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Agent Skill · 研究检索

datadog-analyser(数据狗分析仪)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

datadog-analyser 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,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 41,004。

总安装 1,224周安装 51GitHub Stars 1下载 408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:datadog-analyser(数据狗分析仪)
来源仓库:https://github.com/delexw/claude-code-misc
仓库路径:skills/datadog-analyser
安装命令:
npx skills add https://github.com/delexw/claude-code-misc --skill datadog-analyser
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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/delexw/claude-code-misc --skill datadog-analyser

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。

用于调查和分析 Datadog 可观测性数据,支持日志和指标分析。通过 pup CLI 工具实现查询、过滤和数据汇总功能。需传入查询参数和时间范围,自动转换为 epoch 秒数进行检索。适用于故障排查、性能回归分析和运维监控场景。

datadog-analyser 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/datadog-analyser

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 https://github.com/delexw/claude-code-misc --skill datadog-analys…;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

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

datadog-analyser 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/delexw/claude-code-misc --skill datadog-analyser。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

datadog-analyser 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。

datadog-analyser 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

datadog-analyser 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。

datadog-analyser 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,224 次,近一周安装 51 次,下载 408 次,GitHub 1 星。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。

datadog-analyser 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 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

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
datadog-analyser

数据狗分析仪 · 本页

1,2241接触敏感数据未明确通过

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

Datadog Analyser

Investigate and analyse Datadog observability data using the pup CLI.

Inputs

Raw arguments: $ARGUMENTS

Infer from the arguments:

  • QUERY: what to analyse.
  • SINCE: (optional) UTC ISO8601 start of analysis window. When provided, convert to epoch seconds for pup --from flags (e.g. date -d "2026-03-20T02:30:00Z" +%s on Linux, or date -jf "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ" "2026-03-20T02:30:00Z" +%s on macOS).
  • UNTIL: (optional) UTC ISO8601 end of analysis window. When provided, convert to epoch seconds for pup --to flags where supported; otherwise omit (defaults to now).
  • SERVICE_HINT: (optional) Service name to prioritise in queries (filter monitors, logs, APM by this service first).

System Requirements

  • pup CLI installed — see https://github.com/datadog-labs/pup/blob/main/README.md
  • DD_API_KEY and DD_APP_KEY environment variables set. Important: When checking these variables, verify at least 2 times before concluding they are not set. Environment variables can appear unset due to shell context differences. Never expose the values — use existence checks only (e.g. test -n "$DD_API_KEY").
  • DD_SITE set if not using datadoghq.com (optional)

Output Directory

.datadog-analyser-tmp/
└── report.md    # Final analysis report

Execution

1. Verify Connection

Run pup test to confirm the CLI is configured and connected:

pup test

If this fails, use AskUserQuestion to inform the user that pup is not configured or DD_API_KEY/DD_APP_KEY are not set, and link to the setup guide: https://github.com/datadog-labs/pup/blob/main/README.md

Do NOT continue until pup test succeeds.

2. Discover Available Commands

Run pup agent guide to get the full list of available commands and usage patterns for this session:

pup agent guide

If pup agent guide is not available (command not found), use the known command reference below and continue.

3. Analyse

Based on QUERY, determine which pup commands are most relevant. Use --output=json (default) for all commands to get structured output. Run commands sequentially.

Time window rule — when QUERY contains a named day ("today", "yesterday") or a calendar range, compute the window using local day boundaries, not UTC calendar days. A user saying "today" means since local midnight, so an event at 11am local is included even if it falls on a different UTC date.

For relative durations ("last 1h", "last 24h"), pass them directly as pup relative strings: --from="1h", --from="24h".

For named days, compute the local day boundary as epoch seconds and pass to --from/--to:

# Start of local today as epoch (Linux / macOS)
date -d "$(date +%Y-%m-%d) 00:00:00" +%s          # Linux
date -jf "%Y-%m-%d %H:%M:%S" "$(date +%Y-%m-%d) 00:00:00" +%s  # macOS
# Current time as epoch
date +%s
# Start of local yesterday
date -d "$(date -d yesterday +%Y-%m-%d) 00:00:00" +%s          # Linux
date -jf "%Y-%m-%d %H:%M:%S" "$(date -v-1d +%Y-%m-%d) 00:00:00" +%s  # macOS

When SINCE and UNTIL are provided as UTC ISO8601, convert each to epoch seconds and use them for all --from/--to flags instead of inferring time windows from QUERY. This ensures all Datadog queries cover exactly the same window as the other PIR sub-skills:

# Linux
SINCE_EPOCH=$(date -d "2026-03-20T02:30:00Z" +%s)
UNTIL_EPOCH=$(date -d "2026-03-20T06:00:00Z" +%s)
# macOS
SINCE_EPOCH=$(date -jf "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ" "2026-03-20T02:30:00Z" +%s)
UNTIL_EPOCH=$(date -jf "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ" "2026-03-20T06:00:00Z" +%s)

When SERVICE_HINT is provided, prioritise it in queries:

  • Filter monitors: pup monitors search --query="service:<SERVICE_HINT>"
  • Scope log searches with service:<SERVICE_HINT> in the query string
  • Focus APM traces on that service first

Common analysis patterns:

GoalCommands
Triggered/alerting monitorspup monitors list, pup monitors search --query="status:alert"
Error logspup logs search --query="status:error" --from="1h"
Metric trendpup metrics query --query="<metric>" --from="<window>"
Active incidentspup incidents list
SLO healthpup slos list, pup slos status <id>
APM service healthpup apm services, pup apm dependencies
Security signalspup security signals list, pup security findings search
Error trackingpup error-tracking issues search --query="<service>"
Synthetics failurespup synthetics tests list
CI failurespup cicd pipelines list, pup cicd events list

All commands default to JSON output. Use flags like --from, --to, --query, --tags to narrow scope. Refer to pup <command> --help for available flags.

4. Report

All timestamps in the report must use current agent's local timezone (detect via system clock), not UTC. Format: 2026-03-20 15:30 NZDT (with TZ abbreviation). Do NOT use UTC in user-facing report sections — this includes timestamps that come directly from API responses (e.g. last_triggered, overall_state_modified, event times). Convert every timestamp to local time before writing it to the report.

Write a structured analysis to .datadog-analyser-tmp/report.md using the Write tool:

  1. Summary — Overall health status and key findings
  2. Details — Breakdown of findings per domain (monitors, logs, metrics, etc.)
  3. Anomalies — Anything alerting, degraded, or unusual
  4. Recommendations — Suggested follow-up actions

Inform the user of the report location: .datadog-analyser-tmp/report.md

平台分布

Codex

38.74%
按下载量换算158

Claude

30.23%
按下载量换算123

Cursor

17.54%
按下载量换算72

Gemini CLI

9.19%
按下载量换算37

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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