ai-assist-observability-audit

검토 · 60
Registry 색인

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
스타88
버전1.0.0
품질61/100 · 유망
신뢰60/100 · 샌드박스 전용
감사74/100 · 검토 필요

공급 자산 프로필

리서치 및 지식 작업

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

트랙 보기

시나리오

리서치 Agent

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

Agent 적합도

Claude Code + CLI + Codex

Codex, Claude Code, Cursor, CLI 또는 맞춤형 Agent에 적합합니다.

설치

준비됨

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

유지보수

최신

마지막 푸시 후 2일

위험

검토 필요

라이선스가 명확하지 않습니다

GitHub 품질

88

61/100 품질 · 68/100 신뢰

커버리지 태그

리서치리서치 Agent보안agent-skill

검토 메모

라이선스가 명확하지 않습니다 · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 채택 스코어카드

신뢰, 감사, 설치 준비 상태를 한눈에 확인하세요

이 점수는 공개 저장소 메타데이터, OpenAgentSkill 검토 신호, 유지보수 최신성, 설치 준비 상태를 결합합니다. 후보 선정 신호일 뿐, 사람의 검토를 대체하지 않습니다.

품질

유망
61

유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.

신뢰

샌드박스 전용
60

신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.

감사

검토 필요
74

설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.

OpenAgentSkill 신뢰 점수 v5

설치 전 사람 검토

실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

스타

GitHub 스타 88

저장소 활동

스타 88, 포크 12

유지보수

마지막 푸시 후 2일

라이선스

알 수 없음

설치

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

설치 안전성

표준 패키지 또는 런타임 설치 경로

권한 범위

파일 시스템 또는 문서 접근

Agent 결과

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다

문서

Usable metadata, review docs

위험 요약

프로덕션 전 검토

  • 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.
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • Quality score needs review

설치 준비 상태

설치 경로 사용 가능

  • 설치 경로를 사용할 수 있습니다
  • 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • 아직 Agent 검증 결과 근거가 없습니다

Agent 읽기용 메타데이터

이 스킬의 기계 판독형 의사결정 데이터.

이 블록 또는 포함된 JSON을 사용해 Agent가 이 스킬을 설치할지, 대안을 고를지, 먼저 사람의 검토를 요청할지 판단할 수 있습니다.

JSON 열기

적합한 작업

  • 리서치 Agent 워크플로
  • Claude Code 팀
  • builders willing to evaluate younger projects
  • 검색 소스

적합한 Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

설치 결정

명령어
npx skills add jparkerweb/ai-assist-skills --skill ai-assist-observability-audit
정책
검토
사람 검토

신뢰와 위험

신뢰
60/100
감사
74/100
위험 수준
검토 필요

결과 루프

엔드포인트
/api/agent/outcome
이벤트 ID
resolve
결과
5

설치 명령어

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

사용하지 말아야 할 경우

  • 벤더 지원 SLA가 필요한 팀
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 안전 v2

58/100 · 설치 전 검토

권한 메모와 함께 검토됨검토

사용 가능한 후보이지만 Agent는 설치 전에 권한과 감사 메모를 표시해야 합니다.

실제 작업 공간에 설치하기 전에 사람의 승인이 필요합니다.

API로 해결

중간

네트워크 접근

Skill은 원격 페이지, API, 저장소 또는 외부 서비스에 접근할 수 있습니다.

중간

파일 시스템 접근

Skill은 프로젝트 파일, 문서, 생성 산출물 또는 로컬 작업 공간 상태를 읽거나 쓸 수 있습니다.

  • 라이선스가 명확하지 않습니다

설치 대상

Agent 워크플로에 이 스킬 설치

공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.

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

Agent 해결 계획

설치 전에 Agent가 적합성을 검증하게 하세요.

Resolve API는 최우선 스킬, 대안, 안전 정책, 감사 메모, 설치 대상 및 Agent가 페이지를 스크래핑하지 않고 사용할 수 있는 프롬프트를 반환합니다.

