Datasource Health Check
SkillMonitoring & opsChecks the connectivity, data latency, and metric collection health of a Prometheus data source.
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
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