Datasource Health Check

SkillMonitoring & ops

Checks the connectivity, data latency, and metric collection health of a Prometheus data source.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Add ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.

Then ask your AI: use the Datasource Health Check skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by kubehan/promai in skills/datasource-check/SKILL.md and read by ahel’s review.

当用户询问数据源状态、Prometheus 是否正常、数据是否有延迟时,使用此工作流。

步骤

1. 列出数据源

查看当前所有已配置的数据源:

list_datasources()

关注 enabled 字段,只对已启用的数据源检查。

2. 检查数据源可用性

对每个数据源执行一个轻量级查询,验证其响应能力:

query_metrics(datasource="<datasource_name>", promql="up")

如果返回空值或报错,说明该数据源不可达。

3. 检查数据延迟

查询最新数据点的时间戳与当前时间的差距:

time() - max by (instance) (node_boot_time_seconds)

更通用的延迟检查:

time() - max by (job) (scrape_duration_seconds)

如果数据延迟超过 5 分钟,标记为异常。

4. 检查 target 状态

检查 up 指标,确认有多少 target 在线:

count by (job) (up == 1)

对比:

count by (job) (up == 0)

5. 结果汇总

对每个数据源给出:

  • 状态:正常 / 延迟 / 不可达
  • Target 在线率:正常 target / 总 target
  • 数据延迟:X 分钟

如果发现数据源不可达或大量 target 下线,使用 push_report 通知管理员。

Signals

GitHub stars
124
Forks
44
Last commit
Sep 2026
Advanced
Item type
skill
Key
datasource-check
Source
github.com/kubehan/promai