텍스트 계획 열기

Agent가 확인할 항목

  • Resolve API에서 작업 적합도와 대안을 확인합니다.
  • 감사 점수, 신뢰 점수 및 안전 정책 경고를 확인합니다.
  • Codex, Claude Code, Cursor 또는 CLI의 설치 대상 호환성을 확인합니다.

프롬프트 복사

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 핸드오프

또 다른 디렉터리 페이지 대신 설치 경로를 Agent에게 제공합니다.

공개 설치 엔드포인트에서 명령어, 안전 체크리스트, 대상 프롬프트와 정규 링크를 가져옵니다.

설치 API 열기

Agent 프롬프트

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

Registry 메타데이터

자동 스킬 선택을 위한 Agent 읽기용 프로필.

Registry API를 통해 동일한 결정, 신뢰, 감사, 사용 사례, 설치 신호를 제공하므로 Agent가 UI를 스크래핑하지 않고도 순위를 매길 수 있습니다.

Manifest 열기

Agent 적합도

63/100

리서치 Agent

플랫폼

Claude Code

감사 보고서

검토 필요 · 74/100

설치 준비 상태, 보안 메타데이터, 유지보수 및 채택 위험에 대한 기계 판독형 검토입니다.

감사 보고서 보기평가 보고서 보기

Agent 결정 패널

Fallback candidate for Research agents

먼저 이 스킬로 프로토타입을 만들고 대체 후보를 준비하세요.

63
준비 상태
프로토타입
단계

스택 내 역할

대체 후보

주요 적합도

리서치 Agent

신뢰 라벨

먼저 프로토타입

설치 경로

명령어 준비됨

사용 시점

  • 리서치 Agent 워크플로
  • Claude Code 팀
  • builders willing to evaluate younger projects

근거

  • 최근 저장소 활동
  • 설치 명령 또는 GitHub 저장소를 사용할 수 있습니다
  • 품질 프로필 61/100
  • OpenAgentSkill 상호작용 9건

먼저 검토

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

구현 경로

  1. 1샌드박스 Agent에 설치하고 리서치 Agent 작업을 처음부터 끝까지 한 번 실행하세요.
  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.

신뢰 프로필

샌드박스 전용

신뢰 신호가 부족하거나 혼재된 유용한 후보입니다. 결과 루프가 작업 적합성을 입증할 때까지 격리된 작업 공간에서 사용하세요.

60
OpenAgentSkill 신뢰 점수

GitHub 채택도

확인

GitHub 스타 88

스타/포크 활동

확인

스타 88, 포크 12; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다

최근 유지보수

통과

마지막 푸시 후 2일

라이선스 명확성

확인

알 수 없음

긍정 신호

  • AI 검토 승인됨
  • 설치 경로를 사용할 수 있습니다
  • 저장소 근거를 사용할 수 있습니다
  • 최근 유지보수된 저장소
  • 설치 명령에서 뚜렷한 고위험 패턴이 발견되지 않았습니다
  • 결과 루프는 준비되었지만 첫 실제 Agent 실행이 필요합니다

설치 전 검토

  • 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.
  • 라이선스가 명확하지 않습니다
  • 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
  • 아직 실제 Agent 결과 보고서가 없습니다
  • 무인 설치 전에 사람 검토가 필요합니다

권장 작업

실제 작업에 사용하기 전 샌드박스에서만 실행하고 유사 대안과 비교하세요.

품질 프로필

유망 Agent 워크플로용 후보

유용한 후보이지만 채택 전에 대안과 비교하세요.

61
GitHub 스타
88
최신성
2일 전
설치 준비됨
라이선스
알 수 없음
설치 전 검토: Repository license is unknown; missing license clarity makes compliance evaluation difficult.

워크플로 적합도

이 스킬을 사용할 시나리오

워크플로 적합도

완전한 워크플로에 추가

대안 후보

설치 전 비교

이 작업에 적합할 수 있는 유사 스킬입니다.

