CLI do Datadog para buscar logs, consultar métricas, rastrear requisições e gerenciar dashboards. Use isso ao depurar problemas em produção ou trabalhar com observabilidade do Datadog.
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Review the instructions the agent will receive before you install.
Uma ferramenta CLI para agentes de IA depurarem e triarem usando logs e métricas do Datadog.
Você DEVE ler a documentação de referência relevante antes de usar qualquer comando:
export DD_API_KEY="your-api-key"
export DD_APP_KEY="your-app-key"
Obtenha as chaves em: https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys
npx @leoflores/datadog-cli <command>
Para sites Datadog fora dos EUA, use a flag --site:
npx @leoflores/datadog-cli logs search --query "*" --site datadoghq.eu
| Comando | Descrição |
|---|---|
logs search | Buscar logs com filtros |
logs tail | Transmitir logs em tempo real |
logs trace | Encontrar logs para um rastreamento distribuído |
logs context | Obter logs antes/depois de um timestamp |
logs patterns | Agrupar mensagens de log semelhantes |
logs compare | Comparar contagens de logs entre períodos |
logs multi | Executar múltiplas consultas em paralelo |
logs agg | Agregar logs por faceta |
metrics query | Consultar métricas de séries temporais |
errors | Resumo rápido de erros por serviço/tipo |
services | Listar serviços com atividade de log |
dashboards | Gerenciar dashboards (CRUD) |
dashboard-lists | Gerenciar listas de dashboards |
npx @leoflores/datadog-cli logs search --query "status:error" --from 1h --pretty
npx @leoflores/datadog-cli logs tail --query "service:api status:error" --pretty
npx @leoflores/datadog-cli errors --from 1h --pretty
npx @leoflores/datadog-cli logs trace --id "abc123def456" --pretty
npx @leoflores/datadog-cli metrics query --query "avg:system.cpu.user{*}" --from 1h --pretty
npx @leoflores/datadog-cli logs compare --query "status:error" --period 1h --pretty
| Flag | Descrição |
|---|---|
--pretty | Saída legível para humanos com cores |
--output <file> | Exportar resultados para arquivo JSON |
--site <site> | Site do Datadog (ex: datadoghq.eu) |
30m, 1h, 6h, 24h, 7d2024-01-15T10:30:00Z# 1. Visão geral rápida de erros
npx @leoflores/datadog-cli errors --from 1h --pretty
# 2. Isso é novo? Comparar com período anterior
npx @leoflores/datadog-cli logs compare --query "status:error" --period 1h --pretty
# 3. Encontrar padrões de erro
npx @leoflores/datadog-cli logs patterns --query "status:error" --from 1h --pretty
# 4. Estreitar por serviço
npx @leoflores/datadog-cli logs search --query "status:error service:api" --from 1h --pretty
# 5. Obter contexto em torno de um timestamp
npx @leoflores/datadog-cli logs context --timestamp "2024-01-15T10:30:00Z" --service api --pretty
# 6. Seguir o rastreamento distribuído
npx @leoflores/datadog-cli logs trace --id "TRACE_ID" --pretty
Veja workflows.md para mais fluxos de depuração.
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Especialista em construir experiências 3D para a web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL e cenas 3D interativas. Cobre configuradores de produtos, portfólios 3D, websites imersivos e adição de profundidade às experiências web. Use quando: website 3D, three.js, WebGL, react three fiber, experiência 3D.
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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.
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Auditar e melhorar a acessibilidade web seguindo as diretrizes WCAG 2.1. Use quando solicitado para "melhorar acessibilidade", "auditoria a11y", "conformidade WCAG", "suporte a leitor de tela", "navegação por teclado" ou "tornar acessível".
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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.
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Criar, gerenciar e orquestrar agentes de IA usando o CLI AI Maestro. Use quando o usuário pedir para "criar agente", "listar agentes", "deletar agente", "hibernar agente", "despertar agente", "instalar plugin", "mostrar agente", "reiniciar agente" ou qualquer tarefa de gerenciamento do ciclo de vida do agente.
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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.
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