onboarding-summary

Сгенерировать отчет о подтверждении подключения Live Single Step Instrumentation (SSI) — проверяет, что инструментирование APM работает по принципу «из конца в конец», с глубокими ссылками на…

npx skills add https://github.com/datadog-labs/agent-skills --skill onboarding-summary

APM Onboarding Summary

Triggers

Invoke this skill when:

  • All steps in verify-ssi have passed
  • All checks in troubleshoot-ssi have been resolved
  • The user asks "is everything working?", "show me the status", or "confirm APM is set up"

Do NOT invoke this skill if any verification or troubleshooting check is still failing — resolve those first.


Context to resolve before acting

VariableHow to resolve
AGENT_NAMESPACENamespace where Datadog Agent is installed
APP_NAMESPACENamespace of the application
APP_LABELCheck spec.selector.matchLabels.app in the Deployment manifest
CLUSTER_NAMEspec.global.clusterName in datadog-agent.yaml
SERVICE_NAMEtags.datadoghq.com/service label on the Deployment
ENVtags.datadoghq.com/env label on the Deployment
DD_SITEspec.global.site in datadog-agent.yaml

Prerequisites

Claude runs

pup auth status --site <DD_SITE>

If valid token — proceed.

ERROR: Not authenticated:

Claude runs

pup auth login --site <DD_SITE>

This opens a browser tab for OAuth. Complete the login there — Claude will continue once the command exits.


Collect live confirmation data

Run all of the following. Each populates a row in the final report.

Claude runs

# Agent pod count and status
kubectl get pods -n <AGENT_NAMESPACE> \
  -l app.kubernetes.io/component=agent \
  --no-headers

# SSI instrumentation config live in cluster
kubectl get datadogagent datadog -n <AGENT_NAMESPACE> \
  -o jsonpath='{.spec.features.apm.instrumentation}'

# Init container confirmed in app pod spec
kubectl get pod -l app=<APP_LABEL> -n <APP_NAMESPACE> \
  -o jsonpath='{.items[0].spec.initContainers[*].name}'

# Service visible and traced in APM
DD_SITE=<DD_SITE> pup apm services list --env <ENV> --from 1h

# Traces arriving in the last hour
DD_SITE=<DD_SITE> pup traces search --query "service:<SERVICE_NAME>" --from 1h --limit 5

Present the report

Fill in every value from live command output. Do not leave any placeholder unfilled. If a value cannot be confirmed, mark that row as failed and link to troubleshoot-ssi.


APM onboarding complete

CheckDetailStatus
Datadog Agent<N> pod(s) Running in <AGENT_NAMESPACE>OK
SSI enabledTargeting namespace <APP_NAMESPACE>, language <LANGUAGE> v<MAJOR_VERSION>OK
Init container injecteddatadog-lib-<language>-init present in pod specOK
Tracer reportingService <SERVICE_NAME> appears in pup apm services list with isTraced: trueOK
APM service visible<SERVICE_NAME> in env <ENV>OK
Traces arriving<N> trace(s) found in the last hourOK

Your service in Datadog — click to open:

Construct each URL by substituting real values. Do not print placeholder URLs.

ViewURL
Service overviewhttps://app.<DD_SITE>/apm/services/<SERVICE_NAME>?env=<ENV>
Traces explorerhttps://app.<DD_SITE>/apm/traces?query=service:<SERVICE_NAME>%20env:<ENV>
Service maphttps://app.<DD_SITE>/apm/map?env=<ENV>&service=<SERVICE_NAME>
Agent fleethttps://app.<DD_SITE>/fleet-automation

Security constraints

  • Never write a raw API key into any file or chat message

Больше skills от datadog-labs

dd-audit
datadog-labs
Расследования журнала аудита — кто что изменил, компрометация ключей, первопричина скачка затрат, доказательства соответствия (SOC 2/PCI) и аудит активности ИИ.
official
agent-install
datadog-labs
Установите Datadog Agent на Kubernetes с помощью Datadog Operator — необходимо перед включением Single Step Instrumentation (SSI), которая автоматически…
official
agent-observability-auto-experiment
datadog-labs
Запустите итеративный подъём по улучшению кода на реальных данных Datadog LLM-Obs, локально, с Claude Code в качестве агента. Устанавливает базовую оценку, делает один…
official
agent-observability-eval-bootstrap
datadog-labs
Инициализировать оценщики на основе производственных трассировок — по умолчанию предлагать онлайн-оценщики LLM-judge и, после вашего подтверждения, создавать их в Datadog как отключенные черновики…
official
agent-observability-eval-pipeline
datadog-labs
Сквозной конвейер наблюдаемости агентов для инструментированного ml_app — классификация производственных трасс, анализ первопричин отказов, запуск оценщиков, затем (опционально)…
official
agent-observability-experiment-analyzer
datadog-labs
Анализируйте результаты экспериментов LLM. Поддерживает одиночные или сравнительные эксперименты, исследовательский режим или режим вопросов и ответов. Используйте, когда пользователь говорит «проанализировать эксперимент», «сравнить…»
official
agent-observability-replay-trace
datadog-labs
Используется, когда разработчик хочет итерировать по ОДНОМУ конкретному трейсу Agent Observability / LLM Obs, результат которого ему не понравился — повторно запуская этот трейс против их…
official
agent-observability-trace-rca
datadog-labs
Анализ первопричин на основе производственных LLM-трейсов. Диагностирует, почему LLM-приложение даёт сбои — работает с вердиктами eval-судей, ошибками времени выполнения или структурными…
official