# dt-obs-predictive-analytics

Скилл для прогноза метрик Dynatrace: считает тренды, насыщение ресурсов и аномалии по хостам и сервисам. Нужен, когда планируешь ёмкость или ищешь, что изменилось.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 2100 установок · ★ 167
- Автор: Dynatrace
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · лицензия открытая, файл — в исходнике
- Исходник: https://github.com/Dynatrace/dynatrace-for-ai/tree/HEAD/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/dt-obs-predictive-analytics

## Что делает

Скилл добавляет агенту набор инструментов Dynatrace для работы с временными рядами: `timeseries-forecast`, `adaptive-anomaly-detector`, `seasonal-baseline-anomaly-detector`, `static-threshold-analyzer` и `timeseries-novelty-detection`. Через них можно спросить, какие хосты упрутся в 90% CPU в ближайший месяц, спрогнозировать объём запросов на неделю вперёд или найти момент, когда метрика поехала вверх.

Главная развилка — что именно ты ищешь: изменение или текущее нарушение. Для «когда это началось» идёт `timeseries-novelty-detection`, порог задавать не нужно. Для «кто сейчас выше нормы» — детекторы аномалий, они считают нарушения в скользящем окне. Если запустить `adaptive-anomaly-detector` сразу по всему парку хостов, он подсветит каждый сервис с любой вариацией, и результат будет шумным. Сначала новизна, потом оценка серьёзности.

Прогноз в Dynatrace одномерный: одна метрика по своей же истории. Мультивариативные модели, где на вход идёт несколько метрик, придётся строить отдельно — на Python или R. Результаты скилл просит оформлять таблицей с рангом, последним фактическим значением, прогнозом и доверительным интервалом, а ниже — короткий список ключевых находок.

## Требования
- Работает с: Dynatrace

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-obs-predictive-analytics -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/dt-obs-predictive-analytics/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-obs-predictive-analytics -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-obs-predictive-analytics -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install Dynatrace/dynatrace-for-ai dt-obs-predictive-analytics
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-obs-predictive-analytics -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/Dynatrace/dynatrace-for-ai --path skills/dt-obs-predictive-analytics
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-obs-predictive-analytics -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/Dynatrace/dynatrace-for-ai/tree/HEAD/skills/dt-obs-predictive-analytics/SKILL.md

## Когда брать
- спрогнозировать, какие хосты упрутся в 90% CPU за месяц
- найти момент, когда метрика сменила характер, без заданного порога
- отличить сезонный всплеск трафика от настоящей аномалии
- оценить рост потребления памяти на нодах Kubernetes
- посчитать, сколько сервисов сейчас вышли за обычную нагрузку

## Примеры запросов агенту
- Спрогнозируй по Dynatrace, какие хосты достигнут 90% CPU в следующие 30 дней
- Найди через timeseries-novelty-detection, когда у сервисов начал расти объём запросов
- Сравни сегодняшний трафик с прошлой неделей и покажи, что выбивается из недельного паттерна

## Похожие
- [dtctl](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dtctl.md) — скилл · 1300 установок
- [Dynatrace Expert](https://affpapa.org/nevibecode/agents/dynatrace-expert.md) — субагент · ★ 40418
- [Time Series Analysis](https://affpapa.org/nevibecode/skills/time-series-analysis.md) — скилл · 605 установок
- [alphaear-predictor](https://affpapa.org/nevibecode/skills/alphaear-predictor.md) — скилл · 584 установки
- [bigquery-agent-analytics-sdk](https://affpapa.org/nevibecode/skills/bigquery-agent-analytics-sdk.md) — скилл · 768 установок
- [kibana-anomaly-detection](https://affpapa.org/nevibecode/skills/kibana-anomaly-detection.md) — скилл · 3100 установок

Из того же набора: [dynatrace/dynatrace-for-ai](https://affpapa.org/nevibecode/by/dynatrace/dynatrace-for-ai.md) — 29 карточек

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