К основному содержанию
скилл Claude Code Gemini CLI CX Codex официальный · Google

cloud-run-alert-configuration — скилл для Claude Code: алерты

Настраивает Terraform и PromQL-алерты для Cloud Run: сервисов, jobs и worker pools. Подойдёт, когда нужны правила по ошибкам, задержке и загрузке.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add google/skills --skill cloud-run-alert-configuration -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает cloud-run-alert-configuration

Скилл помогает анализировать, рекомендовать, писать и разворачивать политики алертинга Cloud Run в Google Cloud. Он охватывает ошибки 4xx/5xx, задержку запросов, насыщение контейнерных инстансов, CPU и память, billable instance time, статус выполнения jobs и очередь worker pools.

Внутри используются Terraform-ресурсы google_monitoring_alert_policy и условия condition_prometheus_query_language. Скилл задаёт область метрик через scoping_project_id, передаёт каналы уведомлений через notification_channels и добавляет обязательную пользовательскую метку. Для команд применяются terraform и gcloud; перед вызовом gcloud нужно прочитать references/attribution.md.

Ставьте его, если Cloud Run уже наблюдается через Cloud Monitoring и нужны готовые правила с явными порогами. Для GKE и Compute Engine этот скилл не подходит.

Какие задачи решает

  • настроить алерты для ошибок Cloud Run
  • отследить задержку запросов
  • контролировать CPU и память контейнеров
  • заметить насыщение инстансов
  • проверить сбои jobs и backlog worker pools

Примеры запросов агенту

  • Настрой алерты для Cloud Run service `web-frontend` и создай Terraform-конфигурацию.
  • Проверь правила для Cloud Run job `nightly-reconciliation`, включая немедленный алерт о сбое.
  • Сгенерируй PromQL-алерты для worker pool и объясни пороги срабатывания.

Как установить cloud-run-alert-configuration

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add google/skills --skill cloud-run-alert-configuration -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/cloud-run-alert-configuration/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cloud-run-alert-configuration/

Из того же набора172

Весь набор →
bigquery-basics официальный google Управляет ресурсами BigQuery и запускает SQL-запросы. Подходит для создания датасетов, таблиц, представлений и базовой загрузки данных. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 678установок cloud-run-basics официальный google Скилл помогает управлять Cloud Run: разворачивать HTTP-сервисы, запускать задачи по событию или расписанию и вести фоновые worker pools. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 532установок gemini-api официальный google Подключает Gemini API из Agent Platform Google Cloud к агенту. Даёт доступ к моделям Gemini, мультимодальному вводу, вызову функций и кешированию контекста. Claude Code Gemini CLI CX Codex 17 116установок google-cloud-recipe-auth официальный Google LLC Скилл объясняет аутентификацию и права доступа в Google Cloud. Пригодится для настройки IAM, ADC и сервисных аккаунтов в разработке и продакшене. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 450установок google-cloud-recipe-onboarding официальный Google LLC Проводит разработчика через старт в Google Cloud: проверяет CLI, вход, проект и биллинг. Подходит для первого личного проекта. Claude Code Gemini CLI CX Codex 15 390установок cloud-sql-basics официальный google Скилл помогает создавать и объяснять Cloud SQL для MySQL, PostgreSQL и SQL Server. Пригодится при настройке базы в Google Cloud. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 679установок google-cloud-waf-security официальный google Скилл оценивает безопасность рабочих нагрузок в Google Cloud и предлагает меры для IAM, сетевой защиты, данных и операционной безопасности. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 620установок google-cloud-waf-cost-optimization официальный google Проверяет расходы Google Cloud по pillar Cost Optimization из Well-Architected Framework. Нужен для поиска простаивающих ресурсов, выбора скидок и правки размеров сервисов. Claude Code Gemini CLI CX Codex 14 266установок