모두 비교

개요

--- 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.

기술 세부 사항

버전
1.0.0
라이선스
Unknown
최근 업데이트
2026년 8월 21일
게시일
2026년 8월 21일

결정 스냅샷

대체 후보

63
준비됨
프로토타입
단계

최근 저장소 활동

감사

설치 검토

설치 및 채택 검토

74
검토 필요
보안
75/100
유지보수
100/100
설치
92/100
전체 감사 열기평가 보고서 보기

Agent 검증 증거

Agent 검증 증거

Resolve, 검토, 설치 및 한 번의 제한된 실행 후 결과 보고서입니다.

0
검증됨
Needs first agent run자동 설치: 먼저 검토최근: 알 수 없음
성공률
최근 실패
결과
0
출력 품질
실패
0
관련 없음
0
설치
0
위험 차단
0
설정 필요
0
프로덕션
0

아직 Agent 결과 데이터가 없습니다. 첫 실행은 /api/agent/outcome을 통해 성공, 설정 필요, 위험 차단, 실패 또는 비관련 결과를 보고할 수 있습니다.

설치

Agent 워크플로에 추가

무료 오픈 소스. 프로덕션 Agent에 설치하기 전에 보고서를 검토하세요.

성장 루프

공유 키트

X

ai-assist-observability-audit용 시나리오 기반 초안입니다. X에 수동으로 게시할 수 있습니다.

큐레이터 노트
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
X 초안 열기
선택 사항: 설치 명령이 포함된 답글
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

등록 출처

Registry 색인

소유권 주장 가능

이 등록은 공개 소스에서 색인되었으며 유지보수자 소유권 주장이 승인될 때까지 공식으로 표시되지 않습니다.

제작자
jparkerweb
색인 주체
OpenAgentSkill 커뮤니티 인덱스

귀속은 공개 저장소 또는 제작자 프로필에 연결됩니다. 제작자는 등록을 주장하여 소유권 신호를 업데이트할 수 있습니다.

이 스킬 소유권 주장

소유자 소유권 주장

이 스킬 등록 소유권 주장

이 Registry 색인 등록은 jparkerweb에게 귀속되어 있지만 아직 공식으로 표시되지 않았습니다. 소유권을 주장하면 확인된 소유자 신호가 추가되어 이후 출시, 설치 및 감사 업데이트를 더 신뢰할 수 있습니다.

크리에이터 백링크 키트

README에 증거 배지 추가

개발자가 저장소를 평가하는 위치에 정규 등록, 현재 신뢰 및 감사 신호, 실제 Agent-Proven 증거를 표시합니다.

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jparkerweb-ai-assist-observability-audit?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jparkerweb-ai-assist-observability-audit)
[![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)

작성자

J

jparkerweb

@jparkerweb

플랫폼 적합도

상태 신호

GitHub 스타
88
품질 점수
37/100
최근 GitHub 푸시
2026년 8월 20일
프레임워크 힌트
알 수 없음
OpenAgentSkill 조회수
9
설치 명령 복사
0
외부 클릭
0

커뮤니티 신호

이 스킬이 Agent 워크플로에 유용한지 알려 주세요. 집계된 피드백은 시간이 지날수록 순위를 개선합니다.

신뢰와 안전

샌드박스 전용

60
  • GitHub 채택도GitHub 스타 88확인
  • 스타/포크 활동스타 88, 포크 12; 현재 메타데이터에서 이슈 활동을 확인할 수 없습니다확인
  • 최근 유지보수마지막 푸시 후 2일통과
  • 라이선스 명확성알 수 없음확인
  • README/SKILL.md 완성도공개 메타데이터에 더 충실한 README/SKILL.md 맥락이 필요합니다정보
  • 의존성/런타임 위험공개 메타데이터에 주요 의존성 위험 힌트가 없습니다통과