Prometheus

python-observability는 Python 서비스에 구조화 로깅, 메트릭, 트레이스, correlation ID, bounded-cardinality 패턴을 적용해 프로덕션 디버깅을 더 수월하게 하고, 관측성 도입을 보다 안전하게 진행할 수 있도록 돕습니다.

grafana-dashboards는 에이전트가 프로덕션 환경의 Observability용 Grafana 대시보드를 설계할 수 있도록 돕는 스킬입니다. RED·USE 기반 레이아웃을 기획하고, 패널 계층을 정하며, Prometheus 스타일 메트릭에 맞는 대시보드 구조 초안을 잡을 때 유용합니다.

prometheus-configuration은 Kubernetes, Docker Compose, 서버 환경에서 Prometheus를 설치하고 스크레이핑, 보존 기간 설정, 알림, recording rule 구성을 활용할 수 있도록 돕는 가이드입니다.

slo-implementation 스킬을 사용하면 Reliability 작업에 필요한 SLI, SLO, 에러 버짓, burn-rate 알림을 정의할 수 있습니다. 팀이 서비스 목표를 측정 가능한 기준으로 구체화할 수 있도록 PromQL 스타일 예시와 SKILL.md의 실무 중심 가이드를 제공합니다.

service-mesh-observability는 Istio, Linkerd 등 서비스 메시 환경의 관측 가능성을 설계할 때 실무적으로 활용할 수 있는 스킬입니다. 지연 시간, 오류, 서비스 의존성을 기준으로 메시 메트릭, 트레이스, 대시보드, 알림, SLO를 정의하는 데 유용합니다.