Monitoring & Observabilité
Logs, traces et metriques : OpenTelemetry, Sentry, Application Insights, Grafana.
| # | Skill | Source | Description | Δ | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | cost-optimization | wshobson/agents | Optimiser les coûts cloud sur AWS, Azure, GCP et OCI via des stratégies systématiques. | 39 177 | 17 |
| 2 | service-mesh-observability | wshobson/agents | Configurer l'observabilité complète d'un service mesh avec métriques, traces et logs. | 39 177 | 17 |
| 3 | incident-runbook-templates | wshobson/agents | Générer des runbooks d'incident structurés pour guider la réponse opérationnelle en production. | 39 177 | 17 |
| 4 | distributed-tracing | wshobson/agents | Implémenter le traçage distribué avec Jaeger et Tempo pour visualiser les flux de requêtes. | 39 177 | 17 |
| 5 | grafana-dashboards | wshobson/agents | Créer et gérer des dashboards Grafana prêts pour la production avec Prometheus. | 39 177 | 17 |
| 6 | prometheus-configuration | wshobson/agents | Configurer Prometheus pour la collecte de métriques, alertes et monitoring d'infrastructure. | 39 177 | 17 |
| 7 | slo-implementation | wshobson/agents | Définir et implémenter des SLIs, SLOs et budgets d'erreur pour fiabiliser les services. | 39 177 | 17 |
| 8 | python-observability | wshobson/agents | Instrumenter des applications Python avec logs structurés, métriques et traces distribuées. | 39 177 | 17 |
| 9 | sentry | anthropics/claude-cookbooks | Configurer des credentials Sentry chiffrés en vault pour un agent planifié. | 52 186 | 16 |
| 10 | flowstudio-power-automate-monitoring | github/awesome-copilot | Surveiller la santé des flux Power Automate via un cache enrichi de métadonnées de gouvernance. | 38 295 | 15 |
| 11 | qdrant-monitoring | github/awesome-copilot | Surveiller et diagnostiquer les performances d'un déploiement Qdrant en production. | 38 295 | 15 |
| 12 | qdrant-monitoring-debugging | github/awesome-copilot | Diagnostiquer les problèmes de performance Qdrant via métriques d'optimisation et mémoire. | 38 295 | 15 |
| 13 | qdrant-monitoring-setup | github/awesome-copilot | Configurer la surveillance Qdrant avec Prometheus, alertes et logs centralisés. | 38 295 | 15 |
| 14 | aws-resource-health-diagnose | github/awesome-copilot | Diagnostiquer et remédier aux problèmes de santé des ressources AWS via CloudWatch. | 38 295 | 15 |
| 15 | aws-cloudwatch-investigation | github/awesome-copilot | Investiguer des incidents AWS production via CloudWatch Logs, Metrics et Alarms. | 38 295 | 15 |
| 16 | sentry | openai/skills | Interroger Sentry en lecture seule pour analyser, diagnostiquer et expliquer les erreurs de production. | 25 217 | 12 |
| 17 | ci-metrics | pytorch/pytorch | Interroger les métriques CI et infrastructure de PyTorch via Grafana et ClickHouse. | 102 612 | 11 |
| 18 | debug | nvidia/model-optimizer | Exécuter des commandes dans un conteneur Docker depuis l'hôte via relais fichier. | 3 494 | 6 |
| 19 | monitor | nvidia/model-optimizer | Surveiller en temps réel des jobs soumis sur clusters SLURM via un registre de session. | 3 494 | 6 |
| 20 | dynamo-interconnect-check | nvidia/skills | Vérifier le transport RDMA/NVLink d'un déploiement Dynamo disaggrégé avant benchmark. | 3 114 | 4 |
| 21 | dynamo-troubleshoot | nvidia/skills | Diagnostiquer et classifier les pannes Dynamo pour proposer des actions correctives précises. | 3 114 | 4 |
| 22 | vss-manage-alerts | nvidia/skills | Gérer les alertes VSS : détection, notifications Slack, caméras et abonnements en temps réel. | 3 114 | 4 |
| 23 | jetson-diagnostic | nvidia/skills | Capturer un snapshot de santé en temps réel d'un appareil Jetson pour diagnostiquer ses ressources. | 3 114 | 4 |
| 24 | jetson-memory-audit | nvidia/skills | Auditer la mémoire d'un Jetson et libérer les caches CUDA bloqués après un workload. | 3 114 | 4 |
