axiomhq/axiom-sre

Expert SRE en investigation d'incidents et débogage. Utilise une méthodologie basée sur des hypothèses et un triage systématique. Peut interroger l'observabilité Axiom lorsqu'elle est disponible. À utiliser pour la réponse aux incidents, l'analyse des causes profondes, le débogage en production ou l'investigation des logs.

Qu'est-ce que axiom-sre ?

Ce skill transforme l'agent AI en un expert SRE (Site Reliability Engineering) spécialisé dans la gestion des incidents et le débogage en production. Il suit une approche rigoureuse basée sur la formulation d'hypothèses et un triage systématique pour analyser les problèmes. Le skill peut interroger directement la plateforme d'observabilité Axiom (lorsque configurée) pour extraire des métriques, logs et traces afin d'accélérer le diagnostic. Il est particulièrement utile lors de la réponse aux incidents en direct, l'analyse post-mortem des causes profondes, le débogage de production ou l'investigation approfondie de logs. Compatible avec les agents AI comme Claude Code, Cursor et Codex, ce skill fournit des instructions méthodologiques, des modèles de commandes et des stratégies de triage pour guider l'agent dans la résolution structurée de problèmes complexes.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/axiomhq/skills/tree/main/skills/axiom-sre

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Documentation

Que fait axiom-sre ?

Expert SRE en investigation d'incidents et débogage. Utilise une méthodologie basée sur des hypothèses et un triage systématique. Peut interroger l'observabilité Axiom lorsqu'elle est disponible. À utiliser pour la réponse aux incidents, l'analyse des causes profondes, le débogage en production ou l'investigation des logs.

Fonctionnalités

  • Méthodologie d'hypothèses : Formule et valide des hypothèses de manière structurée pour cerner rapidement la cause racine.
  • Triage systématique : Catégorise les incidents par sévérité, impact et composant concerné.
  • Intégration Axiom : Interroge les datasets Axiom (logs, métriques, traces) pour obtenir des preuves empiriques.
  • Modèles de commandes : Propose des commandes prêtes à l'emploi pour les outils SRE courants (curl, kubectl, grep, jq, etc.).
  • Modèles de rapports : Génère des résumés d'incidents exploitables pour le post-mortem.

Utilisation

  1. Activer le skill : Ajoutez axiomhq/axiom-sre à votre configuration d'agent AI.
  2. Décrire l'incident : Fournissez les symptômes, l'heure de début et le contexte.
  3. Suivre la méthodologie : L'agent vous guidera à travers les étapes de triage et de formulation d'hypothèses.
  4. Interroger Axiom (optionnel) : Si configuré, le skill effectuera des requêtes AQL (Axiom Query Language).
  5. Obtenir des conclusions : L'agent synthétise les résultats et propose des actions correctives.

Configuration

Pour activer l'interrogation Axiom, définissez les variables d'environnement suivantes :

export AXIOM_TOKEN="votre_token_api"
export AXIOM_ORG_ID="votre_id_organisation"
export AXIOM_DATASET="nom_dataset_par_défaut"

Exemple de flux de travail

Agent : Symptômes détectés : latence élevée sur l'API /users (p99 > 5s depuis 14h30 UTC).

Hypothèse 1 : Surcharge de la base de données.
Requête Axiom : ['my-dataset'] | where ['@timestamp'] >= now() - 30m | summarize count() by service, status
Résultat : Le service 'user-db' montre une forte augmentation des requêtes avec timeout.

Conclusion : Cause probable = contention sur la connexion DB. Action recommandée : augmenter le pool de connexions.

Ressources

  • Documentation officielle Axiom : axiom.co/docs
  • Guide des incidents SRE : sre.google
  • Référence des commandes Axiom CLI : axiom --help

Licence

Ce skill est distribué sous licence MIT. Utilisation libre avec attribution.

Individual skills in this repo

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