Monitoring

python-observability は、構造化ログ、メトリクス、トレース、Correlation ID、bounded-cardinality の実践パターンを使って、Python サービスを本番運用向けに計測し、デバッグしやすさと安全なオブザーバビリティ導入を支援します。

grafana-dashboardsは、エージェントが本番運用を前提としたObservability用のGrafanaダッシュボードを設計するのに役立つスキルです。REDやUSEにもとづくレイアウト設計、パネル階層の整理、Prometheus系メトリクス向けのダッシュボード構成案づくりに活用できます。

prometheus-configuration は、Kubernetes、Docker Compose、各種サーバー環境で Prometheus を導入・運用するためのガイドです。スクレイピング設定、保存期間、アラート、recording rules までを幅広く扱えます。

slo-implementation skillを使うと、信頼性向上の取り組みに向けてSLI、SLO、エラーバジェット、バーンレートアラートを定義できます。サービス目標を測定可能な指標に落とし込めるよう、PromQLスタイルの例とSKILL.mdの実践的なガイダンスを提供します。

distributed-tracingスキルを使って、JaegerやTempoによるマイクロサービス間のリクエストトレーシングを設計・説明できます。インストールの基本、traceとspanの概念、Kubernetesでの設定パターン、コンテキスト伝播、可観測性の向上やレイテンシ調査に役立つ実践的な使い方までカバーしています。

appinsights-instrumentation は、Azure でホストされる Web アプリに Application Insights を組み込むためのスキルです。App Service の自動インストルメンテーションに加え、ASP.NET Core や Node.js での手動セットアップにも対応し、connection string の設定や IaC の更新ポイントまで案内します。

alert-managerスキルは、しきい値ガイドや再利用可能なテンプレートを使って、順位下落、トラフィック異常、技術的問題、競合変化、AI可視性の変動に対応するSEO／GEOアラートの設計フレームワーク作成をチームで進めるのに役立ちます。