Похожие

eas-hosting expo Скилл для развёртывания Expo-приложений и API-маршрутов на управляемый сервис EAS Hosting (Cloudflare Workers). Экспортирует веб-бандл, запускает eas deploy для продакшена и превью PR, управляет переменными окружения и домены. Claude Code CX Codex Cursor +1 19 000установок apify-actor-development apify Скилл для создания, отладки и деплоя Apify Actors. Помогает агенту писать код актора, схемы ввода-вывода и публиковать проект на платформе Apify. Claude Code CX Codex Cursor +1 10 800установок playwright-triage microsoft Скилл разбирает одну проблему microsoft/playwright в GitHub Actions, воспроизводит её и готовит исправление или заметку по расследованию. Claude Code CX Codex Cursor +1 414установок architecture-diagram Cocoon-AI Генерирует диаграммы архитектуры систем, облачной инфраструктуры, микросервисов и сетевой топологии в виде самодостаточных HTML-файлов с тёмной темой. Claude Code CX Codex Cursor +1 2 100установок ce-commit-push-pr EveryInc Скилл ведёт изменения от коммита до pull request: проверяет состояние ветки, отправляет изменения и собирает описание PR. Нужен для публикации готовой работы. Claude Code CX Codex Cursor +1 3 300установок wizard Matt Pocock Скилл создаёт интерактивный bash-скрипт для ручных шагов: настройки сервисов, секретов CI и разовых миграций. Claude Code 553 369установок hyperframes-cli heygen-com Управляет проектами HyperFrames через терминал: собирает таймлайн, проверяет контраст кадров, запускает предпросмотр и рендерит видео локально или в облаке. Claude Code CX Codex Cursor +1 1 200 000установок setup-pre-commit Matt Pocock Скилл настраивает pre-commit для JavaScript-репозитория: Husky запускает форматирование, проверку типов и тесты перед коммитом. Claude Code 489 289установок

Вопросы о cloud-run-alert-configuration

Как установить cloud-run-alert-configuration в Claude Code?

Выполните npx skills add google/skills --skill cloud-run-alert-configuration -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/cloud-run-alert-configuration/SKILL.md.

Что делает cloud-run-alert-configuration?

Скилл создаёт Terraform-конфигурации PromQL-алертов для Cloud Run services, jobs и worker pools. Он проверяет ошибки, задержку, загрузку контейнеров, выполнение jobs и backlog.

Подходит ли скилл для GKE или Compute Engine?

Нет. Он предназначен для Cloud Run; для GKE во входных материалах указан отдельный скилл gke-alert-configuration.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: cloud-run-alert-configuration
metadata:
  version: "1.0.2"
  category: Serverless
description: >-
  Configures best-practice, high-signal alerting policies for Cloud Run
  resources on Google Cloud (services, jobs, and worker pools) based on seasoned
  SRE practices. Use
  when analyzing, recommending, writing, or deploying Terraform PromQL alerting
  policies to monitor Cloud Run error rates (4xx/5xx), request latency, container instance
  saturation (warning/critical), container CPU/memory utilization and allocation, billable
  instance time, job execution status, and worker pool queue backlog. Don't use for
  GKE workloads (use gke-alert-configuration) or Compute Engine VMs.
allowed-tools:
  - terraform
  - gcloud
---

# Cloud Run Alert Configuration

Production-grade observability for Cloud Run using Terraform and PromQL
(Cloud Monitoring). Grounded in SRE practices, this skill focuses strictly on
actionable user impact and scaling bounds.

--------------------------------------------------------------------------------

## Attribution

**MUST READ**: Before executing any `gcloud`, REST API, or MCP command, you
MUST read [Usage Attribution](references/attribution.md). For commands executed
directly in the terminal (never in generated scripts, Terraform, or user code),
prefix `gcloud` with
`CLOUDSDK_METRICS_REQUEST_ATTRIBUTION="agent-skills/1.0 (skill:cloud-run-alert-configuration)"`
and append `agent-skills/1.0 (skill:cloud-run-alert-configuration)` to `User-Agent` headers.

