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入门 ​

基于 grafana/skills 官方 skills（可观测性代表）主分支的 README、skill-registry.json 与各 SKILL.md 编写；LGTM 概念对照 grafana.com/docs。

速查 ​

  • 定位：可观测性 Skills = 泛化叶（可观测性 = observability），本叶以 Grafana Labs 官方 grafana/skills 锚定；生态另有 OTel（dash0hq/agent-skills）、Sentry、Elastic
  • 装：npx skills add grafana/skills（任何遵 agentskills.io 的工具）；Claude Code 用 claude plugin marketplace add grafana/skills 再按插件组 install
  • 规模：48 skill / 7 插件组（core 8 · cloud 18 · lgtm 5 · plugins 5 · app-sdk 4 · k6 7 · datasources 1）
  • LGTM 栈：Loki（日志/LogQL）· Grafana（可视化）· Tempo（追踪/TraceQL）· Mimir（指标长期存储）+ Prometheus（指标/PromQL）+ Pyroscope（剖析）+ k6（负载）
  • 采集三路：alloy（统一 OTel 兼容采集器）· beyla（eBPF 零代码）· opentelemetry（SDK 插桩）
  • 明星 skill：app-observability（APM+RUM+LLM）· adaptive-metrics（省成本）· assistant-mcp（AI agent 连 Grafana）· app-sdk-concepts（建 Grafana App）
  • 许可：Apache-2.0；兼容 Claude Code / Cursor / Codex

这是什么 ​

「可观测性 Skills」是一个泛化叶：可观测性（observability）指用指标（metrics）、日志（logs）、追踪（traces）三大信号理解系统内部状态。各家可观测平台都在把「自家平台怎么用」打包成 AI agent 技能，本叶以 Grafana Labs 官方 grafana/skills 为代表锚定——因为 Grafana 是领先的开源可观测平台，一手 skill 覆盖面最广，能把「三大信号 + 采集 + 成本」的完整故事讲清楚。

生态里还有其它官方源，各自锚定自家平台：

生态源出品方锚定平台
grafana/skills（本叶主线）Grafana LabsGrafana + LGTM 栈
dash0hq/agent-skillsDash0OpenTelemetry
Sentry 官方 skillSentry错误追踪 + APM
Elastic 官方 skillElasticElasticsearch / Kibana

安装 ​

grafana/skills 遵循 agentskills.io 开放标准，任何兼容工具都能一条命令装：

bash
# 推荐：任何 Agent Skills 工具（Claude Code / Cursor / Codex 等）
npx skills add grafana/skills

Claude Code 也可用插件市场，按插件组按需安装（不必全装）：

bash
# 1. 添加市场
claude plugin marketplace add grafana/skills

# 2. 装你需要的插件组
claude plugin install grafana-core@grafana-skills     # dashboards / PromQL / 采集
claude plugin install grafana-lgtm@grafana-skills      # Loki / Tempo / Mimir / Pyroscope
claude plugin install grafana-cloud@grafana-skills     # Grafana Cloud 全家桶
claude plugin install grafana-k6@grafana-skills        # 负载测试
claude plugin install grafana-app-sdk@grafana-skills   # 建 Grafana App
  • Cursor：同样跑 npx skills add grafana/skills，技能写进项目的 .cursor/skills/
  • Codex：经 .agents-plugin/marketplace.json 自动发现，无需手动配置
  • 装后 agent 检测到相关任务自动激活，也可自然语言显式触发（如「帮我写一条 PromQL」「配 Alloy 采集」）

LGTM 栈：可观测性三大信号 ​

Grafana 把可观测性拆成三大信号 + 剖析 + 负载测试，grafana-lgtm 组一一对应：

缩写组件信号查询语言一句话
LLoki日志LogQL只索引 label 元数据、不索引全文，比全文检索便宜得多
GGrafana可视化—仪表盘、Explore、关联跳转的统一门户
TTempo追踪TraceQL只需对象存储的分布式追踪，接 OTLP/Jaeger/Zipkin
MMimir指标PromQL可水平扩展、多租户的长期 Prometheus + OTLP 指标存储
—Prometheus指标PromQL指标采集与告警的事实标准
—Pyroscope剖析—持续性能剖析，火焰图看 CPU/内存/分配热点
—k6负载—用 JS/TS 写负载测试脚本，阈值门禁 + 场景

三大信号靠 service.name 等关联键串起来：指标 exemplar 里嵌 trace ID，日志里带 traceID，从一个信号一键跳到另一个。

48 skill 总览（7 插件组） ​

插件组数量代表 skill干什么
grafana-core8grafana-oss · dashboarding · promql · alerting-irm · alloy · beyla · opentelemetry仪表盘、PromQL、告警、采集
grafana-cloud18app-observability · adaptive-metrics · cost-management · assistant-mcp · fleet-managementGrafana Cloud 全家桶
grafana-lgtm5loki · tempo · prometheus · mimir · pyroscopeLGTM 栈 + 剖析
grafana-plugins5plugin-bundle-size · grafana-scenes · react-19-plugin-migration建 Grafana 插件
grafana-app-sdk4app-sdk-concepts · cue-kind-definition · reconciler-logic · admission-control建 Grafana App Platform 应用
grafana-k67k6 · k6-manage · k6-perf-test-website · k6-trend-analysisk6 负载测试
grafana-datasources1datasources-provisioning数据源插件配置

一分钟上手：让 agent 连 Grafana ​

assistant-mcp 把 AI agent 经 mcp-grafana MCP server 连到 Grafana Cloud，之后直接在对话里查指标、搜仪表盘、管告警：

bash
# 1. 装 MCP server
go install github.com/grafana/mcp-grafana/cmd/mcp-grafana@latest

# 2. Grafana → Administration → Service Accounts 建 Viewer 角色、生成 token
json
// 3. 写进 ~/.claude/settings.json（--disable-write 是更安全的只读默认）
{
  "mcpServers": {
    "grafana": {
      "command": "mcp-grafana",
      "args": ["--disable-write"],
      "env": {
        "GRAFANA_URL": "https://myorg.grafana.net",
        "GRAFANA_API_KEY": "glsa_xxxx"
      }
    }
  }
}

重启 agent，用 /mcp 确认 grafana server 出现，再问「我的 Grafana 里配了哪些数据源？」——有干净回答即接通。

下一步 ​

  • 指南 —— grafana-cloud / grafana-app-sdk / LGTM 逐讲、采集三路、可观测生态、反模式
  • 参考 —— 7 组 48 skill 全表、安装、LGTM 栈表、许可、生态其它源