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Agent Skill · 研究检索

send-data(发送数据)

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。

send-data 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 41,477。

总安装 1,173周安装 47GitHub Stars 26下载 380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:send-data(发送数据)
来源仓库:https://github.com/grafana/skills
仓库路径:skills/send-data
安装命令:
npx skills add https://github.com/grafana/skills --skill send-data
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/grafana/skills --skill send-data

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。

用于辅助数据整理、表格处理和指标计算,适合清洗字段和生成统计口径。使用时需确认数据来源、字段含义和时间范围,避免误用样本数据。涉及敏感数据或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。安装方式:通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库添加。注意权限范围和维护状态,确认是否会触发联网或文件读写操作。

来源仓库内路径:skills/send-data

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/grafana/skills --skill send-data;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

send-data 怎么安装?

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

send-data 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。

send-data 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。

send-data 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。

send-data 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,173 次,近一周安装 47 次,下载 380 次,GitHub 26 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。

send-data 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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

  • 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

  • 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
send-data

发送数据 · 本页

1,17326接触敏感数据未明确未通过

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

Sending Data to Grafana Cloud

Docs: https://grafana.com/docs/grafana-cloud/send-data/

Quick Start: Find Your Credentials

In Grafana Cloud portal → My Account → Stack → Details:

SignalCredential Fields
MetricsPrometheus remote write URL, username, password/API key
LogsLoki URL, username, password/API key
TracesTempo OTLP endpoint, username, password/API key
ProfilesPyroscope URL, username, password/API key

Alloy (Recommended — All Signals)

// METRICS
prometheus.scrape "app" {
  targets    = [{"__address__" = "localhost:8080"}]
  forward_to = [prometheus.remote_write.cloud.receiver]
}

prometheus.remote_write "cloud" {
  endpoint {
    url = "https://prometheus-prod-xx.grafana.net/api/prom/push"
    basic_auth {
      username = sys.env("PROM_USER")
      password = sys.env("GRAFANA_CLOUD_API_KEY")
    }
  }
}

// LOGS
loki.source.file "app" {
  targets = [{__path__ = "/var/log/app/*.log", job = "app"}]
  forward_to = [loki.write.cloud.receiver]
}

loki.write "cloud" {
  endpoint {
    url = "https://logs-prod-xx.grafana.net/loki/api/v1/push"
    basic_auth {
      username = sys.env("LOKI_USER")
      password = sys.env("GRAFANA_CLOUD_API_KEY")
    }
  }
}

// TRACES (OTLP receive → forward)
otelcol.receiver.otlp "default" {
  grpc { endpoint = "0.0.0.0:4317" }
  http { endpoint = "0.0.0.0:4318" }
  output {
    traces = [otelcol.exporter.otlp.cloud.input]
  }
}

otelcol.exporter.otlp "cloud" {
  client {
    endpoint = "tempo-prod-xx.grafana.net:443"
    auth = otelcol.auth.basic.cloud.handler
  }
}

otelcol.auth.basic "cloud" {
  username = sys.env("TEMPO_USER")
  password = sys.env("GRAFANA_CLOUD_API_KEY")
}

Direct Prometheus Remote Write

# prometheus.yml
remote_write:
  - url: https://prometheus-prod-xx.grafana.net/api/prom/push
    basic_auth:
      username: "123456"
      password: "your-api-key"
    write_relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        regex: "go_.*"
        action: drop   # optional: drop high-cardinality metrics

Direct Loki Push (curl)

curl -X POST https://logs-prod-xx.grafana.net/loki/api/v1/push \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -u "123456:your-api-key" \
  -d '{
    "streams": [{
      "stream": { "app": "myapp", "env": "prod" },
      "values": [
        ["1706745600000000000", "application started"]
      ]
    }]
  }'

OpenTelemetry SDK → Grafana Cloud

# Environment variables for OTLP export
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT="https://otlp-gateway-prod-xx.grafana.net/otlp"
export OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS="Authorization=Basic $(echo -n '123456:your-api-key' | base64)"
export OTEL_SERVICE_NAME="my-service"

Python example:

from opentelemetry import trace
from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
from opentelemetry.sdk.trace import TracerProvider
from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor

provider = TracerProvider()
exporter = OTLPSpanExporter()  # reads OTEL_EXPORTER_OTLP_* env vars
provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
trace.set_tracer_provider(provider)

Cloud Integrations

Pre-built integrations for common infrastructure (install from Grafana Cloud UI or API):

# List available integrations
curl https://integrations-api-prod.grafana.net/api/v1/integrations \
  -H "Authorization: Bearer <api-key>"

# Install AWS CloudWatch integration
curl -X POST https://integrations-api-prod.grafana.net/api/v1/integrations/cloudwatch \
  -H "Authorization: Bearer <api-key>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "aws-prod", "config": {...}}'

Popular integrations: AWS CloudWatch, Azure Monitor, GCP, Kubernetes, Docker, MySQL, PostgreSQL, Redis, Nginx, Apache, JVM, Node.js, Python,.NET.

Kubernetes Agent Operator

# values.yaml for grafana/k8s-monitoring Helm chart
cluster:
  name: production

externalServices:
  prometheus:
    host: https://prometheus-prod-xx.grafana.net
    basicAuth:
      username: "123456"
      password:
        secretName: grafana-cloud-secret
        secretKey: api-key

  loki:
    host: https://logs-prod-xx.grafana.net
    basicAuth:
      username: "234567"
      password:
        secretName: grafana-cloud-secret
        secretKey: api-key

metrics:
  enabled: true
  podMonitors:
    enabled: true
  serviceMonitors:
    enabled: true

logs:
  pod_logs:
    enabled: true

traces:
  enabled: true
helm install k8s-monitoring grafana/k8s-monitoring \
  -n monitoring --create-namespace \
  -f values.yaml

API Key Management

# Create API key via Grafana API
curl -X POST https://yourstack.grafana.net/api/auth/keys \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -u "admin:adminpassword" \
  -d '{"name": "alloy-writer", "role": "MetricsPublisher", "secondsToLive": 0}'

Roles for data ingestion: MetricsPublisher, LogsPublisher, TracesPublisher, ProfilesPublisher

平台分布

Codex

36.01%
按下载量换算137

Claude

29.67%
按下载量换算113

Cursor

20.05%
按下载量换算76

Gemini CLI

10.09%
按下载量换算38

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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