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agent-observability

Dashboard di osservabilità in tempo reale per sessioni Claude Code multi-agente. Visualizza le interazioni degli agenti, l'utilizzo degli strumenti e i flussi delle sessioni in tempo reale tramite una dashboard web. Tieni traccia di più agenti che operano in parallelo con la visualizzazione delle corsie di nuoto, il filtraggio degli eventi e i grafici in tempo reale. **Caratteristiche principali:** - 🔴 Streaming di eventi in tempo reale tramite WebSocket - 📊 Corsie di nuoto degli agenti che mostrano l'esecuzione parallela - 🔍 Filtraggio eventi per agente, sessione, tipo di evento - 📈 Grafici in tempo reale per i modelli di utilizzo degli strumenti - 💾 Basato su file system (non è richiesto alcun database) **Ispirato dal lavoro di [@indydevdan](https://github.com/indydevdan)** sull'osservabilità multi-agente. **Il nostro approccio:** Filesystem + streaming in memoria rispetto all'approccio al database SQLite di indydevdan.

8Installazioni·0Tendenza·@zpankz

Installazione

$npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability

Come installare agent-observability

Installa rapidamente la skill AI agent-observability nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Fonte: zpankz/mcp-skillset.

Once the dashboard is running, any Claude Code activity will appear in real-time:

Add to /.claude/settings.json (see settings.json.example for full template):

Inspired by @indydevdan's pioneering work on multi-agent observability for Claude Code.

Dashboard di osservabilità in tempo reale per sessioni Claude Code multi-agente. Visualizza le interazioni degli agenti, l'utilizzo degli strumenti e i flussi delle sessioni in tempo reale tramite una dashboard web. Tieni traccia di più agenti che operano in parallelo con la visualizzazione delle corsie di nuoto, il filtraggio degli eventi e i grafici in tempo reale. **Caratteristiche principali:** - 🔴 Streaming di eventi in tempo reale tramite WebSocket - 📊 Corsie di nuoto degli agenti che mostrano l'esecuzione parallela - 🔍 Filtraggio eventi per agente, sessione, tipo di evento - 📈 Grafici in tempo reale per i modelli di utilizzo degli strumenti - 💾 Basato su file system (non è richiesto alcun database) **Ispirato dal lavoro di [@indydevdan](https://github.com/indydevdan)** sull'osservabilità multi-agente. **Il nostro approccio:** Filesystem + streaming in memoria rispetto all'approccio al database SQLite di indydevdan. Fonte: zpankz/mcp-skillset.

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability
Categoria
</>Sviluppo
Verificato
Prima apparizione
2026-02-01
Aggiornato
2026-03-10

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Risposte rapide

Che cos'è agent-observability?

Dashboard di osservabilità in tempo reale per sessioni Claude Code multi-agente. Visualizza le interazioni degli agenti, l'utilizzo degli strumenti e i flussi delle sessioni in tempo reale tramite una dashboard web. Tieni traccia di più agenti che operano in parallelo con la visualizzazione delle corsie di nuoto, il filtraggio degli eventi e i grafici in tempo reale. **Caratteristiche principali:** - 🔴 Streaming di eventi in tempo reale tramite WebSocket - 📊 Corsie di nuoto degli agenti che mostrano l'esecuzione parallela - 🔍 Filtraggio eventi per agente, sessione, tipo di evento - 📈 Grafici in tempo reale per i modelli di utilizzo degli strumenti - 💾 Basato su file system (non è richiesto alcun database) **Ispirato dal lavoro di [@indydevdan](https://github.com/indydevdan)** sull'osservabilità multi-agente. **Il nostro approccio:** Filesystem + streaming in memoria rispetto all'approccio al database SQLite di indydevdan. Fonte: zpankz/mcp-skillset.

Come installo agent-observability?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

https://github.com/zpankz/mcp-skillset