust, Latenzspitzen oder intermittierende Erreichbarkeit auf physische Verbindungsprobleme, Kabel, Transceiver, Duplex-Einstellungen oder überlastete Schnittstellen hindeuten. Die Fähigkeit unterstützt plattformübergreifende Befehle wie `show interfaces` und `ip -s link show` sowie `ethtool` und bietet eine strukturierte Diagnoseanleitung mit Referenztabellen, Entscheidungsbäumen und Beispielen zur Fehlerbehebung. Ein sicheres Python-Parsing-Beispiel wird mitgeliefert, um Zähler korrekt aus der Ausgabe zu extrahieren, und es werden Anti-Patterns hervorgehoben, die vermieden werden sollten, wie z. B. das Löschen von Zählern vor dem Speichern einer Baseline oder die einseitige Betrachtung einer Verbindung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/network-interface-health

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Dokumentation

Netzwerkschnittstellen-Integrität

Verwende diese Fähigkeit, wenn ein Netzwerksymptom durch eine physische Verbindung, einen Switch-Port, ein Kabel, einen Transceiver, eine Duplex-Einstellung oder eine überlastete Schnittstelle verursacht werden könnte.

Wann zu verwenden

  • Ein Host oder VLAN weist Paketverlust, Latenzspitzen oder intermittierende Erreichbarkeit auf.
  • Ein Switch- oder Router-Interface zeigt CRCs, Runts, Giants, Drops, Resets oder Flaps.
  • Du musst beide Enden einer Verbindung vergleichen, bevor du Hardware austauschst.
  • Ein Änderungsfenster benötigt Vorher/Nachher-Nachweise der Schnittstellenzähler.
  • Die Überwachung meldet steigende ifInErrors, ifOutErrors oder ifOutDiscards.

Funktionsweise

Schnittstellenzähler sind Beweise, aber der Trend ist wichtiger als der absolute Wert. Erfasse eine Baseline, warte ein Messintervall ab, erfasse erneut und vergleiche dann die Inkremente.

show interfaces <interface>
show interfaces <interface> status
show logging | include <interface>|changed state|line protocol

Auf Linux-Hosts:

ip -s link show <interface>
ethtool <interface>
ethtool -S <interface>

Zählerreferenz

ZählerBedeutungHäufige Ursache
CRCEmpfangene Frame-Prüfsumme fehlgeschlagenSchlechtes Kabel, verschmutzte Faser, schlechter Optik, Duplex-Mismatch
input errorsAggregierte empfangsseitige FehlerVor dem Schlussfolgern Unterzähler prüfen
runtsFrames unterhalb der minimalen Ethernet-GrößeDuplex-Mismatch, Kollisionsdomäne, fehlerhafte NIC
giantsFrames größer als erwartete MTUMTU-Mismatch oder Jumbo-Frame-Grenze
input dropsGerät konnte eingehende Pakete nicht annehmenBurst, Überbuchung, CPU-Pfad, Warteschlangendruck
output dropsAusgangswarteschlange verwarf PaketeÜberlastung, QoS-Richtlinie, zu kleine Uplink
resetsHardware-Reset der SchnittstelleFlapping, Keepalive, Treiber, Optik, Strom
collisionsEthernet-KollisionszählerHalbduplex oder Aushandlungskonflikt

Diagnoseablauf

CRCs oder Eingabefehler

  1. Bestätige, dass die Zähler inkrementieren und nicht nur historisch sind.
  2. Überprüfe beide Enden der Verbindung. Empfangsseitige Fehler deuten normalerweise auf das Signal hin, das auf dieser Seite ankommt, nicht unbedingt auf den Port, der den Fehler meldet.
  3. Ersetze das Patchkabel oder reinige/ersetze Faser und Optik.
  4. Bestätige, dass die Geschwindigkeits-/Duplex-Einstellungen auf beiden Seiten übereinstimmen.
  5. Überprüfe die Protokolle auf Flapping-Ereignisse zum gleichen Zeitstempel.

