ai-assist-observability-audit
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
供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 2 日
リスク
要レビュー
ライセンスが不明確です
GitHub 品質
88
61/100 品質 · 68/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
ライセンスが不明確です · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 88
リポジトリ活動
スター 88、フォーク 12
メンテナンス
最終プッシュから 2 日
ライセンス
不明
インストール
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
ファイルシステムまたはドキュメントアクセス
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
Usable metadata, review docs
リスク概要
本番前にレビュー
- 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.
- ライセンスが不明確です
- Quality score needs review
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが不明確です
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- 検索ソース
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 60/100
- 監査
- 74/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.
- ライセンスが不明確です
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent セーフティ v2
58/100 · インストール前にレビュー
利用可能な候補ですが、Agent はインストール前に権限と監査メモを提示する必要があります。
実際のワークスペースへインストールする前に人の承認が必要です。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
- ライセンスが不明確です
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
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-auditAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-observability-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20ai-assist-observability-audit%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
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.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/install
LLM テキスト形式
/api/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=ai-assist-observability-audit&limit=3
Agent プロンプト
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-auditRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-observability-audit
LLM テキスト
/api/registry/manifest/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?format=text
インストール別名
/api/registry/install/jparkerweb-ai-assist-observability-audit
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20ai-assist-observability-audit%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 判断パネル
Fallback candidate for Research agents
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
リサーチ Agent
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- リサーチ Agent ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 61/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 9 件
先にレビュー
- Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
確認GitHub スター 88
スター/フォーク活動
確認スター 88、フォーク 12; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 2 日
ライセンスの明確さ
確認不明
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- 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.
- ライセンスが不明確です
- 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
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Search private knowledge
RAG and knowledge
I need my agent to build a RAG workflow over documents and retrieve reliable context.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
代替候補
インストール前に比較
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Wazuh
Wazuh - The Open Source Security Platform. Unified XDR and SIEM protection for endpoints and cloud workloads.
Maigret
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Nuclei
Nuclei is a fast, customizable vulnerability scanner powered by the global security community and built on a simple YAML-based DSL, enabling collaboration to tackle trending vulnerabilities on the internet. It helps you find vulnerabilities in your applications, APIs, networks, DNS, and cloud configurations.
Infisical
Infisical is the open-source platform for secrets, certificates, and privileged access management.
概要
--- 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.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- Unknown
- 最終更新
- 2026年8月21日
- 公開日
- 2026年8月21日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
ai-assist-observability-audit 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
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
任意:インストールコマンド付きの返信
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
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- jparkerweb
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は jparkerweb に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit)作者
jparkerweb
@jparkerweb
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 88
- 品質スコア
- 37/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月20日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 9
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。
信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 88確認
- スター/フォーク活動スター 88、フォーク 12; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 2 日合格
- ライセンスの明確さ不明確認
- README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
- 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格
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27.4K スター