安装方式
手动下载安装
下载 ZIP 后解压到技能目录即可安装。若在桌面客户端 WebView中直接下载出现异常,本站会改为提示页 + 原始链接,请按页内说明操作。
下载 ZIP (shub-prometheus-query-v1.0.0.zip)触发指令
/prometheus-monitoring-qu
跨平台安装指引
该技能声明兼容以下 1 个平台,将 ZIP 解压到对应目录即可被识别。
unzip shub-prometheus-query-v1.0.0.zip -d ~/.claude/skills/
mkdir -p 创建;启用 Skill 后请重启对应 Agent 让配置生效。
使用指南
Prometheus 查询与监控
围绕 Prometheus 查询与监控:PromQL、Recording Rule 与告警协作;与「rpe-grafana」面板侧可配合。 无需在每次任务前把零散英文说明手工拼进上下文,也 减少 与客户端默认行为脱节的试错;具体命令、钩子与 JSON 参数仍以 ZIP 包内 SKILL.md 为权威。下文结构与站内 MCP CLI 类专题稿相同:何时用、前置、流程、速查与故障。
何时使用
- PromQL、Recording Rule 与告警协作
- 与「rpe-grafana」面板侧可配合
- 已获取本技能 ZIP,并准备在 Claude Code / OpenClaw 中按 SKILL.md 挂载。
- 希望用中文专题稿快速判断「该不该启用」,再深入英文 SKILL 查参数与边界。
- 需要与团队对齐同一套触发方式、目录约定或回调格式时。
前置条件
- 通用:可运行 Claude Code 或文档要求的客户端;有可读写的项目工作区(或 SKILL.md 指定的沙箱目录)。
- 权威细节:API Key / OAuth、钩子路径、环境变量以 ZIP 内 SKILL.md 为准。
典型流程
- 从 ClawHub / 站内分发获取技能 ZIP,校验版本与校验和(若提供)。
- 阅读 SKILL.md 的安装段落:目录落点、客户端类型(Claude Code / OpenClaw / 脚本)。
- 用文档中的最小示例完成第一次调用(单文件修改、单次查询或单次委派)。
- 确认工作目录、权限边界与输出路径后,再处理多文件或长耗时任务。
- 需要回调 / Webhook / 通知时,按 SKILL.md 配置端点并在测试环境先验通。
与 ZIP / SKILL.md 的关系
站内专题稿与 MCP CLI 类 oss 稿同样:概括何时用、怎么接、怎么排错;命令模板、钩子名、JSON 字段、版本矩阵一律以 ZIP 内 SKILL.md 与 ClawHub 上游为准。
命令示例(摘自包内 SKILL.md)
以下为从上游 SKILL.md(或入库正文)自动抽取的终端/脚本片段;路径、环境变量与参数以当前 ZIP 与官方说明为准。
ClawHub slug:prometheus-query(安装命令以 SKILL.md / claw CLI 为准)。
# Using remote Prometheus URL
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "https://prometheus.example.com" \
--query "up"
# Query alerts
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "https://prometheus.example.com" \
--alerts
# Terminal 1: Port-forward Prometheus
kubectl port-forward -n prometheus svc/prometheus 9090:9090
# Terminal 2: Query metrics
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "http://localhost:9090" \
--query "up"
# Query a specific metric (default: http://localhost:9090)
python scripts/query_prometheus.py --query "up"
# Explicit URL
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "http://localhost:9090" \
--query "rate(http_requests_total[5m])"
# Query alerts
python scripts/query_prometheus.py --alerts
# All firing alerts
python scripts/query_prometheus.py --alerts
# Node status
python scripts/query_prometheus.py --query "kube_node_status_condition{condition='Ready'}"
# Request rate
python scripts/query_prometheus.py --query "rate(nginx_http_requests_total[5m])"
# Active connections
python scripts/query_prometheus.py --query "nginx_connections_active"
python scripts/query_prometheus.py --query "my_custom_metric"
python scripts/query_prometheus.py --query "rate(my_custom_metric[5m])"
站内入库时的触发命令(完整语义见 ZIP):
# 使用本技能时可在对话中引用或执行上述指令;完整参数与示例见下载包内 SKILL.md。
/prometheus-monitoring-qu
最佳实践
- 先 SKILL.md 再猜参数;站内专题稿不替代 schema 与必填字段说明。
- 委派任务时写清验收标准(命令、文件路径、测试命令),减少来回追问。
- 长任务用文档推荐的回调 / 日志落盘代替高频轮询,省 Token 也省机器负载。
- 多技能同时启用时,注意钩子加载顺序与重复工具调用(以 SKILL.md 冲突说明为准)。
调试与排错
- 打开 stderr 与客户端日志;PTY/tmux 场景同时看面板最后几十行输出。
- 参数错误时对照 SKILL.md 中的 JSON/CLI 示例(引号、转义、工作目录)。
- 网络类失败:查代理、防火墙、MCP 传输方式(stdio / HTTP / SSE)。
速查
| 动作 | 说明 |
|------|------|
| 获取技能包 | ClawHub / 站内 ZIP,核对版本 |
| 权威步骤 | 优先阅读 ZIP 内 SKILL.md |
| 首次试跑 | 使用 SKILL.md 最小示例 |
| 验收 | 对照路径、测试命令或回调负载 |
常见故障
- 无输出或立即退出 → 工作目录错误、依赖未装、或 Claude Code 未登录;按 SKILL.md 自检清单执行。
- 权限被拒绝 → 检查沙箱路径、
--permission-mode与工具白名单。 - 与简介不符 → 以英文 SKILL 与上游仓库为准,站内稿仅作结构化导读。
---
name: prometheus
description: Query Prometheus monitoring metrics, alerts, and cluster status. Use when user needs to: (1) Query firing/pending alerts, (2) Check cluster/node/pod status, (3) Get nginx request metrics, (4) Query any PromQL metrics from Prometheus, (5) Monitor system health and performance. Accepts parameters like metric_name, query_type, time_range, prom_url.
