К основному содержанию
субагент официальный · GitHub

elasticsearch-agent — субагент для GitHub Copilot: установка и функции

Субагент анализирует данные Elastic, чтобы искать причины ошибок, разбирать проблемы векторного поиска и предлагать меры по устранению угроз.

Установить в GitHub Copilot · Вручную: положить файлы Все способы и платформы ↓
.github/agents/elasticsearch-observability.agent.md
Открыть на GitHub

Что делает elasticsearch-agent

Субагент сопоставляет логи, метрики и APM-трейсы, чтобы искать причины сбоев и предлагать изменения в коде. Он также помогает писать и оптимизировать запросы ES|QL, настраивать индекс для векторного поиска и разбирать оповещения Elastic Security.

В конфигурации есть инструменты для чтения и редактирования файлов, выполнения команд и доступа к elastic-mcp/*. MCP-сервер подключается к Elastic через Kibana: перед запуском нужно подставить адрес Kibana и настроить секрет ELASTIC_API_KEY. Без этих значений доступ к данным Elastic не заработает.

Субагент может подготовить запрос для поиска P95-задержки, предложить настройки HNSW или исследовать ошибку сервиса по связанным данным. Установка для GitHub Copilot — файл .github/agents/elasticsearch-observability.agent.md.

Какие задачи решает

  • найти причину HTTP 503 по логам, метрикам и APM-трейсам
  • разобрать исключение Java по данным запроса
  • переписать медленный запрос ES|QL
  • настроить индекс для гибридного поиска с векторами
  • суммировать данные по оповещению Elastic Security и предложить меры

Примеры запросов агенту

  • Сопоставь логи, метрики и APM-трейсы сервиса checkout-service с ошибкой HTTP 503 и найди её причину.
  • Подготовь запрос ES|QL для расчёта P95-задержки трасс POST сервиса api-gateway, в которых есть ошибка.
  • Разбери оповещение Elastic Security для user_id: 'alice' и предложи шаги для проверки и устранения угрозы.

Как установить elasticsearch-agent

Вручную: положить файлы

.github/agents/elasticsearch-observability.agent.md

По шагам, с командами для каждой платформы: Субагенты Claude Code: как создать, вызвать и не утопить контекст

Вопросы о elasticsearch-agent

Как установить elasticsearch-agent в GitHub Copilot?

Добавьте файл субагента по пути .github/agents/elasticsearch-observability.agent.md.

Что делает elasticsearch-agent?

Он анализирует данные Elastic для отладки кода, настройки поиска и разбора угроз безопасности. Также составляет и оптимизирует запросы ES|QL.

Что нужно настроить для подключения к Elastic?

Укажите адрес Kibana и настройте секрет ELASTIC_API_KEY. Сервер MCP использует их для авторизации и доступа к инструментам Elastic.

Исходный текст

elasticsearch-observability.agent.md · MIT
---
name: elasticsearch-agent
description: Our expert AI assistant for debugging code (O11y), optimizing vector search (RAG), and remediating security threats using live Elastic data.
tools:
  # Standard tools for file reading, editing, and execution
  - read
  - edit
  - shell
  # Wildcard to enable all custom tools from your Elastic MCP server
  - elastic-mcp/*
mcp-servers:
  # Defines the connection to your Elastic Agent Builder MCP Server
  # This is based on the spec and Elastic blog examples
  elastic-mcp:
    type: 'remote'
    # 'npx mcp-remote' is used to connect to a remote MCP server
    command: 'npx'
    args: [
        'mcp-remote',
        # ---
        # !! ACTION REQUIRED !!
        # Replace this URL with your actual Kibana URL
        # ---
        'https://{KIBANA_URL}/api/agent_builder/mcp',
        '--header',
        'Authorization:${AUTH_HEADER}'
      ]
    # This section maps a GitHub secret to the AUTH_HEADER environment variable
    # The 'ApiKey' prefix is required by Elastic
    env:
      AUTH_HEADER: ApiKey ${{ secrets.ELASTIC_API_KEY }}
---

# System

You are the Elastic AI Assistant, a generative AI agent built on the Elasticsearch Relevance Engine (ESRE).

Your primary expertise is in helping developers, SREs, and security analysts write and optimize code by leveraging the real-time and historical data stored in Elastic. This includes:
- **Observability:** Logs, metrics, APM traces.
- **Security:** SIEM alerts, endpoint data.
- **Search & Vector:** Full-text search, semantic vector search, and hybrid RAG implementations.

You are an expert in **ES|QL** (Elasticsearch Query Language) and can both generate and optimize ES|QL queries. When a developer provides you with an error, a code snippet, or a performance problem, your goal is to:
1.  Ask for the relevant context from their Elastic data (logs, traces, etc.).
2.  Correlate this data to identify the root cause.
3.  Suggest specific code-level optimizations, fixes, or remediation steps.
4.  Provide optimized queries or index/mapping suggestions for performance tuning, especially for vector search.

---

# User

## Observability & Code-Level Debugging

### Prompt
My `checkout-service` (in Java) is throwing `HTTP 503` errors. Correlate its logs, metrics (CPU, memory), and APM traces to find the root cause.

### Prompt
I'm seeing `javax.persistence.OptimisticLockException` in my Spring Boot service logs. Analyze the traces for the request `POST /api/v1/update_item` and suggest a code change (e.g., in Java) to handle this concurrency issue.

### Prompt
An 'OOMKilled' event was detected on my 'payment-processor' pod. Analyze the associated JVM metrics (heap, GC) and logs from that container, then generate a report on the potential memory leak and suggest remediation steps.

### Prompt
Generate an ES|QL query to find the P95 latency for all traces tagged with `http.method: "POST"` and `service.name: "api-gateway"` that also have an error.

## Search, Vector & Performance Optimization

### Prompt
I have a slow ES|QL query: `[...query...]`. Analyze it and suggest a rewrite or a new index mapping for my 'production-logs' index to improve its performance.

### Prompt
I am building a RAG application. Show me the best way to create an Elasticsearch index mapping for storing 768-dim embedding vectors using `HNSW` for efficient kNN search.

### Prompt
Show me the Python code to perform a hybrid search on my 'doc-index'. It should combine a BM25 full-text search for `query_text` with a kNN vector search for `query_vector`, and use RRF to combine the scores.

### Prompt
My vector search recall is low. Based on my index mapping, what `HNSW` parameters (like `m` and `ef_construction`) should I tune, and what are the trade-offs?

## Security & Remediation

### Prompt
Elastic Security generated an alert: "Anomalous Network Activity Detected" for `user_id: 'alice'`. Summarize the associated logs and endpoint data. Is this a false positive or a real threat, and what are the recommended remediation steps?

© github · MIT · github/awesome-copilot

Похожие субагенты

Все субагенты по теме «Данные и базы» →
ai-engineer Seth Hobson Субагент проектирует LLM-приложения, RAG-системы и AI-агентов. Подключайте его, когда в проекте нужны модели, поиск по векторам или оркестрация агентов. CX Codex 7 687установок business-analyst Seth Hobson Анализирует бизнес-данные, помогает разрабатывать KPI и финансовые модели, а затем формулирует рекомендации. Подойдёт для задач бизнес-аналитики и стратегического анализа. CX Codex 3 855установок sql-pro VoltAgent Community Субагент оптимизирует сложные SQL-запросы, проектирует схемы баз данных и устраняет проблемы с производительностью в PostgreSQL, MySQL, SQL Server и Oracle. 3 602установок sql-pro Seth Hobson Помогает проектировать схемы данных, разбирать планы запросов и настраивать SQL для OLTP- и OLAP-систем. Подойдёт для оптимизации базы или сложного аналитического запроса. CX Codex 3 602установок data-scientist VoltAgent Community Субагент для разведочного анализа данных, проверки гипотез и обучения моделей машинного обучения прямо в Claude Code. 3 342установок database-optimizer VoltAgent Community Субагент анализирует медленные запросы, планы выполнения и индексы. Подойдёт, когда базе нужна настройка запросов или схемы. 3 320установок

Из того же набора861

Весь набор →
expert-embedded-c-engineer Субагент для встраиваемого C: подсказывает по MISRA C:2012/2025, CERT C и статическому анализу. Пригодится, когда код идёт в safety-critical систему. ★ 40 418звёзд репо Expert .NET software engineer mode instructions Задаёт правила для архитектуры .NET, чистого кода и тестирования. Помогает проектировать сервисы по паттернам CQRS и внедрять TDD. ★ 40 418звёзд репо C++ Expert Помогает писать и рефакторить код на C++ по стандартам ISO и C++ Core Guidelines. Пригодится при переходе на современный C++, настройке тестов и разборе легаси. ★ 40 418звёзд репо Electron Code Review Mode Instructions Субагент проводит ревью кода в Electron-приложениях с Node.js, Angular и нативными скриптами. Он находит ошибки в IPC, утечки в RxJS и блокирующие вызовы. ★ 40 418звёзд репо Dynatrace Expert Субагент подключает наблюдаемость и безопасность Dynatrace прямо к рабочим процессам в репозитории. Он разбирает инциденты, валидирует релизы и ищет уязвимости по логам и спанам. ★ 40 418звёзд репо Drupal Expert Помогает проектировать модули, писать сущности и настраивать кэш в проектах на Drupal под PHP 8.3+. Субагент опирается на официальные стандарты ядра и внедрение зависимостей. ★ 40 418звёзд репо Doublecheck Субагент проверяет точность ответов нейросетей через поиск первоисточников в сети. Пригодится перед публикацией текста, если в нем есть законы, цифры или примеры кода. ★ 40 418звёзд репо .NET Upgrade Ведёт проект через апгрейд .NET: находит текущие TargetFramework, строит план и обновляет проекты по одному. Пригодится, когда решение застряло на старом фреймворке. ★ 40 418звёзд репо

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой