複数のAIエージェントやシステムの稼働指標を収集し、遅延の原因や異常を調べるスキル。CPU・メモリの使用状況、応答時間、サービス水準の監視を扱います。
- エージェント連携の遅延を調べたいとき
- CPU・メモリ使用状況の追跡
- 応答時間とサービス水準の監視
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概要と使いどころ
複数のAIエージェントやシステムの稼働指標を収集し、遅延の原因や異常を調べるスキル。CPU・メモリの使用状況、応答時間、サービス水準の監視を扱います。
自分のruOSクラウドデスクトップでrufloのエージェントを実行し、出力を順次表示しながら、実行状況と完了結果をrufloの状態に記録するスキル。
ruvector@0.3.3と追加パッケージを導入し、Claude向けのMCPサーバー登録と動作確認を進めます。初回利用時の依存関係を整えるスキル。
指定期間のタスク完了数、エラー、メモリ使用量、トークン消費などを集計し、過去の基準値とのずれから異常を示すスキル。エージェント群の稼働状況を確認できます。
タスクに記録された実行区間を集め、エージェント間の処理の流れをツリーで整理します。所要時間や待ち時間、処理が遅い箇所を確認するためのスキルです。
複数エージェントで構成するswarmの状態とエージェント数の変化を、Monitor経由で通知します。監視間隔の指定や単発の状態・健全性確認にも対応します。
IoT機器群へのファームウェア配信を段階的に進め、少数の先行配信先で異常を確認してから展開を広げます。配信状況の確認やロールバックも扱うスキル。
別々の環境にあるエージェントをつなぐ連携機能の稼働状況を確認し、接続先の信頼度、セッション数、通信量や脅威検知の情報をまとめるスキルです。
Cognitum Seed端末の計測データから異常を検出・分類し、急増や値の停滞などの傾向を確認。高スコア時の隔離提案と異常パターンの記録まで進めます。
接続先を指定してCognitum Seedデバイスを登録し、識別情報の取得と初期信頼レベルの設定、必要に応じたペアリング、状態確認と登録記録の保存を行います。
Cognitum Seedのデバイスをグループにまとめ、一覧確認や所属デバイスの追加・除外、グループ削除まで扱う、複数端末の管理用スキル。
複数ノードを連携させるための初期設定として、ed25519鍵ペアと設定ファイルを作成。共有用の公開鍵と接続先を表示し、必要に応じて準拠モードも設定します。
予算超過、日々の費用増加、異常なセッション、予算を使い切る時期の4項目を並列で確認し、結果を一覧と共通の終了コードにまとめてCIの継続可否を判定するスキル。
エージェントの累積費用と予算を照合し、使用率に応じた4段階の警告を出します。残額や推奨対応を確認でき、予算到達時の起動制御にも使えます。
保存した二つの費用集計JSONを比較し、総額やモデル別の増減を可視化。金額・増加率・トークン種別のしきい値で、PRによる費用増を検出するスキル。
複数のマシンで動くrufloエージェントをつなぎ、署名付きメッセージで状況や成果を共有します。作業の担当権の取得・解放・引き継ぎを伝え、ノード間で担当を調整します。
記録済みのAI利用コストと予算情報をPrometheus形式やJSONで出力し、外部ダッシュボードでの可視化やWebhookへの報告につなぐスキル。
AGNTCY連携の設定状況を端末内の情報から調べ、接続先の設定有無や必要パッケージ、通信方式、実行記録を表にまとめます。未実装の機能も区別して示します。
エージェントの連携先ごとに直近1時間・24時間・7日間の処理件数とドル建て費用を集計し、設定した停止基準額を超える相手を確認するスキル。
Rufloの診断結果と稼働状況をまとめ、システム、MCPサーバー、実行中エージェントの状態を確認します。通常の確認では環境を変更しません。
Rufloの動作環境を点検し、設定や常駐プロセス、メモリ用データベースなどの問題を診断します。よくある不具合の自動修復や、対象別の対処にも使えます。
本番運用のセッション費用を日単位などで集計し、直近の支出と過去平均の差を表示します。設定した増加率を超えた場合は、終了コードで異常を知らせます。
GitHub Actionsの作成・改善から失敗分析、PRレビュー、リリースまでを支援。複数のAIエージェントを連携させ、テストや運用作業を自動化するスキル。
Flow Nexusのアカウント管理から隔離実行環境の作成、アプリ公開、クレジット残高確認まで、開発と運用に必要な操作をまとめて支援するスキル。