## CRITICAL RULES

*   **Prompt-First Fast Path (Skip Discovery When Named)**:
    *   **If the user prompt explicitly specifies the target Cloud Run service, job, or worker pool name** (e.g., `'video-encoder'`, `'nightly-reconciliation'`, `'web-frontend'`, `'catalog-service'`, `'api-gateway'`, `'order-processor'`), **SKIP all workspace `.tf` file scanning (`find_by_name`, `code_search`, `list_dir`) and `gcloud` CLI discovery commands entirely**.
    *   Do NOT run `gcloud`, `terraform`, or file search tools when the target name is already provided in the prompt. Instead, parameterize the project ID (`variable "scoping_project_id" { default = "my-gcp-project" }`) and target resource name in Terraform variables and proceed immediately to **Step 2 (Configure Alerts)**.
*   **Autonomous Discovery (Only When Target Name is Omitted)**:
    *   **Never Scan Root Monorepo or Unbounded Directories**: Never run `find_by_name` or `ls` across root workspace directories.
    *   **Config First**: Only if the prompt omits the resource name, check `.tf` files in the immediate working directory for `google_cloud_run_v2_service`, `google_cloud_run_service`, or `google_cloud_run_v2_job`.
    *   **CLI Second (Graceful Fallback)**: Only if unconfigured in prompt or local `.tf` files, attempt `gcloud config get-value project` and `gcloud run services list`. If any `gcloud` command fails (e.g., auth or metadata errors) or `terraform` is missing, immediately stop running CLI commands and output parameterized HCL using explicit variable defaults.
*   **Workload Routing**: Always classify the workload target and follow its
    specific reference guide:
    *   For HTTP Services follow [services.md](references/services.md)
    *   For Cloud Run Jobs follow [jobs.md](references/jobs.md)
    *   For Worker Pools follow [worker_pools.md](references/worker_pools.md)
*   **Explicit Defaults & User Overrides**:
    *   Always use explicit defaults for all constants specified in
        the target workload's reference file (SLO targets, latency thresholds,
        SLAs, saturation ceilings, rate guards).
    *   State the defaults being applied in the final summary output and clearly
        notify the user that any default constant can be customized or
        overridden via Terraform variables or prompt input.
*   **Metric Scope Centralization**: Parameterize `project = var.scoping_project_id` in all Terraform `google_monitoring_alert_policy` resources so the policy can target either a single project or a centralized Cloud Monitoring Metrics Scope.
*   **PromQL `duration` (Retest Window) Rules**:
    *   **Lookbacks $\le$ 25h**: Set `duration = "300s"` (5m buffer) to absorb
        transient blips and scale-up lag (except immediate job failure alerts
        which use `duration = "0s"`).
    *   **Lookbacks $> 25$h** (e.g. 3d/7d Slow Burn): **Omit `duration`
        entirely** (or set to `0s`). Cloud Monitoring rejects PromQL queries
        with `duration` set on lookbacks >25h (`INVALID_ARGUMENT`).
*   **Terraform Standards & Mandatory Labels**:
    *   Output clean, complete `.tf` configurations using `google_monitoring_alert_policy` and `condition_prometheus_query_language` directly in your response.
    *   **Mandatory User Labels**: Every `google_monitoring_alert_policy` resource MUST include a `user_labels` block containing:
        ```hcl
        user_labels = {
          created-with-google-skill = "cloud-run-alert-configuration"
        }
        ```
    *   Include `alert_strategy { auto_close = "604800s" }` and parameterize `notification_channels = var.notification_channels`.

## WORKFLOW STEPS

### 1. Discovery & Target Identification

*   **Fast Path (Target Named in Prompt)**: If the user prompt names the target Cloud Run service, job, or worker pool, **skip all discovery commands and file searches** and proceed directly to **Step 2**.
*   **Discovery Fallback (Target Unnamed)**: Only if no resource name is provided in the prompt, check local `.tf` files or run `gcloud` to identify the target workload type and name. If `gcloud` auth fails, fall back immediately to default Terraform variables (`var.scoping_project_id`).

### 2. Configure Alerts

*   Route to the corresponding guide to generate the alert policies:
    *   **HTTP Services**: Open [services.md](references/services.md). Apply the
        requested alerting policy or standard suite covering availability SLOs (5xx), request
        latency (P95/P99), client errors (4xx), container instance saturation,
        container CPU/memory utilization, traffic anomalies (drop/surge), and billable
        instance time.
    *   **Batch Jobs**: Open [jobs.md](references/jobs.md). Apply immediate job
        execution failure alerts (`duration = "0s"`).
    *   **Worker Pools**: Open [worker_pools.md](references/worker_pools.md).
        Apply the 4-policy standard suite (Task Success SLO Fast/Slow Burn,
        Backlog ETD, Message Age SLA).

### 3. Terraform Generation & Review

*   Provide the complete HCL configuration in your response with explicitly parameterized defaults and the mandatory `user_labels` block (`created-with-google-skill = "cloud-run-alert-configuration"`).
*   State the applied defaults and remind the user of their ability to override
    any constant.
*   Provide a clear plain-English breakdown of the PromQL logic and triggering
    thresholds.

--------------------------------------------------------------------------------

## Additional Resources

*   [Cloud Run Documentation](https://docs.cloud.google.com/run/docs/overview/what-is-cloud-run.md.txt)
*   [Cloud Monitoring PromQL Documentation](https://docs.cloud.google.com/monitoring/promql/promql-in-monitoring.md.txt)
*   [Google Cloud Alerting Policies in Terraform](https://docs.cloud.google.com/monitoring/alerts/terraform.md.txt)
*   [Google SRE Workbook: Alerting on SLOs](https://sre.google/workbook/alerting-on-slos/)

© google · Apache-2.0 · google/skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой