ai-assist-observability-audit

Revoir · 60
Indexé dans Registry

17-dimension observability audit with tier activation, health scoring, and cost analysis. Covers logging, metrics, tracing, alerting, SLOs, profiling, security observability, and developer experience. Use when assessing observability posture, identifying telemetry gaps, or optimi

Verified installs0
Stars88
Version1.0.0
Qualité61/100 · Prometteur
Confiance60/100 · Sandbox uniquement
Audit74/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Recherche et travail de connaissance

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Voir la catégorie

Scénario

Agents de recherche

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit

Maintenance

À jour

3 jours depuis le dernier push

Risque

Revue nécessaire

La licence est ambiguë

Qualité GitHub

88

61/100 Qualité · 68/100 Confiance

Tags de couverture

RechercheAgents de rechercheSécuritéagent-skill

Notes de revue

La licence est ambiguë · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Prometteur
61

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Confiance

Sandbox uniquement
60

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

Audit

Revue nécessaire
74

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Revue humaine avant installation

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

88 stars GitHub

Activité du dépôt

88 stars et 12 forks

Maintenance

3 jours depuis le dernier push

Licence

Inconnu

Installer

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Accès au système de fichiers ou aux documents

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Usable metadata, review docs

Résumé des risques

Revoir avant production

  • Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • La licence est ambiguë
  • Quality score needs review

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est ambiguë
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • Workflows d’Agents de recherche
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Sources de recherche

Agents adaptés

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit
Politique
Revoir
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
60/100
Audit
74/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.
  • La licence est ambiguë
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Sécurité Agent v2

58/100 · Revoir avant installation

Révisé avec notes de permissionsRevoir

Candidat utilisable, mais l’Agent doit afficher les notes de permissions et d’audit avant l’installation.

Une approbation humaine est requise avant l’installation dans un espace de travail réel.

Résoudre via API

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

  • La licence est ambiguë

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install jparkerweb-ai-assist-observability-audit

Plan de résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Copier le prompt

Task: Use ai-assist-observability-audit in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-observability-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/install
Install command: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt Agent

Use ai-assist-observability-audit for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/install, then install with: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

63/100

Agents de recherche

Plateformes

Claude Code

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 74/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Fallback candidate for Research agents

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

63
Préparation
Prototype
Étape

Rôle dans la pile

Candidate de secours

Pertinence principale

Agents de recherche

Libellé de confiance

Prototyper d’abord

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • Workflows d’Agents de recherche
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Preuves

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 61/100
  • 9 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

  • Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Agents de recherche de bout en bout.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Profil de confiance

Sandbox uniquement

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

60
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Vérifier

88 stars GitHub

Activité stars/forks

Vérifier

88 stars et 12 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

3 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Vérifier

Inconnu

Signaux positifs

  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • La licence est ambiguë
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 88 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 88 stars, 12 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • License clarity: Unknown
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

Profil qualité

Prometteur candidat pour les workflows Agent

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

61
Stars GitHub
88
Actualité
il y a 3 jours
Prêt à installer
Oui
Licence
Inconnu
Réviser avant installation: Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Vue d’ensemble

--- name: ai-assist-observability-audit description: "17-dimension observability audit with tier activation, health scoring, and cost analysis. Covers logging, metrics, tracing, alerting, SLOs, profiling, security observability, and developer experience. Use when assessing observability posture, identifying telemetry gaps, or optimizing observability costs." argument-hint: "[dimension or scope]" ---

# OBSERVABILITY AUDIT

**Objective:** Produce a tier-activated, cost-aware observability posture assessment with health score and prioritized improvement plan across 17 dimensions. **When to use:** Assessing observability posture, identifying telemetry gaps, auditing cost efficiency, preparing for production readiness, optimizing observability spend.

Start all responses with '📡 [Obs Audit Step X: Name]'

## Role

Senior observability engineer auditing 17 dimensions — foundational telemetry, operational readiness, security observability, cost governance, and developer experience. Ensure exactly the right amount of observability: not more (waste), not less (blind spots).

## Context

**AGENTS.md check:** If `./AGENTS.md` exists, read it for observability-relevant conventions and deployment patterns. If missing, warn and proceed with standard practices.

**Spec awareness:** If `specs/` has active work, verify observability changes don't conflict with in-progress implementation.

**Stack detection:** Detect from imports/configs: logging, metrics, tracing, APM vendor, profiling, service mesh, MQ, databases. Research best practices and cost models for detected stack.

**Input:** `$ARGUMENTS` — optional dimension name/group and scope (directory, service, or "full"). Default: full audit, all activated dimensions.

## Rules

1. **Observability has real cost.** Every log, metric, trace costs money — evaluate cost/benefit for every finding. 2. **Log levels are a cost lever.** Production WARN+. DEBUG/INFO only in dev or behind dynamic flag. 3. **Cardinality kills budgets.** Calculate label products (e.g., 1K x 20 x 10 x 3 = 600K series). Flag high-cardinality. 4. **Traces should be sampled.** Head/tail-based sampling per traffic volume. 100% sampling in prod is almost always wrong. 5. **Sensitive data in telemetry is ALWAYS Critical.** PII/credentials/tokens in logs, traces, labels — no exceptions, no downgrades. 6. **Structured logs only.** JSON/logfmt, one line per event. Unstructured logging is a finding. 7. **Gaps as important as waste.** Missing observability on critical paths = incident response failures. 8. **Tier activation mandatory.** Match dimensions to detected project tier — never audit non-applicable dimensions. 9. **Standards are the benchmark.** Research current versions of OpenTelemetry, Prometheus, OpenSLO, DORA, NIST logging guidance, OpenCost at audit time. Never assume a specific version is current. 10. **Cross-cutting cost analysis mandatory.** Dedicated cost step across ALL telemetry types — not optional. 11. **Alert-readiness matters.** Observability without actionable alerts is data hoarding. 12. **Chat-only output.** Present ALL findings in chat. Never create files without explicit user permission.

