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Agent Skill · 研究检索

observability-&-monitoring(可观察性和监控)

observability-&-monitoring 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

observability-&-monitoring 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,662。

总安装 5,139周安装 201GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,031核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:observability-&-monitoring(可观察性和监控)
来源仓库:https://github.com/ariegoldkin/ai-agent-hub
仓库路径:skills/observability-&-monitoring
安装命令:
npx skills add ariegoldkin/ai-agent-hub --skill "observability-&-monitoring"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add ariegoldkin/ai-agent-hub --skill "observability-&-monitoring"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

observability-&-monitoring 提供 AI 代理运行时的可观测性与监控能力。适用于追踪技能调用日志、性能指标与异常告警设置。支持集成 Prometheus、Grafana 等标准监控栈。需配置整理端点与安全凭证,避免暴露敏感运行时信息。监控数据仅用于运维诊断,不得用于用户行为追踪或画像分析。

来源仓库内路径:skills/observability-&-monitoring

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add ariegoldkin/ai-agent-hub --skill "observability-&-monitoring";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

observability-&-monitoring 怎么安装?

在终端执行 npx skills add ariegoldkin/ai-agent-hub --skill "observability-&-monitoring"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

observability-&-monitoring 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

observability-&-monitoring 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

observability-&-monitoring 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

observability-&-monitoring 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,139 次,近一周安装 201 次,下载 1,031 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

observability-&-monitoring 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
observability-&-monitoring

可观察性和监控 · 本页

5,139—权限未标注未明确未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
Observability & Monitoring
description
Structured logging, metrics, distributed tracing, and alerting strategies
version
1.0.0
category
Operations & Reliability
agents
[backend-system-architect, code-quality-reviewer, ai-ml-engineer]
keywords
[observability, monitoring, logging, metrics, tracing, alerts, Prometheus, OpenTelemetry]

Observability & Monitoring Skill

Comprehensive frameworks for implementing observability including structured logging, metrics, distributed tracing, and alerting.

When to Use

  • Setting up application monitoring
  • Implementing structured logging
  • Adding metrics and dashboards
  • Configuring distributed tracing
  • Creating alerting rules
  • Debugging production issues

Three Pillars of Observability

┌─────────────────┬─────────────────┬─────────────────┐
│     LOGS        │     METRICS     │     TRACES      │
├─────────────────┼─────────────────┼─────────────────┤
│ What happened   │ How is system   │ How do requests │
│ at specific     │ performing      │ flow through    │
│ point in time   │ over time       │ services        │
└─────────────────┴─────────────────┴─────────────────┘

Structured Logging

Log Levels

LevelUse Case
ERRORUnhandled exceptions, failed operations
WARNDeprecated API, retry attempts
INFOBusiness events, successful operations
DEBUGDevelopment troubleshooting

Best Practice

// Good: Structured with context
logger.info('User action completed', {
  action: 'purchase',
  userId: user.id,
  orderId: order.id,
  duration_ms: 150
});

// Bad: String interpolation
logger.info(`User ${user.id} completed purchase`);
See templates/structured-logging.ts for Winston setup and request middleware

Metrics Collection

RED Method (Rate, Errors, Duration)

Essential metrics for any service:

  • Rate - Requests per second
  • Errors - Failed requests per second
  • Duration - Request latency distribution

Prometheus Buckets

// HTTP request latency
buckets: [0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1, 2, 5]

// Database query latency
buckets: [0.001, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1]
See templates/prometheus-metrics.ts for full metrics configuration

Distributed Tracing

OpenTelemetry Setup

Auto-instrument common libraries:

  • Express/HTTP
  • PostgreSQL
  • Redis

Manual Spans

tracer.startActiveSpan('processOrder', async (span) => {
  span.setAttribute('order.id', orderId);
  // ... work
  span.end();
});
See templates/opentelemetry-tracing.ts for full setup

Alerting Strategy

Severity Levels

LevelResponse TimeExamples
Critical (P1)< 15 minService down, data loss
High (P2)< 1 hourMajor feature broken
Medium (P3)< 4 hoursIncreased error rate
Low (P4)Next dayWarnings

Key Alerts

AlertConditionSeverity
ServiceDownup == 0 for 1mCritical
HighErrorRate5xx > 5% for 5mCritical
HighLatencyp95 > 2s for 5mHigh
LowCacheHitRate< 70% for 10mMedium
See templates/alerting-rules.yml for Prometheus alerting rules

Health Checks

Kubernetes Probes

ProbePurposeEndpoint
LivenessIs app running?/health
ReadinessReady for traffic?/ready
StartupFinished starting?/startup

Readiness Response

{
  "status": "healthy|degraded|unhealthy",
  "checks": {
    "database": { "status": "pass", "latency_ms": 5 },
    "redis": { "status": "pass", "latency_ms": 2 }
  },
  "version": "1.0.0",
  "uptime": 3600
}
See templates/health-checks.ts for implementation

Observability Checklist

Implementation

  • [ ] JSON structured logging
  • [ ] Request correlation IDs
  • [ ] RED metrics (Rate, Errors, Duration)
  • [ ] Business metrics
  • [ ] Distributed tracing
  • [ ] Health check endpoints

Alerting

  • [ ] Service outage alerts
  • [ ] Error rate thresholds
  • [ ] Latency thresholds
  • [ ] Resource utilization alerts

Dashboards

  • [ ] Service overview
  • [ ] Error analysis
  • [ ] Performance metrics

Extended Thinking Triggers

Use Opus 4.5 extended thinking for:

  • Incident investigation - Correlating logs, metrics, traces
  • Alert tuning - Reducing noise, catching real issues
  • Architecture decisions - Choosing monitoring solutions
  • Performance debugging - Cross-service latency analysis

Templates Reference

TemplatePurpose
structured-logging.tsWinston logger with request middleware
prometheus-metrics.tsHTTP, DB, cache metrics with middleware
opentelemetry-tracing.tsDistributed tracing setup
alerting-rules.ymlPrometheus alerting rules
health-checks.tsLiveness, readiness, startup probes

平台分布

Codex

33.19%
按下载量换算342

Claude

31.11%
按下载量换算321

Cursor

18.08%
按下载量换算186

Gemini CLI

9.98%
按下载量换算103

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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