К основному содержанию
скилл CX Codex

convex-insights — скилл для Claude Code: логи Convex

Читает логи и состояние работающего Convex-развёртывания по запросу на естественном языке. Нужен для разбора сбоев и проверки связи ошибок с выкладкой.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add convex/agent-skills --skill convex-insights -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает convex-insights

Скилл отвечает на вопросы о сбоях, состоянии и отдельных вызовах в работающем Convex-развёртывании. Он возвращает вывод с доказательствами: счётчиками, примером стека или строки лога, а при возможности добавляет ссылку для проверки в панели управления.

Перед поиском он получает реальные имена функций через functionSpec и сведения о развёртывании через status. Затем выбирает один режим: ошибки, состояние или трассировка вызова. Логи берутся ограниченной недавней выборкой и фильтруются локально, потому что серверных фильтров по статусу, функции, requestId и времени нет. Это повод внимательно выбирать размер истории.

Скилл работает только на чтение и не меняет развёртывание. События лимитов чтения и конфликтов OCC он показывает через insights; поиск причин проблем с производительностью и стоимостью передаёт convex-advisor.

Какие задачи решает

  • найти функции с повторяющимися ошибками
  • сгруппировать сбои по функции и тексту ошибки
  • сопоставить начало сбоев с версией развёртывания
  • проследить выполнение одного вызова по requestId
  • вывести события лимитов чтения и конфликтов OCC

Примеры запросов агенту

  • Какие функции сейчас дают ошибки в работающем Convex-развёртывании?
  • Свяжи начало ошибок с последним развёртыванием, но не утверждай причину без проверки.
  • Покажи события лимитов чтения и конфликтов OCC для этого развёртывания.

Как установить convex-insights

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add convex/agent-skills --skill convex-insights -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/convex-insights/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/convex-insights/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора32

convex-explain-app Скилл строит понятную карту бэкенда Convex по схеме данных и функциям. Помогает быстро разобраться в незнакомом проекте перед правками или аудитом. CX Codex +1 35 900установок convex-backup Настраивает регулярные снапшоты базы Convex и прогоняет учебное восстановление в одноразовый preview, чтобы проверить, что данные действительно возвращаются. CX Codex +1 35 900установок convex-migrate-rehearse Прогоняет изменение схемы и бэкфилл на превью-деплое с продовым снапшотом, а потом переносит проверенную миграцию в прод. CX Codex +1 35 900установок convex-cost Оценивает расходы на Convex и находит функции, сжигающие бюджет. Показывает график роста затрат и предлагает дешёвое исправление. CX Codex +1 35 900установок convex-agent Ставит в приложение на Convex бэкенд для ИИ-агента: долгие треды, история сообщений, вызовы инструментов и поиск по векторам. CX Codex +1 35 900установок convex-test Помогает генерировать детерминированные тесты для функций Convex с помощью convex-test и vitest. Проверяет запросы, мутации и авторизацию без запуска реального бэкенда. CX Codex +1 35 900установок convex-sentinel Настраивает сбор ошибок продакшена прямо в базу данных деплоя Convex. Помогает отслеживать падения функций, сбои React и сигналы масштабирования без отправки логов сторонним сервисам. CX Codex +1 35 700установок convex-self-heal Скилл берёт ошибку из прода, находит причину, готовит патч и проверяет его на превью. Мержит человек. CX Codex +1 35 800установок

Похожие

vercel-cli vercel Скилл помогает агенту разворачивать, проверять и отлаживать проекты Vercel через CLI. Пригодится для деплоя, логов, переменных и доменов. CX Codex +1 6 800установок convex-migrations waynesutton Проводит изменение схемы Convex через шесть шагов: сделать поле необязательным, залить данные батчами, переключить валидатор, подчистить. Пригодится, когда npx convex dev падает на существующих документах. CX Codex +1 2 600установок planetscale-query-insights-and-tags planetscale Скилл помогает найти тяжёлые и рискованные запросы в PlanetScale Insights и расставить SQLCommenter-теги, чтобы потом было понятно, откуда идёт нагрузка. CX Codex +1 1 800установок opentelemetry Claude MPM Team Скилл с паттернами OpenTelemetry: трейсы, метрики, логи, проброс контекста и пайплайны Collector. Пригодится, когда сервис пора инструментировать, а не гадать по логам. CX Codex +1 635установок opentelemetry-net-instrumentation Aaronontheweb Скилл подсказывает, как расставлять трассировку, метрики и логи в .NET-коде по спецификации OpenTelemetry. Пригодится, когда добавляете телеметрию в библиотеку или приложение. CX Codex +1 408установок

Рядом в теме «Бэкенд и API»

Всё по теме «Бэкенд и API» →

Вопросы о convex-insights

Как установить convex-insights в Claude Code?