## Process

### Step 1: Context & Stack Detection

1. Read AGENTS.md, run `git status`, detect stack from imports and configs 2. Detect: logging framework, metrics library, tracing SDK, APM vendor, profiling tools, message queues, databases, service mesh 3. Research best practices and cost models for detected stack; parse arguments for focus/scope

> 📡 [Obs Audit Step 1: Context & Stack Detection] Stack: [logging] + [metrics] + [tracing]. Vendor: [APM]. Tier: [tier]. Conditional: [none/MQ/DB].

### Step 2: Tier Activation & Audit

Read `references/dimensions.md` for the tier activation table, tier detection signals, and per-dimension check definitions.

1. Classify project tier using detection signals from dimensions.md 2. Build activated dimension list based on tier 3. Audit each activated dimension in order: UNIVERSAL, SERVICE, DISTRIBUTED, Conditional

> 📡 [Obs Audit Step 2: Tier Activation & Audit] Tier: [TIER]. Active: [N]/17. Maturity: [Foundation/Advanced].

### Step 3: Cost Analysis (Cross-Cutting)

Read `references/scoring.md` for the cost analysis framework, vendor rate ranges, and estimation methodology.

1. Aggregate costs across logging, metrics, tracing, profiling, infrastructure 2. Identify top 5 highest-cost sources with file:line references 3. Recommend: log level changes, label reduction, sampling adjustments, retention tiering 4. Present before/after estimates where data supports it

### Step 4: Findings Report & Score

Read `references/scoring.md` for health score calculation, group weights, and severity definitions.

Read `references/output-template.md` for finding format, summary table, positive observations, improvement plan, fix options, and session-end format.

1. Calculate health score using group weights and N/A redistribution 2. Rank findings by severity (Critical → Warning → Suggestion) 3. Present: stack summary, dimension findings with evidence, summary table, positive observations (3-5), health score, improvement plan (P1/P2/P3 with cost impact), fix options

### Self-Verification Checklist

> Canonical version in `references/output-template.md`. Brief version here for quick reference.

- [ ] All activated dimensions audited; N/A documented - [ ] Tier activation justified with codebase signals - [ ] Cardinality cost analysis for all custom metrics with labels - [ ] Sensitive data scan: logs, trace attributes, metric labels - [ ] Gap analysis: missing observability on critical paths - [ ] Cross-cutting cost analysis across ALL telemetry types - [ ] Every finding has file:line and cost impact where applicable

### Session End

``` 📡 [Obs Audit Complete]

**Score:** [XX]/100. Tier: [tier]. Dims: [N]/17. Cost impact: [summary]. ```

**Next steps (ask user — do not auto-execute):** - Save report to `specs/audit-reports/obs-audit-<date>.md`? - Implement fixes? (by priority) - Related: `/ai-assist-security-audit`, `/ai-assist-tech-debt`, `/ai-assist-test-audit`

## Recovery

| Issue | Solution | |-------|----------| | No observability stack detected | Critical gap; recommend stack for project type and language | | Cannot estimate costs without vendor info | Report cardinality/volume without dollar amounts; note limitation | | Microservices with different stacks | Audit each separately; aggregate in summary | | No production config visible | Audit code patterns; note limitation | | Tier unclear | Default SERVICE; note ambiguity | | Too many dimensions for context | Prioritize Telemetry Foundation + Sensitive Data |

## Important Reminders

**Response format:** Every response starts with `📡 [Obs Audit Step X: Name]`

**Hard rules:** Observability has real cost. Sensitive data in telemetry is ALWAYS Critical. Cardinality: always calculate series count. Tier activation mandatory.

**Process rules:** Cost analysis mandatory and cross-cutting. Gaps as important as waste. Standards: OpenTelemetry, Prometheus, OpenSLO, DORA, NIST logging guidance, OpenCost — research current versions at runtime.

**Related:** `/ai-assist-security-audit` for security posture, `/ai-assist-tech-debt` for codebase health, `/ai-assist-test-audit` for test coverage gaps.

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
Unknown
Dernière mise à jour
21 août 2026
Publié
21 août 2026

Instantané de décision

Candidate de secours

63
Prêt
Prototype
Étape

recent repository activity

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

74
Revue nécessaire
Sécurité
75/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour ai-assist-observability-audit, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
ai-assist-observability-audit: 17-dimension observability audit with tier activation, health scoring, and cost analysis. Cov...

88 stars

https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?ref=x
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for ai-assist-observability-audit:
https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?ref=x

Install: npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit

Source de la fiche

Indexé par Registry

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
jparkerweb
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

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Revendication du propriétaire

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[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit)

Auteur

J

jparkerweb

@jparkerweb

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
88
Score de qualité
37/100
Dernier push GitHub
20 août 2026
Indications de framework
Inconnu
Vues OpenAgentSkill
9
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

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Confiance et sécurité

Sandbox uniquement

60
  • Adoption GitHub88 stars GitHubVérifier
  • Activité stars/forks88 stars et 12 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
  • Maintenance récente3 jours depuis le dernier pushValidé
  • Clarté de licenceInconnuVérifier
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.mdInfo
  • Risque dépendances/runtimeAucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiquesValidé