# agent-observability-experiment-analyzer

Скилл анализирует результаты одного или двух LLM-экспериментов. Пригодится, чтобы изучить один запуск или сравнить кандидата с базовым экспериментом.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 529 установок · ★ 178
- Автор: datadog-labs
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/datadog-labs/agent-skills/tree/HEAD/agent-observability/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-22
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/agent-observability-experiment-analyzer

## Что делает

Скилл разбирает один или два эксперимента и работает в исследовательском режиме либо отвечает на вопрос по результатам. Для сравнения первый ID считается базовым, второй — кандидатом. Можно выбрать вывод в чат, файл или Datadog notebook через `--output agent|file|notebook`.

Перед анализом скилл определяет доступный способ работы: Datadog MCP или CLI `pup`. В описании перечислены инструменты для сводки, выборки событий, просмотра деталей, метрик и измерений; notebook можно создать через Datadog. Для режима `pup` нужен установленный CLI, а MCP-режим требует доступных MCP-инструментов. Без обоих вариантов анализ не начнётся.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add datadog-labs/agent-skills --skill agent-observability-experiment-analyzer -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/agent-observability-experiment-analyzer/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add datadog-labs/agent-skills --skill agent-observability-experiment-analyzer -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add datadog-labs/agent-skills --skill agent-observability-experiment-analyzer -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install datadog-labs/agent-skills agent-observability-experiment-analyzer
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add datadog-labs/agent-skills --skill agent-observability-experiment-analyzer -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/datadog-labs/agent-skills --path agent-observability/agent-observability-experiment-analyzer
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add datadog-labs/agent-skills --skill agent-observability-experiment-analyzer -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/datadog-labs/agent-skills/tree/HEAD/agent-observability/agent-observability-experiment-analyzer/SKILL.md

## Когда брать
- сравнить два LLM-эксперимента
- разобрать один эксперимент без заданного вопроса
- проверить результаты эксперимента по конкретному вопросу
- выбрать формат отчёта: чат, файл или Datadog notebook

## Примеры запросов агенту
- Сравни эксперименты `<experiment_id_1>` и `<experiment_id_2>` и выведи отчёт в чат: `/agent-observability-experiment-analyzer <experiment_id_1> <experiment_id_2> --output agent`
- Разбери эксперимент `<experiment_id_1>` и ответь, какие метрики стоит проверить: `/agent-observability-experiment-analyzer <experiment_id_1> какие метрики стоит проверить? --output agent`

## Похожие
- [wizard](https://affpapa.org/nevibecode/skills/wizard.md) — скилл · 553369 установок
- [hyperframes-cli](https://affpapa.org/nevibecode/skills/heygen-com-hyperframes-cli.md) — скилл · 1300000 установок
- [setup-pre-commit](https://affpapa.org/nevibecode/skills/setup-pre-commit.md) — скилл · 489289 установок
- [using-git-worktrees](https://affpapa.org/nevibecode/skills/using-git-worktrees.md) — скилл · 217153 установки
- [finishing-a-development-branch](https://affpapa.org/nevibecode/skills/finishing-a-development-branch.md) — скилл · 214439 установок
- [orca-cli](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orca-cli.md) — скилл · 353600 установок

Из того же набора: [datadog-labs/agent-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/datadog-labs/agent-skills.md) — 28 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md