Monitoring & Observabilité

Logs, traces et metriques : OpenTelemetry, Sentry, Application Insights, Grafana.

18 skills

# Skill Source Description Maj
1 jetson-memory-audit nvidia/skills Auditer la mémoire d'un Jetson et libérer les caches CUDA bloqués après un workload. 1 960 5j
2 agent-observability-eval-bootstrap datadog-labs/agent-skills Analyser des traces LLM de production pour générer et publier une suite d'évaluateurs Datadog. 136 12j
3 agent-observability-eval-pipeline datadog-labs/agent-skills Orchestrer un pipeline d'évaluation en six phases pour analyser et améliorer des agents IA instrumentés. 136 12j
4 agent-observability-experiment-py-bootstrap datadog-labs/agent-skills Générer un script Python ou notebook Jupyter d'expérimentation LLM avec ddtrace.llmobs. 136 12j
5 debugging-signals-pipeline posthog/skills Déboguer et monitorer un pipeline de traitement de signaux Temporal end-to-end. 48 13j
6 llm-obs-eval-bootstrap datadog-labs/agent-skills Générer une suite d'évaluateurs prêts à l'emploi à partir de traces LLM en production. 136 25j
7 dynamo-interconnect-check nvidia/skills Vérifier le transport RDMA/NVLink d'un déploiement Dynamo disaggrégé avant benchmark. 1 960 29j
8 dynamo-troubleshoot nvidia/skills Diagnostiquer et classifier les pannes Dynamo pour proposer des actions correctives précises. 1 960 29j
9 redis-observability redis/agent-skills Surveiller, diagnostiquer et alerter sur les métriques clés d'une instance Redis. 78 1mo
10 distributed-tracing wshobson/agents Implémenter le traçage distribué avec Jaeger et Tempo pour visualiser les flux de requêtes. 37 258 1mo
11 python-observability wshobson/agents Instrumenter des applications Python avec logs structurés, métriques et traces distribuées. 37 258 1mo
12 perf-host-analysis nvidia/skills Analyser les surcharges CPU dans des traces nsys pour les workloads d'inférence TensorRT-LLM. 1 960 1mo
13 azure-monitor-opentelemetry-exporter-py microsoft/skills Exporter des traces, métriques et logs OpenTelemetry vers Azure Application Insights. 2 624 2mo
14 azure-monitor-opentelemetry-py microsoft/skills Configurer Azure Monitor avec OpenTelemetry pour instrumenter automatiquement des apps Python. 2 624 2mo
15 perf-workload-profiling nvidia/skills Profiler les charges de travail GPU avec timing précis et isolation des phases. 1 960 2mo
16 eval-trace-rca datadog-labs/agent-skills Analyser les causes racines des échecs d'évaluations et erreurs dans les traces LLM de production. 136 2mo
17 error-tracking-python posthog/skills Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans des applications Python. 48 3mo
18 logs-python posthog/skills Intégrer la collecte de logs PostHog dans des applications Python via OpenTelemetry. 48 3mo

À propos de cette sélection

L'observabilité est souvent le dernier chantier qu'on branche et le premier qu'on regrette d'avoir bâclé. Quand un agent commence à enchaîner des appels LLM en production, savoir exactement où la latence explose ou quel span a silencieusement échoué transforme radicalement le débogage. Les skills monitoring & observabilité rassemblés ici couvrent des cas concrets : instrumenter un pipeline d'inférence pour en extraire des traces exploitables, ou auditer la consommation réelle d'un assistant Copilot avant que la facture surprenne tout le monde. L'outillage disponible est déjà dense, avec des contributions notables de Datadog Labs et Dash0 couvrant OpenTelemetry, les métriques système sous Linux et le troubleshooting de performance sur des stacks variées. Le profil qui atterrit ici : un SRE ou un ML engineer qui veut enfin piloter avec des données concrètes sous les yeux.