Monitoring & Observabilité

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

19 skills

# Skill Source Description Δ
1 distributed-tracing wshobson/agents Implémenter le traçage distribué avec Jaeger et Tempo pour visualiser les flux de requêtes. 38 718 202
2 python-observability wshobson/agents Instrumenter des applications Python avec logs structurés, métriques et traces distribuées. 38 718 202
3 dynamo-interconnect-check nvidia/skills Vérifier le transport RDMA/NVLink d'un déploiement Dynamo disaggrégé avant benchmark. 2 858 60
4 dynamo-troubleshoot nvidia/skills Diagnostiquer et classifier les pannes Dynamo pour proposer des actions correctives précises. 2 858 60
5 jetson-memory-audit nvidia/skills Auditer la mémoire d'un Jetson et libérer les caches CUDA bloqués après un workload. 2 858 60
6 azure-monitor-opentelemetry-exporter-py microsoft/skills Exporter des traces, métriques et logs OpenTelemetry vers Azure Application Insights. 2 878 15
7 azure-monitor-opentelemetry-py microsoft/skills Configurer Azure Monitor avec OpenTelemetry pour instrumenter automatiquement des apps Python. 2 878 15
8 agent-observability-eval-bootstrap datadog-labs/agent-skills Analyser des traces LLM de production pour générer et publier une suite d'évaluateurs Datadog. 152 5
9 agent-observability-eval-pipeline datadog-labs/agent-skills Orchestrer un pipeline d'évaluation en six phases pour analyser et améliorer des agents IA instrumentés. 152 5
10 agent-observability-experiment-py-bootstrap datadog-labs/agent-skills Générer un script Python ou notebook Jupyter d'expérimentation LLM avec ddtrace.llmobs. 152 5
11 agent-observability-auto-experiment datadog-labs/agent-skills Automatiser une boucle d'amélioration itérative locale de code via évaluations et commits git. 152 5
12 agent-observability-replay-trace datadog-labs/agent-skills Rejouer une trace de production en local et itérer jusqu'à corriger l'output indésirable. 152 5
13 error-tracking-python posthog/skills Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans des applications Python. 59 1
14 logs-python posthog/skills Intégrer la collecte de logs PostHog dans des applications Python via OpenTelemetry. 59 1
15 redis-observability redis/agent-skills Surveiller, diagnostiquer et alerter sur les métriques clés d'une instance Redis. 95 1
16 debugging-signals-pipeline posthog/skills Déboguer et monitorer un pipeline de traitement de signaux Temporal end-to-end. 59 1
17 error-tracking-python posthog/skills Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans des applications Python. 59 1
18 logs-python posthog/skills Intégrer la collecte de logs PostHog dans des applications Python via OpenTelemetry. 59 1
19 redis-observability redis/agent-skills Surveiller, diagnostiquer et alerter sur les métriques clés d'une instance Redis. 95 1

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.