| 25 | nemo-relay-plugin-observability | nvidia/skills | Configurer et orchestrer les plugins d'observabilité pour capturer et exporter les événements d'un agent IA. | 3 114 | 4 |
| 26 | doca-bench | nvidia/skills | Mesurer les performances des bibliothèques DOCA sur un dispositif réel avec doca_bench. | 3 114 | 4 |
| 27 | doca-collectx-deployment | nvidia/skills | Déployer et opérer un collecteur de télémétrie CollectX sur hôte ou BlueField. | 3 114 | 4 |
| 28 | doca-dpa-hl-tracer | nvidia/skills | Capturer et analyser les traces d'exécution haute-level du processeur DPA avec un overhead maîtrisé. | 3 114 | 4 |
| 29 | doca-flow-perf | nvidia/skills | Mesurer les performances d'insertion de règles DOCA Flow avec docaflowperf. | 3 114 | 4 |
| 30 | doca-pcc-counters | nvidia/skills | Lire les compteurs diagnostiques PCC firmware/HW d'un device ConnectX via debugfs. | 3 114 | 4 |
| 31 | doca-telemetry-exporter | nvidia/skills | Configurer, émettre et déboguer la télémétrie structurée via DOCA Telemetry Exporter. | 3 114 | 4 |
| 32 | doca-telemetry-utils | nvidia/skills | Diagnostiquer et traduire les compteurs de télémétrie DOCA via l'utilitaire CLI hôte. | 3 114 | 4 |
| 33 | doca-telemetry | nvidia/skills | Lire les compteurs matériels DOCA depuis un périphérique via les bibliothèques par domaine. | 3 114 | 4 |
| 34 | jetson-video-benchmark | nvidia/skills | Mesurer le débit de codec vidéo en FPS et mégapixels/seconde sur Jetson. | 3 114 | 4 |
| 35 | azure-cost | microsoft/azure-skills | Interroger, prévoir et optimiser les coûts Azure pour réduire les dépenses cloud. | 1 418 | 3 |
| 36 | azure-kusto | microsoft/azure-skills | Interroger et analyser des données massives dans Azure Data Explorer via KQL. | 1 418 | 3 |
| 37 | azure-diagnostics | microsoft/azure-skills | Diagnostiquer et résoudre les incidents Azure sur App Service, AKS, Functions et Messaging. | 1 418 | 3 |
| 38 | status | oceanbase/powermem | Afficher le statut de connexion et l'état de santé du plugin PowerMem. | 897 | 3 |
| 39 | azure-monitor-ingestion-java | microsoft/skills | Envoyer des logs personnalisés vers Azure Monitor via l'API d'ingestion Java. | 2 958 | 2 |
| 40 | azure-monitor-opentelemetry-exporter-java | microsoft/skills | Exporter des données de télémétrie OpenTelemetry vers Azure Monitor Application Insights. | 2 958 | 2 |
| 41 | azure-monitor-opentelemetry-exporter-py | microsoft/skills | Exporter des traces, métriques et logs OpenTelemetry vers Azure Application Insights. | 2 958 | 2 |
| 42 | azure-monitor-opentelemetry-py | microsoft/skills | Configurer Azure Monitor avec OpenTelemetry pour instrumenter automatiquement des apps Python. | 2 958 | 2 |
| 43 | applicationinsights-web-ts | microsoft/skills | Monitorer les performances et comportements utilisateurs dans les apps web via Application Insights. | 2 958 | 2 |
| 44 | azure-monitor-opentelemetry-ts | microsoft/skills | Instrumenter automatiquement des applications Node.js avec Azure Monitor et OpenTelemetry. | 2 958 | 2 |
| 45 | firebase-crashlytics | firebase/agent-skills | Intégrer et configurer Crashlytics pour collecter des données de crash Android ou iOS. | 424 | 1 |
| 46 | vss-manage-alerts | nvidia-ai-blueprints/video-search-and-summarization | Gérer les alertes VSS en temps réel : détection, notifications Slack et onboarding caméra. | 1 825 | 1 |
| 47 | qdrant-monitoring | qdrant/skills | Surveiller et diagnostiquer les performances d'un déploiement Qdrant en production. | 224 | 0 |
| 48 | qdrant-monitoring-setup | qdrant/skills | Configurer le monitoring Qdrant avec Prometheus, alertes et logs centralisés. | 224 | 0 |
| 49 | troubleshooting-astro-deployments | astronomer/agents | Diagnostiquer et résoudre les problèmes de déploiements Astronomer en production via l'Astro CLI. | 428 | 0 |
| 50 | building-dashboards | axiomhq/skills | Concevoir des dashboards décisionnels en APL ou MPL à partir de données réelles. | 15 | 0 |
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.