Выполните npx skills add convex/agent-skills --skill convex-insights -a claude-code, затем ещё раз npx skills add convex/agent-skills --skill convex-insights -a claude-code. Файл скилла находится в ~/.claude/skills/convex-insights/SKILL.md.

Что делает convex-insights?

Скилл читает логи и сведения о состоянии работающего Convex-развёртывания через официальный MCP. Он разбирает сбои, проверяет отдельные вызовы и сопоставляет время ошибок с версией развёртывания.

Почему скилл фильтрует логи локально?

Инструмент logs принимает размер истории, но не умеет на сервере отбирать записи по статусу, функции, requestId или времени. Поэтому скилл получает ограниченную выборку и фильтрует либо агрегирует её локально.

Исходный текст

SKILL.md · Apache-2.0
---
name: convex-insights
description: "Query a running Convex app's logs + health in natural language (official MCP): failures, slow/expensive functions, deploy causality — scoped, evidence-backed, with a dashboard deep link."
---

<!-- GENERATED from convex-agents content/capabilities/convex-insights.json — do not edit by hand. -->

# Query logs + health in natural language

The deployment already records what happened; the agent just has to ask well. This capability is a disciplined wrapper over the official Convex MCP's read tools (`logs`, `insights`, `functionSpec`, `status`) that turns operational questions into narrow, evidence-returning queries and hands back answers a human can one-click verify in the dashboard. The discipline is copied from the observability MCP surface that works best in the wild: discover fields before querying, three views not fifteen tools, token-frugal output, and a dashboard deep link on every answer.

## Workflow

1. GUARD: deploy-guard step 0-1 — identify + announce which deployment is being read. Reading logs/insights is read-only; never enable prod mutation flags for an insights pass.
2. DISCOVER before you query — never guess identifiers. Use `functionSpec` to list the real function names and `status` for the deployment/version. Note the tool limits up front: `logs` takes only `--history <n>` (a COUNT, not a time window), `--success`, `--jsonl`, `--prod`, `--deployment` — there is NO server-side status/function/requestId/time filter; `insights` has no function filter and is cloud dev/prod + user-auth only. So you fetch a recent window and filter CLIENT-SIDE.
3. PICK ONE OF THREE VIEWS and fetch the raw window, then filter locally:
   - failures view → `logs --history <n> --jsonl`, then locally keep failures + group by function + error message, returning counts + the first stack per group. Answers 'what's erroring', 'what failed after deploy'.
   - health view → `insights` (cloud only): the typed 72h read-limit / OCC events. Surface + rank them, but hand perf/cost ROOT-CAUSING and fixes to convex-advisor — emit those as pointer findings, do not own the perf-fix framing here.
   - trace view → `logs --history <n> --jsonl` then locally filter to one requestId/function to read the full execution. Answers 'why did THIS call fail'.
4. SCOPE by fetching a bounded recent window (a sensible `--history` count) and filtering client-side to the function/status/requestId asked about; when the window is large, aggregate (counts by function/message) rather than dumping lines.
5. ANSWER with (a) the one-line finding, (b) the evidence (counts + one representative stack/log line), and (c) WHEN POSSIBLE an agent-constructed dashboard deep link (dashboard.convex.dev, the deployment's Logs/Functions view) for human verification — no tool returns the link, so build it from the deployment name + function; never a raw log dump as the answer.
6. CROSS-CHECK deploy causality when asked 'did my deploy break this': compare the failure onset (from the log timestamps) against the deployment version from `status`; correlate, don't assert.
7. HAND OFF, don't fix here: a perf/cost cause → convex-advisor (which owns those fixes); a code defect → convex-reviewer/convex-authz; a live error to react to going forward → monitor/sentinel. Emit findings on the bus (specs/finding.schema.json) — primarily `observability`, with perf/cost as pointer findings to advisor — so a composite pass can pick them up.

## Rules

- Discover real function/field names (functionSpec/status) before filtering — never guess identifiers, never return a confusing empty result for a name the app doesn't have.
- `logs` and `insights` have NO server-side status/function/requestId/time-window filter (logs takes only a --history COUNT; insights is cloud-only) — fetch a bounded recent window and filter CLIENT-SIDE; say so rather than implying params that don't exist.
- One of three views per question (failures / health / trace) — don't fan out into many speculative tool calls.
- No tool returns a dashboard link — construct it from the deployment name + function when possible for human verification; never answer with a raw log dump.
- Read-only always: an insights pass runs no mutation and never enables prod mutation flags (deploy-guard discipline).
- Stay a reader and defer perf/cost fixes to convex-advisor: emit primarily `observability`, route perf/cost as POINTER findings so advisor uniquely owns the perf-fix framing; forward-looking reaction goes to monitor/sentinel.

© convex · Apache-2.0 · convex/agent-skills

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой