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Agent Skill · 研究检索

ln-627-observability-auditor(ln 627 可观察性审核员)

用于辅助安全审计、权限检查、凭据风险、认证流程和常见漏洞排查。它适合让 Agent 梳理敏感配置、检查依赖风险、分析鉴权逻辑或生成安全复核清单。使用时不能把工具输出直接当最终结论,涉及密钥、令牌、用户数据或生产系统时,应先确认最小权限、脱敏方式和操作边界。

ln-627-observability-auditor 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,权限为调用外部服务;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 17,051。

总安装 6,830周安装 279GitHub Stars 437下载 2,187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
MIT

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:ln-627-observability-auditor(ln 627 可观察性审核员)
来源仓库:https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills
仓库路径:skills/ln-627-observability-auditor
安装命令:
npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-627-observability-auditor
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-627-observability-auditor

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。

用于安全审计、权限检查和常见漏洞排查,适合梳理敏感配置和鉴权逻辑。适用于需要分析凭据风险或生成安全复核清单的场景。使用时不能把工具输出直接当最终结论,需先确认最小权限和操作边界。涉及密钥、令牌或用户数据时应脱敏处理,避免影响生产系统。安装前建议确认权限范围和维护状态,确保不会触发不必要的网络或文件操作。

来源仓库内路径:skills/ln-627-observability-auditor

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/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-6…;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

    它需要调用外部服务,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

ln-627-observability-auditor 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/levnikolaevich/claude-code-skills --skill ln-627-observa…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ln-627-observability-auditor 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。

ln-627-observability-auditor 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

ln-627-observability-auditor 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ln-627-observability-auditor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,830 次,近一周安装 279 次,下载 2,187 次,GitHub 437 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。

ln-627-observability-auditor 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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
ln-627-observability-auditor

ln 627 可观察性审核员 · 本页

6,830437调用外部服务MIT有提醒

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

Paths: File paths (shared/, references/, ../ln-*) are relative to skills repo root. If not found at CWD, locate this SKILL.md directory and go up one level for repo root. If shared/ is missing, fetch files via WebFetch from https://raw.githubusercontent.com/levnikolaevich/claude-code-skills/master/skills/{path}.

Observability Auditor (L3 Worker)

Type: L3 Worker

Specialized worker auditing logging, monitoring, and observability.

Purpose & Scope

  • Audit observability (Category 10: Medium Priority)
  • Check logging, health checks, metrics, tracing
  • Calculate compliance score (X/10)

Inputs

MANDATORY READ: Load shared/references/audit_worker_core_contract.md. MANDATORY READ: Load shared/references/mcp_tool_preferences.md and shared/references/mcp_integration_patterns.md

Receives contextStore with tech stack, framework, codebase root, output_dir.

Use hex-graph first when traces, call paths, or cross-file references materially improve the audit. Use hex-line first for local code reads when available. If MCP is unavailable, unsupported, or not indexed, continue with built-in Read/Grep/Glob/Bash and state the fallback in the report.

Workflow

MANDATORY READ: Load shared/references/two_layer_detection.md for detection methodology.

  1. Parse context + output_dir
  2. Determine project type (Layer 2 pre-check): Is this a web service (all checks apply), CLI tool (health/probes not applicable), or library (most checks optional)? Adjust applicable checks accordingly.
  3. Check observability patterns (Layer 1: grep)
  4. Analyze context per candidate (Layer 2):

- Structured logging: is this a library (no logging OK) or a service (logging required)? - Health endpoints: web service -> required. CLI/library -> skip - Request tracing: monolith -> less needed. Microservice -> critical

  1. Collect confirmed findings
  2. Calculate score
  3. Write Report: Build full markdown report in memory per shared/templates/audit_worker_report_template.md, write to {output_dir}/ln-627--global.md in single Write call
  4. Return Summary: Return minimal summary to coordinator

Audit Rules

1. Structured Logging

Detection:

  • Grep for console.log (unstructured)
  • Check for proper logger: winston, pino, logrus, zap

Severity:

  • MEDIUM: Production code using console.log
  • LOW: Dev code using console.log

Recommendation: Use structured logger (winston, pino)

Effort: M (add logger, replace calls)

2. Health Check Endpoints

Detection:

  • Grep for /health, /ready, /live routes
  • Check API route definitions

Severity:

  • HIGH: No health check endpoint (monitoring blind spot)

Recommendation: Add /health endpoint

Effort: S (add simple route)

3. Metrics Collection

Detection:

  • Check for Prometheus client, StatsD, CloudWatch
  • Grep for metric recording: histogram, counter

Severity:

  • MEDIUM: No metrics instrumentation

Recommendation: Add Prometheus metrics

Effort: M (instrument code)

4. Request Tracing

Detection:

  • Check for correlation IDs in logs
  • Verify trace propagation (OpenTelemetry, Zipkin)

Severity:

  • MEDIUM: No correlation IDs (hard to debug distributed systems)

Recommendation: Add request ID middleware

Effort: M (add middleware, propagate IDs)

5. Log Levels

Detection:

  • Check if logger supports levels (info, warn, error, debug)
  • Verify proper level usage

Severity:

  • LOW: Only error logging (insufficient visibility)

Recommendation: Add info/debug logs

Effort: S (add log statements)

Scoring Algorithm

MANDATORY READ: Load shared/references/audit_worker_core_contract.md and shared/references/audit_scoring.md.

Output Format

MANDATORY READ: Load shared/references/audit_worker_core_contract.md and shared/templates/audit_worker_report_template.md.

Write JSON summary per shared/references/audit_summary_contract.md. In managed mode the caller passes both runId and summaryArtifactPath; in standalone mode the worker generates its own run-scoped artifact path per shared contract.

Write report to {output_dir}/ln-627--global.md with category: "Observability" and checks: structured_logging, health_endpoints, metrics_collection, request_tracing, log_levels.

Return summary per shared/references/audit_summary_contract.md.

When summaryArtifactPath is absent, write the standalone runtime summary under .hex-skills/runtime-artifacts/runs/{run_id}/evaluation-worker/{worker}--{identifier}.json and optionally echo the same summary in structured output.

Report written: .hex-skills/runtime-artifacts/runs/{run_id}/audit-report/ln-627--global.md
Score: X.X/10 | Issues: N (C:N H:N M:N L:N)

Reference Files

  • Audit output schema: shared/references/audit_output_schema.md

Critical Rules

MANDATORY READ: Load shared/references/audit_worker_core_contract.md.

  • Do not auto-fix: Report only, never inject logging or endpoints
  • Framework-aware detection: Adapt patterns to project's tech stack (winston/pino for Node, logrus/zap for Go, etc.)
  • Effort realism: S = <1h, M = 1-4h, L = >4h
  • Exclusions: Skip test files for console.log detection, skip dev-only scripts
  • Context-sensitive severity: console.log in production code = MEDIUM, in dev utilities = LOW

Definition of Done

MANDATORY READ: Load shared/references/audit_worker_core_contract.md.

  • contextStore parsed (tech stack, framework, output_dir)
  • All 5 checks completed (structured logging, health endpoints, metrics, request tracing, log levels)
  • Findings collected with severity, location, effort, recommendation
  • Score calculated per shared/references/audit_scoring.md
  • Report written to {output_dir}/ln-627--global.md (atomic single Write call)
  • Summary written per contract

Version: 3.0.0 Last Updated: 2025-12-23

平台分布

Claude Code

26.86%
按下载量换算587

Gemini CLI

21.76%
按下载量换算476

Codex

18.06%
按下载量换算395

OpenCode

11.41%
按下载量换算250

Antigravity

7.08%
按下载量换算155

windsurf

3.05%
按下载量换算67

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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