Monitoring & Observabilité
Logs, traces et metriques : OpenTelemetry, Sentry, Application Insights, Grafana.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | signals-scout-apm | posthog/skills | Détecter et signaler les régressions RED dans les traces OpenTelemetry par service et opération. | 74 | 22h |
| 2 | signals-scout-inbox-validation | posthog/skills | Vérifier que les correctifs fusionnés ont réellement résolu les problèmes signalés. | 74 | 22h |
| 3 | authoring-log-alerts | posthog/skills | Créer et calibrer des alertes sur les logs de services PostHog avec des seuils précis. | 74 | 22h |
| 4 | signals-scout-ai-observability | posthog/skills | Surveiller les anomalies d'observabilité LLM pour détecter coûts, latences et erreurs. | 74 | 1j |
| 5 | signals-scout-mcp-tool-calls | posthog/skills | Détecter et signaler les outils MCP PostHog défaillants en les groupant par équipe produit. | 74 | 1j |
| 6 | workers-profiling | cloudflare/skills | Profiler le code Workers Cloudflare déployé pour identifier et corriger les goulots d'étranglement. | 3 094 | 2j |
| 7 | dd-android-sdk | datadog-labs/agent-skills | Migrer une application Android du SDK Datadog v2 vers v3. | 176 | 2j |
| 8 | agent-skills | datadog-labs/agent-skills | Gérer la surveillance, les logs et les traces Datadog via un agent IA. | 176 | 2j |
| 9 | linking-errors-to-traces | posthog/skills | Relier erreurs, traces et logs PostHog via des identifiants partagés pour diagnostiquer des incidents. | 74 | 2j |
| 10 | doca-bench | nvidia/skills | Mesurer les performances des bibliothèques DOCA sur un dispositif réel avec doca_bench. | 3 634 | 3j |
| 11 | doca-collectx-deployment | nvidia/skills | Déployer et opérer un collecteur de télémétrie CollectX sur hôte ou BlueField. | 3 634 | 3j |
| 12 | doca-dpa-hl-tracer | nvidia/skills | Capturer et analyser les traces d'exécution haute-level du processeur DPA avec un overhead maîtrisé. | 3 634 | 3j |
| 13 | doca-flow-perf | nvidia/skills | Mesurer les performances d'insertion de règles DOCA Flow avec docaflowperf. | 3 634 | 3j |
| 14 | doca-pcc-counters | nvidia/skills | Lire les compteurs diagnostiques PCC firmware/HW d'un device ConnectX via debugfs. | 3 634 | 3j |
| 15 | doca-telemetry-exporter | nvidia/skills | Configurer, émettre et déboguer la télémétrie structurée via DOCA Telemetry Exporter. | 3 634 | 3j |
| 16 | doca-telemetry-utils | nvidia/skills | Diagnostiquer et traduire les compteurs de télémétrie DOCA via l'utilitaire CLI hôte. | 3 634 | 3j |
| 17 | doca-telemetry | nvidia/skills | Lire les compteurs matériels DOCA depuis un périphérique via les bibliothèques par domaine. | 3 634 | 3j |
| 18 | building-dashboards | axiomhq/skills | Concevoir des dashboards décisionnels en APL ou MPL à partir de données réelles. | 16 | 3j |
| 19 | signals-scout-error-tracking | posthog/skills | Détecter et analyser les anomalies d'exceptions dans les logs d'erreurs d'une équipe. | 74 | 3j |
| 20 | azure-diagnostics | microsoft/azure-skills | Diagnostiquer et résoudre les incidents Azure sur App Service, AKS, Functions et Messaging. | 1 575 | 4j |
| 21 | vss-manage-alerts | nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization | Gérer les alertes VSS, abonnements, vérifications et notifications Slack via Alert Bridge. | 1 931 | 4j |
| 22 | otel-instrumentation | dash0hq/agent-skills | Implémenter une télémétrie OpenTelemetry de qualité, efficace et sécurisée. | 98 | 5j |
| 23 | signals-scout-tasks | posthog/skills | Analyser les échecs de tâches d'agents IA pour détecter pannes systémiques et tempêtes de relance. | 74 | 5j |
| 24 | azure-kusto | microsoft/azure-skills | Interroger et analyser des données massives dans Azure Data Explorer via KQL. | 1 575 | 8j |
| 25 | dd-account-setup | datadog-labs/agent-skills | Configurer et valider un compte Datadog avec clé API via OAuth ou création automatique. | 176 | 9j |