---
# Prometheus Monitoring Query
Query metrics, alerts, and cluster status from Prometheus.
## Two Access Modes
### 1. Direct URL Access (Recommended)
Use when Prometheus is accessible via network (cloud service, remote server, etc.):
```bash
# Using remote Prometheus URL
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "https://prometheus.example.com" \
--query "up"
# Query alerts
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "https://prometheus.example.com" \
--alerts
```
### 2. Kubernetes Port-Forward
Use when Prometheus is only accessible via kubectl:
```bash
# Terminal 1: Port-forward Prometheus
kubectl port-forward -n prometheus svc/prometheus 9090:9090
# Terminal 2: Query metrics
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "http://localhost:9090" \
--query "up"
```
## Query Script
Use `scripts/query_prometheus.py` to query metrics:
```bash
# Query a specific metric (default: http://localhost:9090)
python scripts/query_prometheus.py --query "up"
# Explicit URL
python scripts/query_prometheus.py \
--prom-url "http://localhost:9090" \
--query "rate(http_requests_total[5m])"
# Query alerts
python scripts/query_prometheus.py --alerts
```
**Default:** If `--prom-url` is not specified, uses `http://localhost:9090`.
## Common Query Types
### Alerts
```promql
# All firing alerts
ALERTS{alertstate="firing"}
# Pending alerts
ALERTS{alertstate="pending"}
```
### Cluster Status
```promql
# Node status
kube_node_status_condition{condition="Ready"}
# Pod status
kube_pod_status_phase{phase="Running"}
kube_pod_status_phase{phase="Failed"}
# Namespace pod counts
count by (namespace) (kube_pod_info)
```
### Nginx Metrics
```promql
# Request rate
rate(nginx_http_requests_total[5m])
# Connection stats
nginx_connections_active
nginx_connections_reading
nginx_connections_writing
nginx_connections_waiting
# Request duration (p99)
histogram_quantile(0.99, rate(nginx_http_request_duration_seconds_bucket[5m]))
```
### Custom Metrics
Replace `<metric_name>` with your actual metric:
```promql
# Current value
<metric_name>
# Rate over 5 minutes
rate(<metric_name>[5m])
# Average over 1 hour
avg(<metric_name>[1h])
```
## Parameters
- `prom-url`: Prometheus URL (default: http://localhost:9090)
- `query`: PromQL query string
- `alerts`: Flag to query all alerts with states
- `time`: Evaluation timestamp (ISO 8601)
- `start`: Start time for range query
- `end`: End time for range query
- `step`: Query resolution step (for range queries)
- `timeout`: Query timeout in seconds (default: 30)
## Output
Returns formatted metric results. For instant queries, returns current values. For alerts, returns alert name, state (firing/pending), and labels.
## Examples
### Check cluster health
```bash
# All firing alerts
python scripts/query_prometheus.py --alerts
# Node status
python scripts/query_prometheus.py --query "kube_node_status_condition{condition='Ready'}"
```
### Nginx load
```bash
# Request rate
python scripts/query_prometheus.py --query "rate(nginx_http_requests_total[5m])"
# Active connections
python scripts/query_prometheus.py --query "nginx_connections_active"
```
### Custom metric
```bash
python scripts/query_prometheus.py --query "my_custom_metric"
python scripts/query_prometheus.py --query "rate(my_custom_metric[5m])"
```