verify-ssi

Xác minh Single Step Instrumentation (SSI) hoạt động end-to-end trên Kubernetes — SSI tự động instrument các ứng dụng cho APM mà không cần thay đổi mã. Chỉ…

npx skills add https://github.com/datadog-labs/agent-skills --skill verify-ssi

Verify APM SSI on Kubernetes

Before doing anything else: Fully resolve all variables in ## Context to resolve before acting. Do not begin Step 1 until every variable has a concrete value.

Triggers

Invoke this skill when the user expresses intent to:

  • Confirm SSI is working after enabling APM
  • Check whether pods are being instrumented
  • Verify the tracer is running and reporting telemetry
  • Confirm tracer config is applied correctly

Do NOT invoke this skill if:

  • SSI has not been enabled yet — run enable-ssi first
  • Pods are not being instrumented at all — use troubleshoot-ssi

Prerequisites

  • enable-ssi is complete
  • Application pods have been restarted since SSI was enabled

pup-cli: check, install, and authenticate

Claude runs

pup --version

If not found:

Claude runs

brew tap datadog-labs/pack
brew install pup

Check auth:

pup auth status --site <DD_SITE>

If 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.

If valid token — proceed. ERROR: No browser available — use API key fallback: export DD_APP_KEY=<your-app-key>


Context to resolve before acting

VariableHow to resolve
CLUSTER_NAMECheck spec.global.clusterName in datadog-agent.yaml, or kubectl config current-context
ENVCheck tags.datadoghq.com/env label on the application Deployment
SERVICE_NAMECheck tags.datadoghq.com/service label on the application Deployment

Step 1: Confirm Pods are Instrumented

Claude runs

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

If the output includes datadog-lib-<language>-init and datadog-init-apm-inject — SSI init containers are injected.

ERROR: Init containers missing — pod was not restarted after SSI was enabled, or namespace targeting is not matching. Restart the pod and recheck.


Step 2: Confirm the Tracer is Reporting Telemetry

Claude runs

DD_SITE=<DD_SITE> pup apm services list --env <ENV> --from 1h

If <SERVICE_NAME> appears in the services list with isTraced: true — continue to Step 3.

ERROR: Service missing — send some traffic to the app first, then retry:

Claude runs

# Port-forward and send test traffic
kubectl port-forward deployment/<DEPLOYMENT_NAME> 8099:8000 -n <APP_NAMESPACE> &
sleep 2 && for i in $(seq 1 10); do curl -s -o /dev/null http://localhost:8099/; done
sleep 30 && kill %1 2>/dev/null
DD_SITE=<DD_SITE> pup apm services list --env <ENV> --from 10m

ERROR: Still missing after traffic — check the agent's trace receiver: kubectl exec -n <AGENT_NAMESPACE> <AGENT_POD> -c agent -- agent status | grep -A 10 "Receiver (previous minute)". If receiver shows 0 traces, go to troubleshoot-ssi.


Step 3: Confirm Tracer Configuration

Only run this step if ddTraceConfigs was explicitly configured in enable-ssi (e.g. profiling, AppSec, Data Streams). If basic SSI was set up without ddTraceConfigs, skip this step — an empty response here is expected and not a failure.

Claude runs

pup apm service-library-config get \
  --service-name <SERVICE_NAME> \
  --env <ENV>

If the output shows expected environment variables matching what was configured in ddTraceConfigs — done.

If the output is empty and ddTraceConfigs was not configured — expected, not a failure.

ERROR: Config missing but ddTraceConfigs was configured — check it is present in the DatadogAgent manifest under the correct target, and that pods were restarted after the config change.


Done

Exit when ALL of the following are true:

  • Step 1: target pods have SSI init containers injected (datadog-lib-<language>-init and datadog-init-apm-inject)
  • Step 2: service appears in pup apm services list with isTraced: true
  • Step 3: tracer config matches what was set in DatadogAgent

If any check fails, go to troubleshoot-ssi.

When all steps pass, automatically proceed to onboarding-summary now — do not ask the user for permission.


Security constraints

  • Never write a raw API key into any file or chat message
  • Never run kubectl delete without user confirmation

Thêm skills từ datadog-labs

dd-audit-compliance-report
datadog-labs
Tạo bằng chứng tuân thủ sẵn sàng cho kiểm toán viên từ Datadog Audit Trail cho SOC 2 và PCI DSS. Ánh xạ các kiểm soát khung đến các mẫu truy vấn cụ thể và tạo ra…
experiment-analyzer
datadog-labs
Phân tích kết quả thí nghiệm LLM. Xử lý các thí nghiệm đơn lẻ hoặc so sánh, chế độ khám phá hoặc hỏi đáp. Sử dụng khi người dùng nói "phân tích thí nghiệm", "so sánh…
dd-logs
datadog-labs
Quản lý log - tìm kiếm, pipeline, lưu trữ và kiểm soát chi phí.
dd-monitors
datadog-labs
Quản lý giám sát - tạo, cập nhật, tắt tiếng và các phương pháp tốt nhất về cảnh báo.
dd-audit-cost-spike-investigation
datadog-labs
Điều tra sự gia tăng đột biến về mức sử dụng hoặc chi phí sản phẩm Datadog bằng cách đối chiếu dữ liệu Đo lường Mức sử dụng (khi nào/cái gì tăng đột biến) với Nhật ký Kiểm toán các thay đổi cấu hình (ai đã thay đổi cái gì trong…
dd-audit-key-compromise
datadog-labs
Điều tra một khóa API Datadog có khả năng bị xâm phạm — dòng thời gian các hành động, phân tích địa lý/IP, các điểm cuối được gọi, cờ bất thường và các bước khắc phục.
eval-trace-rca
datadog-labs
Phân tích nguyên nhân gốc rễ trên các dấu vết LLM sản xuất bằng cách sử dụng kết quả đánh giá của giám khảo làm tín hiệu. Chẩn đoán lý do tại sao ứng dụng của người dùng đang gặp lỗi. Sử dụng khi người dùng nói "eval…
dd-account-setup
datadog-labs
Đảm bảo người dùng có tài khoản Datadog đã xác thực với DD_API_KEY hợp lệ trên đúng khu vực trước khi thực hiện bất kỳ thiết lập hoặc đo lường Datadog nào. Phát hiện các…