"Fehler", "Ausnahme", "500", "fehlerhaft"?
WORKFLOW 1: Fehler debuggen
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EntwicklungsabläufeÖffentliche Skills
Observability & Monitoring
Full-Stack-Observability für KI-Agenten — Fehler aus Logs debuggen, Latenz über Dienste verfolgen, Alarme verwalten, mit Runbooks auf Vorfälle reagieren und SLO-Fehlerbudgets über Datadog, Grafana oder New Relic schützen.
Was diese Skill lehrt
Ein wiederverwendbares Playbook für eine bestimmte Art von Arbeit.
Ein MCP-Server teilt einem Agenten mit, welche Aktionen verfügbar sind. Eine Skill fügt die Bewertung dieser Aktionen hinzu: wie man den Auftrag erkennt, welche Reihenfolge zu befolgen ist, was zu vermeiden ist und wie entschieden wird, dass das Ergebnis abgeschlossen ist.
Orchestrieren Sie Full-Stack-Observability — Abfragen von Logs, Suchen von Traces, Überwachen von Metriken, Verwalten von Alerts, Bearbeiten von Vorfällen, Verfolgen von SLOs und Ausführen von Runbooks. Verwenden Sie dies beim Debuggen von Fehlern, Untersuchen von Latenzen, Überprüfen des Servicezustands, Verwalten von Alerts, Reagieren auf Vorfälle, Überprüfen der SLO-Verbrauchsrate oder Finden von Runbooks.
Architektur
Wie Observability & Monitoring einen ADK-Rust-Agenten anleitet.
Die Skill bleibt lesbar und portabel, weil sie Anweisungen enthält und keine Dienstanmeldeinformationen oder Geschäftsdaten. ADK-Rust stellt sie dem Agenten bereit, der Agent wählt aus seiner geprüften Werkzeuggrenze und der verbundene MCP-Server führt die authentifizierte Operation aus.
01
Benutzeranfrage
Der Agent erhält ein Ziel, das in Alltagssprache ausgedrückt wird.
02
Observability & Monitoring Fähigkeit
Passt die Absicht an, liefert den Entscheidungsleitfaden und schränkt die Werkzeuggrenze ein.
03
ADK-Rust Agent
Plant den Workflow und streamt jeden sinnvollen Schritt durch die Laufzeit.
04
mcp-observability
Führt authentifizierte Operationen gegen das System aus, das die Fähigkeit besitzt.
05
Verifiziertes Ergebnis
Die Abschlussregeln der Skill bestimmen die Beweise, die dem Benutzer zurückgegeben werden.
Entscheidungsleitfaden
Wie der Agent eine Anfrage in die richtige Aktion umsetzt.
Diese Routen stammen direkt aus den Skill-Anweisungen. Sie helfen dem Modell, die Absicht zu erkennen und ein fokussiertes Werkzeug oder einen Workflow auszuwählen, anstatt über die gesamte Fähigkeitsoberfläche zu improvisieren.
"langsam", "Latenz", "Timeout", "p99"?
WORKFLOW 2: Latenz verfolgen
"Gesundheit", "CPU", "Speicher", "Festplatte"?
WORKFLOW 3: Systemgesundheit
"Alarm", "ausgelöst", "Paging"?
WORKFLOW 4: Alarmverwaltung
"Vorfall", "Ausfall", "offline"?
WORKFLOW 5: Vorfallreaktion
"SLO", "Fehlerbudget", "Zuverlässigkeit"?
WORKFLOW 6: SLO-Tracking
"Dashboard", "Übersicht"?
WORKFLOW 7: Dashboards
Unklar?
Zuerst get_system_health für Gesamtübersicht
Bewährte Workflows
Wiederholbare Abläufe für nützliche Ergebnisse.
Ein Workflow verbindet mehrere Werkzeugaufrufe zu einer Aufgabe, die der Benutzer tatsächlich erkennt. Die Skill erklärt die Abfolge und das beabsichtigte Ergebnis, während ADK-Rust den Fortschritt des Agenten durch die gemeinsame Laufzeit streamt.
013-4 Aufrufe
Fehler debuggen
Logs → Traces → Grundursache
023-4 Aufrufe
Latenz verfolgen
Langsame Spanne finden
031-2 Aufrufe
Systemgesundheit
CPU/Speicher/Festplatten-Übersicht
042-3 Aufrufe
Alert-Verwaltung
Triage + Runbook + Bestätigung
053-4 Aufrufe
Vorfallreaktion
Deklarieren + untersuchen + lösen
062-3 Aufrufe
SLO-Tracking
Verbleibendes Budget + Prognose
Werkzeuggrenze
Die Skill kann 28 dokumentierte Werkzeuge verwenden.
Diese Whitelist wird von der Skill deklariert. Sie hält den Agenten auf die für diesen Auftrag benötigten Aktionen fokussiert, während mcp-observability die Verantwortung für Authentifizierung, Validierung und das verbundene System behält.
query_logs
get_log_stats
get_errors
tail_logs
query_metric
list_metrics
get_system_health
compare_metrics
search_traces
get_trace
get_service_map
get_latency_breakdown
list_alerts
get_alert
create_alert
acknowledge_alert
list_incidents
get_incident
create_incident
update_incident
list_slos
get_slo
forecast_slo
list_dashboards
get_dashboard
get_runbook
list_services
get_service
Arbeitsregeln
Was der Agent tun sollte.
- Folgen Sie dem Entscheidungsleitfaden, verwenden Sie die deklarierte Werkzeuggrenze und überprüfen Sie das Ergebnis, bevor Sie antworten.
Betriebsgrenzen
Was der Agent vermeiden sollte.
- Überprüfen Sie das vollständige SKILL.md, bevor Sie diese Skill für die Produktion aktivieren.
Installieren und verbinden
Fügen Sie die Skill neben der Fähigkeit hinzu, die sie erwartet.
Installieren Sie das Repository dort, wo Ihr ADK-Rust-Skill-Loader es entdecken kann, verbinden Sie mcp-observability und bestätigen Sie, dass die deklarierten Werkzeuge verfügbar sind, bevor Sie den Agenten den Workflow verwenden lassen.
Skill installieren
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-observability-monitoring.git \
~/.skills/skills/observability-monitoringADK-Rust Ladeform
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("observability-monitoring").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;Die Kompatibilitätserklärung des Repositories: Erfordert Verbindung zum mcp-observability Server (Datadog, Grafana Cloud, New Relic oder Custom API).
Offizielle Dokumentation
Lesen Sie das vollständige Skill-Paket.
Das Repository bleibt autoritativ für seine genauen Anweisungen, Beispiele, Hilfsskripte, Assets, MCP-Anforderungen, Lizenz und spätere Updates.
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Quelleneintrag
Repository-Metadaten für diesen Skill-Eintrag.
- Lizenz
- Apache-2.0
- Erlaubte Werkzeuge
- 28
- Referenzen
- 3
- Revision
- c7be5def736b
- Aktualisiert
- 31. Mai 2026