¿Qué hace axiom-sre?
Investigador SRE experto para incidentes y depuración. Utiliza metodología basada en hipótesis y triaje sistemático. Puede consultar la observabilidad de Axiom cuando esté disponible. Úselo para respuesta a incidentes, análisis de causa raíz, depuración en producción o investigación de registros.
Descripción General
Esta skill convierte a su agente de IA en un detective de ingeniería de confiabilidad de sitios (SRE). Cuando surgen problemas en producción, esta skill guía al agente a través de un proceso estructurado:
- Recopilar contexto — comprender el síntoma, alcance e impacto del incidente
- Formular hipótesis — generar posibles causas basadas en el contexto
- Probar hipótesis — utilizando consultas de datos de Axiom (si está conectado) o razonamiento sistemático
- Reducir y concluir — identificar la causa raíz y recomendar acciones correctivas
Metodología
Enfoque Basado en Hipótesis
En lugar de hurgar aleatoriamente en los logs, esta skill utiliza el método científico:
- Formular hipótesis claras y comprobables sobre lo que podría estar mal
- Priorizar hipótesis por probabilidad e impacto
- Probar la hipótesis más probable primero
- Reducir basándose en la evidencia
- Repetir hasta que se encuentre la causa raíz
Triaje Sistemático
Sigue una jerarquía constante de verificación:
- ¿El problema es un cambio reciente? (despliegues, cambios de configuración, lanzamientos de características)
- ¿El problema está aislado? (un solo usuario, región, servicio o versión)
- ¿Hay degradación de recursos? (CPU, memoria, E/S de disco, red, límites de base de datos)
- ¿Hay dependencias fallando? (servicios ascendentes, bases de datos, colas, APIs externas)
Integración de Datos de Axiom
Cuando Axiom está configurado y disponible, esta skill puede:
- Ejecutar consultas en tiempo real contra sus datasets de Axiom
- Analizar logs, métricas y trazas en un solo flujo de trabajo
- Visualizar tendencias y anomalías
- Correlacionar eventos a través de servicios
Variables de Entorno Requeridas para Axiom:
AXIOM_TOKEN— Token de API de AxiomAXIOM_ORG_ID— ID de la organización de AxiomAXIOM_DATASET— (Opcional) Dataset predeterminado de Axiom a consultar
Consultas de Ejemplo
# Consultar errores en los últimos 15 minutos
echo "['error_count', 'ingest', '15m']" | axiom query
# Analizar latencia por servicio
echo "['latency_p99', 'api-gateway', '1h']" | axiom query
Flujo de Trabajo
Respondiendo a un Incidente
Cuando se le pide que investigue un incidente, esta skill:
- Pregunta por los síntomas y el alcance
- Revisa los cambios recientes (despliegues, lanzamientos de características)
- Ejecuta consultas de diagnóstico en Axiom (si está disponible)
- Presenta un análisis estructurado: síntoma → hipótesis → evidencia → conclusión
- Recomienda pasos de mitigación o solución
Depuración Proactiva
Para la investigación de problemas sin un incidente activo:
- Analizar patrones de error recientes
- Identificar degradación de rendimiento
- Encontrar cuellos de botella de recursos
- Revisar integridad de datos o problemas de consistencia
Plataformas Soportadas
- Claude Code — la integración primaria, adaptada para el flujo de trabajo de la CLI de Claude Code
- Cursor — funciona bien con el asistente de IA de Cursor para depuración en el IDE
- Codex CLI — completamente soportado a través de la interfaz de línea de comandos
Consejos de Uso
- Sé específico: "Investigar por qué el endpoint
/api/ordersdevuelve errores 503" en lugar de "revisar errores" - Proporciona contexto: Menciona cambios recientes, usuarios afectados o marcas de tiempo
- Solicita datos: Di "verificar cambios recientes" o "ejecutar consulta de Axiom" para activar acciones específicas
- Itera: "Probar la hipótesis de que es un cuello de botella de base de datos" guía la investigación
Limitaciones
- La integración de Axiom requiere configuración explícita y acceso a la red
- Sin Axiom, la skill se basa en preguntas e hipótesis de razonamiento (sin consultas de datos en vivo)
- Optimizado para entornos basados en la nube y microservicios; puede necesitar adaptación para sistemas monolíticos