| 26 | dd-orchestrator | datadog-labs/agent-skills | Orchestrer l'onboarding Datadog en composant et enchaînant automatiquement les skills nécessaires. | 176 | 10j |
| 27 | agent-observability-online-experiment | datadog-labs/agent-skills | Configurer une expérience en ligne sur trafic réel pour comparer des variantes d'application LLM. | 176 | 10j |
| 28 | axiom-sre | axiomhq/skills | Diagnostiquer et résoudre des incidents SRE avec rigueur data-driven et sans jamais exposer de secrets. | 16 | 10j |
| 29 | qdrant-monitoring-setup | qdrant/skills | Configurer le monitoring Qdrant avec Prometheus, alertes et logs centralisés. | 260 | 11j |
| 30 | ci-metrics | pytorch/pytorch | Interroger les métriques CI et infrastructure de PyTorch via Grafana et ClickHouse. | 104 843 | 12j |
| 31 | firebase-crashlytics | firebase/agent-skills | Intégrer et configurer Crashlytics pour collecter des données de crash Android ou iOS. | 472 | 12j |
| 32 | dd-instrument-llmo | datadog-labs/agent-skills | Instrumenter un projet avec Datadog LLM Observability en suivant un référentiel structuré. | 176 | 15j |
| 33 | enable-dsm | datadog-labs/agent-skills | Activer le monitoring Data Streams sur les services producteurs et consommateurs de messages. | 176 | 15j |
| 34 | dd-apm | datadog-labs/agent-skills | Monitorer les performances applicatives avec le tracing distribué et l'instrumentation Kubernetes. | 176 | 15j |
| 35 | enable-ssi | datadog-labs/agent-skills | Activer l'instrumentation APM Kubernetes via Single Step Instrumentation sur un cluster Datadog. | 176 | 15j |
| 36 | enable-ssi | datadog-labs/agent-skills | Configurer les balises de service unifiées Datadog via SSI sur Linux. | 176 | 15j |
| 37 | onboarding-summary | datadog-labs/agent-skills | Générer un rapport de validation APM complet après instrumentation Kubernetes réussie. | 176 | 15j |
| 38 | onboarding-summary | datadog-labs/agent-skills | Générer un rapport de confirmation complet après l'onboarding APM sur un hôte Linux. | 176 | 15j |
| 39 | troubleshoot-ssi | datadog-labs/agent-skills | Diagnostiquer et résoudre les échecs d'instrumentation SSI sur Kubernetes. | 176 | 15j |
| 40 | verify-ssi | datadog-labs/agent-skills | Vérifier qu'APM SSI instrumente correctement les pods Kubernetes et remonte la télémétrie. | 176 | 15j |
| 41 | profile-vllm-performance | nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization | Profiler les performances vLLM pour identifier et corriger les goulots d'étranglement GPU. | 1 931 | 16j |
| 42 | dd-browser-sdk | datadog-labs/agent-skills | Mettre à niveau le SDK navigateur Datadog de la version 6 à 7. | 176 | 18j |
| 43 | setup-browser-sdk-sourcemaps | datadog-labs/agent-skills | Intégrer l'upload automatique de sourcemaps Datadog dans un projet frontend via un plugin de build. | 176 | 18j |
| 44 | grafana-dashboards | wshobson/agents | Créer et gérer des dashboards Grafana prêts pour la production avec Prometheus. | 40 991 | 19j |
| 45 | slo-implementation | wshobson/agents | Définir et implémenter des SLIs, SLOs et budgets d'erreur pour fiabiliser les services. | 40 991 | 19j |
| 46 | on-call-handoff-patterns | wshobson/agents | Structurer et documenter les transitions d'astreinte pour garantir la continuité des incidents. | 40 991 | 19j |
| 47 | instrument-metrics | posthog/skills | Intégrer la capture de métriques PostHog (compteurs, jauges, histogrammes) dans tout projet. | 74 | 23j |
| 48 | instrument-error-tracking | posthog/skills | Intégrer PostHog pour capturer et surveiller les exceptions dans une application. | 74 | 23j |
| 49 | instrument-logs | posthog/skills | Intégrer la capture de logs PostHog via OpenTelemetry dans tout projet existant. | 74 | 23j |
| 50 | signals-scout-health-checks | posthog/skills | Analyser les problèmes de santé PostHog et synthétiser les alertes actionnables par sévérité. | 74 | 28j |
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.