소스 정보
- 저장소
- diegosouzapw/awesome-omni-skill
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 28일 03:54
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 50
- 포크
- 19
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/diegosouzapw/awesome-omni-skill --skill dd-apm명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Token-efficient tracking for AI orchestration. CLI-first for status updates (~50 tokens), agent fallback for complex ops (~1KB). Use when: updating task status, querying blockers, creating progress files, validating phases.
AshAi extension guidelines for integrating AI capabilities with Ash Framework. Use when implementing vectorization/embeddings, exposing Ash actions as LLM tools, creating prompt-backed actions, or setting up MCP servers. Covers semantic search, LangChain integration, and structured outputs.
This skill should be used when solving hard questions, complex architectural problems, or debugging issues that benefit from GPT-5 Pro or GPT-5.1 thinking models with large file context. Use when standard Claude analysis needs deeper reasoning or extended context windows.
| name | dd-apm |
| description | APM - traces, services, dependencies, performance analysis. |
| metadata | {"version":"1.0.0","author":"datadog-labs","repository":"https://github.com/datadog-labs/agent-skills","tags":"datadog,apm,tracing,performance,distributed-tracing,dd-apm","globs":"**/ddtrace*,**/datadog*.yaml,**/*trace*","alwaysApply":"false"} |
Distributed tracing, service maps, and performance analysis.
Datadog Labs Pup should be installed via:
go install github.com/datadog-labs/pup@latest
pup auth login
pup apm services list
pup apm traces list --service api-gateway --duration 1h
pup apm services list
pup apm services list --env production
pup apm services get api-gateway --json
# View dependencies
pup apm service-map --service api-gateway --json
# By service
pup apm traces list --service api-gateway --duration 1h
# Errors only
pup apm traces list --service api-gateway --status error
# Slow traces (>1s)
pup apm traces list --service api-gateway --min-duration 1000ms
# With specific tag
pup apm traces list --query "@http.url:/api/users"
pup apm traces get <trace_id> --json
| Metric | What It Measures |
|---|---|
trace.http.request.hits | Request count |
trace.http.request.duration | Latency |
trace.http.request.errors | Error count |
trace.http.request.apdex | User satisfaction |
Not all traces are kept. Understand sampling:
| Mode | What's Kept |
|---|---|
| Head-based | Random % at start |
| Error/Slow | All errors, slow traces |
| Retention | What's indexed (billed) |
# Check retention filters
pup apm retention-filters list
| Retention | Cost |
|---|---|
| Indexed spans | $$$ per million |
| Ingested spans | $ per million |
Best practice: Only index what you need for search.
Link APM to SLOs:
pup slos create \
--name "API Latency p99 < 200ms" \
--type metric \
--numerator "sum:trace.http.request.hits{service:api,@duration:<200000000}" \
--denominator "sum:trace.http.request.hits{service:api}" \
--target 99.0
| Goal | Query |
|---|---|
| Slowest endpoints | avg:trace.http.request.duration{*} by {resource_name} |
| Error rate | sum:trace.http.request.errors{*} / sum:trace.http.request.hits{*} |
| Throughput | sum:trace.http.request.hits{*}.as_rate() |
| Problem | Fix |
|---|---|
| No traces | Check ddtrace installed, DD_TRACE_ENABLED=true |
| Missing service | Verify DD_SERVICE env var |
| Traces not linked | Check trace headers propagated |
| High cardinality | Don't tag with user_id/request_id |