Monitoring & Observabilité
Logs, traces et metriques : OpenTelemetry, Sentry, Application Insights, Grafana.
| # | Skill | Source | Description | Maj | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | agent-skills | datadog-labs/agent-skills | Gérer la surveillance, les logs et les traces Datadog via un agent IA. | 176 | 2j |
| 2 | dd-browser-sdk | datadog-labs/agent-skills | Mettre à niveau le SDK navigateur Datadog de la version 6 à 7. | 176 | 18j |
| 3 | 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 |
| 4 | agent-observability-build-eval-from-annotations | datadog-labs/agent-skills | Créer un évaluateur IA calibré sur des labels humains issus d'une annotation queue. | 176 | 1mo |
| 5 | dd-instrument-rum | datadog-labs/agent-skills | Instrumenter automatiquement une application browser avec le SDK RUM Datadog. | 176 | 1mo |
| 6 | trigger-cost-savings | triggerdotdev/skills | Analyser les runs Trigger.dev pour identifier et réduire les coûts inutiles. | 35 | 2mo |
| 7 | upgrade-browser-sdk-v7 | datadog-labs/agent-skills | Migrer le SDK Browser Datadog de la version 6 à la version 7. | 176 | 3mo |
| 8 | upgrade-browser-sdk-v5 | datadog-labs/agent-skills | Migrer le SDK Datadog Browser de la version 4 à la version 5 pas à pas. | 176 | 3mo |
| 9 | upgrade-browser-sdk-v6 | datadog-labs/agent-skills | Migrer le SDK Datadog Browser de la version 5 à la version 6 pas à pas. | 176 | 3mo |
| 10 | datadog-app | datadog-labs/agent-skills | Développer des Datadog Apps avec React, TypeScript et publication sur site Datadog. | 176 | 3mo |
| 11 | sentry-triage | fern-api/fern | Trier et corriger automatiquement les faux positifs Sentry d'un projet CLI. | 3 818 | 5mo |
| 12 | applicationinsights-web-ts | microsoft/skills | Monitorer les performances et comportements utilisateurs dans les apps web via Application Insights. | 3 130 | 5mo |
| 13 | azure-monitor-opentelemetry-ts | microsoft/skills | Instrumenter automatiquement des applications Node.js avec Azure Monitor et OpenTelemetry. | 3 130 | 5mo |
| 14 | error-tracking-angular | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Angular. | 74 | 6mo |
| 15 | error-tracking-hono | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Hono. | 74 | 6mo |
| 16 | error-tracking-nextjs | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Next.js. | 74 | 6mo |
| 17 | error-tracking-node | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans des applications Node.js. | 74 | 6mo |
| 18 | error-tracking-nuxt | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Nuxt. | 74 | 6mo |
| 19 | error-tracking-svelte | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Svelte. | 74 | 6mo |
| 20 | error-tracking-angular | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Angular. | 74 | 6mo |
| 21 | error-tracking-hono | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Hono. | 74 | 6mo |
| 22 | error-tracking-nextjs | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Next.js. | 74 | 6mo |
| 23 | error-tracking-nuxt | posthog/skills | Intégrer le suivi d'erreurs PostHog dans une application Nuxt. | 74 | 6mo |
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.