enable-dsm
Ce skill fait partie du repository public datadog-labs/agent-skills, qui regroupe des skills Datadog utilisables dans des agents IA tels que Claude Code, Cursor, Gemini CLI ou Codex CLI. Il s'agit d'un skill pleinement opérationnel — son SKILL.md contient des instructions détaillées, et non un simple squelette.
Ce que fait ce skill
enable-dsm guide un agent IA dans l'activation du Data Streams Monitoring (DSM) de Datadog sur des services déjà instrumentés avec APM. DSM s'appuie sur le même SDK Datadog qu'APM : il ajoute un petit en-tête de contexte à chaque message pour relier producteurs, queues et consommateurs en pipelines, et mesurer la latence de bout en bout ainsi que le lag des consommateurs. Les brokers couverts incluent Kafka, RabbitMQ, SQS, SNS, Kinesis, Pub/Sub, IBM MQ, Azure Service Bus et BullMQ.
Le skill prend en charge trois plateformes cibles : Kubernetes (via SSI et l'opérateur Datadog ou Helm), Linux (via des drop-ins systemd), et AWS Lambda (via les variables d'environnement IaC). Pour chaque plateforme, il détecte automatiquement les dépendances messaging dans le code source et les pods déployés, propose DSM uniquement si la configuration est pertinente, puis applique le paramètre DD_DATA_STREAMS_ENABLED=true de façon ciblée après confirmation explicite de l'utilisateur.
Déclenchement et sécurité
Ce skill est conçu pour être invoqué directement par l'utilisateur ou appelé depuis enable-ssi lorsqu'un système event-driven est détecté. Il intègre des garde-fous explicites : il ne modifie aucune configuration sans un « oui » explicite de l'utilisateur, ne redémarre aucun service sans confirmation préalable, et ne s'active pas si APM n'est pas déjà en place. Les contraintes de facturation (DSM inclus avec APM Pro et Enterprise, facturé séparément sur le tier de base) sont communiquées à l'utilisateur avant toute action.
Vérification et cas limites
Après activation, le skill vérifie l'arrivée des données DSM via la CLI pup et fournit des instructions de dépannage pour les cas courants : digest d'image non mis en cache, target SSI incorrecte, versions de tracer insuffisantes, ou clients non supportés (comme kafka-python, node-rdkafka, ou les services Go sans Orchestrion). À l'issue du processus, il fournit le lien direct vers le dashboard Data Streams dans l'interface Datadog.