·agent-observability
</>

agent-observability

Панель наблюдения в режиме реального времени для многоагентных сеансов Claude Code. Визуализируйте взаимодействие агентов, использование инструментов и потоки сеансов в режиме реального времени с помощью веб-панели. Отслеживайте работу нескольких агентов параллельно с помощью визуализации плавательных дорожек, фильтрации событий и графиков в реальном времени. **Основные характеристики:** - 🔴 Потоковая передача событий в реальном времени через WebSocket. - 📊 Дорожки для плавания агентов, показывающие параллельное выполнение - 🔍 Фильтрация событий по агенту, сеансу, типу события - 📈 Динамические графики моделей использования инструментов - 💾 На основе файловой системы (база данных не требуется) **Вдохновлено работой [@indydevdan](https://github.com/indydevdan)** по многоагентной наблюдаемости. **Наш подход:** файловая система + потоковая передача в памяти в сравнении с подходом к базе данных SQLite от indydevdan.

8Установки·0Тренд·@zpankz

Установка

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

Как установить agent-observability

Быстро установите AI-навык agent-observability в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: 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.

Панель наблюдения в режиме реального времени для многоагентных сеансов Claude Code. Визуализируйте взаимодействие агентов, использование инструментов и потоки сеансов в режиме реального времени с помощью веб-панели. Отслеживайте работу нескольких агентов параллельно с помощью визуализации плавательных дорожек, фильтрации событий и графиков в реальном времени. **Основные характеристики:** - 🔴 Потоковая передача событий в реальном времени через WebSocket. - 📊 Дорожки для плавания агентов, показывающие параллельное выполнение - 🔍 Фильтрация событий по агенту, сеансу, типу события - 📈 Динамические графики моделей использования инструментов - 💾 На основе файловой системы (база данных не требуется) **Вдохновлено работой [@indydevdan](https://github.com/indydevdan)** по многоагентной наблюдаемости. **Наш подход:** файловая система + потоковая передача в памяти в сравнении с подходом к базе данных SQLite от indydevdan. Источник: zpankz/mcp-skillset.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability
Источник
zpankz/mcp-skillset
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from zpankz/mcp-skillset

Короткие ответы

Что такое agent-observability?

Панель наблюдения в режиме реального времени для многоагентных сеансов Claude Code. Визуализируйте взаимодействие агентов, использование инструментов и потоки сеансов в режиме реального времени с помощью веб-панели. Отслеживайте работу нескольких агентов параллельно с помощью визуализации плавательных дорожек, фильтрации событий и графиков в реальном времени. **Основные характеристики:** - 🔴 Потоковая передача событий в реальном времени через WebSocket. - 📊 Дорожки для плавания агентов, показывающие параллельное выполнение - 🔍 Фильтрация событий по агенту, сеансу, типу события - 📈 Динамические графики моделей использования инструментов - 💾 На основе файловой системы (база данных не требуется) **Вдохновлено работой [@indydevdan](https://github.com/indydevdan)** по многоагентной наблюдаемости. **Наш подход:** файловая система + потоковая передача в памяти в сравнении с подходом к базе данных SQLite от indydevdan. Источник: zpankz/mcp-skillset.

Как установить agent-observability?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill agent-observability После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

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

Детали

Категория
</>Разработка
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01