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📦 Observe Metrics

observe-metrics

システムメトリクスを収集し、指定期間の異常検知を伴う表示を行うSkill。

⚡ ⏱ この作業 数時間 → 数分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【Claude Code完全入門】誰でも使える/Skills活用法/経営者こそ使うべき ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Aggregate and display system metrics with anomaly detection for a time period

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

システムメトリクスを収集し、指定期間の異常検知を伴う表示を行うSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o observe-metrics.zip https://jpskill.com/download/2274.zip && unzip -o observe-metrics.zip && rm observe-metrics.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2274.zip -OutFile "$d\observe-metrics.zip"; Expand-Archive "$d\observe-metrics.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\observe-metrics.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して observe-metrics.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → observe-metrics フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Observe Metrics の使い方を教えて
  • › Observe Metrics で何ができるか具体例で見せて
  • › Observe Metrics を初めて使う人向けにステップを案内して

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

[Skill 名] observe-metrics

メトリクスの監視

オブザーバビリティ名前空間からカウンター、ゲージ、ヒストグラムを集計し、異常を検出します。

使用する場面

システムの状態のスナップショット（タスク完了率、エラー率、アクティブエージェント数、メモリ使用量、トークン消費量）が必要な場合に使用します。スウォームのパフォーマンスを監視し、劣化を検出するのに役立ちます。

手順

  1. メトリクスの取得 -- mcp__claude-flow__memory_search --namespace observability (または memory_list) を呼び出して、指定された期間（デフォルト: 1時間）のメトリクスレコードを取得します。memory_* ツールファミリーは名前空間でルーティングしますが、agentdb_hierarchical-* はルーティングしないため、ここでは memory_* を使用してください。
  2. 集計 -- 以下を計算します。
    • カウンター: 合計値 (tasks_completed, errors, token_usage)
    • ゲージ: 現在値 (active_agents, memory_usage_bytes)
    • ヒストグラム: p50, p95, p99 (task_duration_ms, span_duration_ms)
  3. ベースラインの計算 -- mcp__claude-flow__agentdb_pattern-search (ReasoningBank-ルーティング; namespace 引数は渡さないでください — pattern-* ツールはこれを無視します) を呼び出して、各メトリクスのベースライン値を確立します。
  4. 異常のフラグ付け -- ベースラインから2標準偏差以上逸脱しているメトリクスに、方向（上/下）と重大度を付けてマークします。
  5. パターンの保存 -- 2つのパスがあります (ruflo-cost-tracker ADR-0001 のデュアルパスパターンに準拠):
    • パターンストア (型付き、推奨): mcp__claude-flow__agentdb_pattern-store を type: 'metric-snapshot' とともに使用します。名前空間引数は不要です。
    • プレーンストア (名前空間ルーティング可能): タイムスタンプに関連付けられたスナップショットのために mcp__claude-flow__memory_store --namespace observability を使用します。
  6. レポート -- 以下を表示します: メトリクス名、現在値、ベースライン、偏差、トレンド (上昇/下降/安定)、異常フラグ; 全体的な健全性スコア (緑/黄/赤)。

CLI の代替

npx @claude-flow/cli@latest memory search --query "system metrics for last hour" --namespace observability
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Observe Metrics

Aggregate counters, gauges, and histograms from the observability namespace and flag anomalies.

When to use

When you need a snapshot of system health -- task completion rates, error rates, active agent counts, memory usage, and token consumption. Useful for monitoring swarm performance and detecting degradation.

Steps

  1. Retrieve metrics -- call mcp__claude-flow__memory_search --namespace observability (or memory_list) to fetch metric records for the specified period (default: 1 hour). The memory_* tool family routes by namespace; agentdb_hierarchical-* does NOT, so use memory_* here.
  2. Aggregate -- compute:
    • Counters: sum totals (tasks_completed, errors, token_usage)
    • Gauges: current values (active_agents, memory_usage_bytes)
    • Histograms: p50, p95, p99 (task_duration_ms, span_duration_ms)
  3. Compute baselines -- call mcp__claude-flow__agentdb_pattern-search (ReasoningBank-routed; don't pass a namespace argument — pattern-* tools ignore it) to establish baseline values for each metric.
  4. Flag anomalies -- mark metrics deviating >2 standard deviations from baseline with direction (above/below) and severity
  5. Store patterns -- two paths (per ruflo-cost-tracker ADR-0001 dual-path pattern):
    • Pattern store (typed, recommended): mcp__claude-flow__agentdb_pattern-store with type: 'metric-snapshot'. No namespace arg.
    • Plain store (namespace-routable): mcp__claude-flow__memory_store --namespace observability for the snapshot tied to a timestamp.
  6. Report -- display: metric name, current value, baseline, deviation, trend (up/down/stable), anomaly flag; overall health score (green/yellow/red)

CLI alternative

npx @claude-flow/cli@latest memory search --query "system metrics for last hour" --namespace observability