Drops

  1. Trenne Eingabe-Drops von Ausgabe-Drops.
  2. Vergleiche die Schnittstellenrate mit der Kapazität.
  3. Überprüfe QoS-Richtlinie, Warteschlangenzähler und ob die Verbindung ein überbuchter Uplink ist.
  4. Behandle die Warteschlangenoptimierung als zweitrangig. Beweise zuerst, ob die Verbindung überlastet ist.

Duplex und Geschwindigkeit

Bevorzuge Auto-Aushandlung bei modernen Ethernet-Verbindungen, wenn beide Seiten dies unterstützen. Wenn eine Seite fest eingestellt sein muss, konfiguriere beide Seiten explizit und dokumentiere den Grund. Mische niemals feste Geschwindigkeit/Duplex auf einer Seite mit Auto auf der anderen.

show interfaces <interface> | include duplex|speed

Sicheres Parser-Beispiel

Schneide jeden Schnittstellenblock von einem Header zum nächsten. Verwende kein willkürliches Zeichenfenster; große Schnittstellenblöcke können dazu führen, dass Zähler übersehen oder dem falschen Port zugeordnet werden.

import re
from typing import Any

HEADER_RE = re.compile(
    r"^(?P<name>\S+) is (?P<status>(?:administratively )?down|up), "
    r"line protocol is (?P<protocol>up|down)",
    re.I | re.M,
)
ERROR_RE = re.compile(r"(?P<input>\d+) input errors, (?P<crc>\d+) CRC", re.I)
DROP_RE = re.compile(r"(?P<output>\d+) output errors", re.I)
DUPLEX_RE = re.compile(r"(?P<duplex>Full|Half|Auto)-duplex,\s+(?P<speed>[^,]+)", re.I)

def parse_show_interfaces(raw: str) -> list[dict[str, Any]]:
    headers = list(HEADER_RE.finditer(raw))
    interfaces = []
    for index, header in enumerate(headers):
        end = headers[index + 1].start() if index + 1 < len(headers) else len(raw)
        block = raw[header.start():end]
        errors = ERROR_RE.search(block)
        drops = DROP_RE.search(block)
        duplex = DUPLEX_RE.search(block)
        interfaces.append({
            "name": header.group("name"),
            "status": header.group("status"),
            "protocol": header.group("protocol"),
            "duplex": duplex.group("duplex") if duplex else "unknown",
            "speed": duplex.group("speed").strip() if duplex else "unknown",
            "input_errors": int(errors.group("input")) if errors else 0,
            "crc_errors": int(errors.group("crc")) if errors else 0,
            "output_errors": int(drops.group("output")) if drops else 0,
        })
    return interfaces

Beispiele

CRCs auf einem Switch-Port

  1. Erfasse Zähler auf dem lokalen Port.
  2. Erfasse Zähler auf dem angeschlossenen entfernten Port.
  3. Ersetze das Kabel oder die Optik, bevor du Routing- oder Firewall-Regeln änderst.
  4. Lösche Zähler erst nach dem Aufzeichnen der Baseline.
  5. Überprüfe erneut nach einem festgelegten Intervall.

Internet langsam, aber LAN funktioniert

  1. Überprüfe WAN-Schnittstellen-Drops/Fehler.
  2. Überprüfe LAN-Uplink-Auslastung und Ausgabe-Drops.
  3. Überprüfe die Gateway-CPU, wenn die WAN-Verbindung sauber ist, aber der Durchsatz dennoch niedrig ist.
  4. Vergleiche kabelgebundene und kabellose Tests, bevor du den Upstream-Dienst beschuldigst.

Anti-Patterns

  • Löschen von Zählern vor dem Speichern einer Baseline.
  • Nur eine Seite einer Verbindung betrachten.
  • Alle historischen CRCs ohne Zeitfenster als aktive Probleme annehmen.
  • Auto-Aushandlung auf einer Seite mit fester Geschwindigkeit/Duplex auf der anderen mischen.
  • Ausgabe-Drops als Kabelproblem behandeln, bevor die Überlastung geprüft wird.

Siehe auch

  • Agent: network-troubleshooter
  • Skill: network-config-validation
  • Skill: homelab-network-setup

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

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Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

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Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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