Débogage CloudWatch et X-Ray AWS

VérifiéSûr

Analyse les télémétries CloudWatch et X-Ray pour détecter erreurs, latences, anomalies de traces et violations d'alarmes.

Spar Skills Guide Bot
DevOpsIntermédiaire
22/07/2026
Claude Code
#aws-cloudwatch#observability#x-ray#incident-debugging#telemetry-analysis

Recommandé pour

Synthèse automatique

Interroge CloudWatch et X-Ray pour un service AWS donné, puis restitue un diagnostic structuré des erreurs, latences, anomalies de traces et alarmes déclenchées.

Points forts

  • Dédoublonne et regroupe les erreurs par type avec leur fréquence et leur chronologie
  • Croise logs, métriques, alarmes et traces X-Ray via deux MCP dédiés pour une analyse corrélée
  • Signale explicitement les violations de qualité : taux d'erreur > 1 %, dépassements de SLA, dégradation du débit, alarmes en état ALARM
  • Sortie normalisée par catégories (issues, traces, latence, alarmes, anomalies, performance) avec horodatages

Limites

  • Dépend de la disponibilité des MCP CloudWatch et X-Ray ainsi que des droits AWS associés
  • Suppose un service AWS identifiable et des logs/traces déjà collectés sur la période demandée
  • Délègue obligatoirement l'exécution à l'agent zzaia-devops-specialist, sans alternative prévue
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'un service AWS présente des erreurs, des ralentissements ou des alarmes et qu'il faut un diagnostic corrélé sur une fenêtre de temps donnée.

Quand l'éviter

À éviter pour du code non déployé sur AWS, pour analyser du code source, ou si vous cherchez des métriques d'infrastructure non AWS.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité85/100

The skill is a read-only CloudWatch/X-Ray diagnostics wrapper: it retrieves and analyzes telemetry, with no destructive commands, credential exfiltration, obfuscated payloads, or safety-disabling instructions. It does rely on external MCP/agent access to potentially sensitive logs, but that is inherent to its stated debugging purpose.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Diagnostic par défaut sur 24 h
/capability:cloud-watch:debug --service-name payment-service
Fenêtre élargie sur 48 h
/capability:cloud-watch:debug --service-name api-gateway --time-range 48
Investigation ciblée sur les timeouts Lambda
/capability:cloud-watch:debug --service-name lambda-processor --time-range 12 --description "Check for timeout issues"

name: capability:cloud-watch:debug description: Analyze AWS CloudWatch and X-Ray telemetry — surface errors, latency issues, trace anomalies, and alarm violations argument-hint: "--service-name <name> [--time-range <hours>] [--description <text>]" user-invocable: true agent: zzaia-devops-specialist metadata: parameters: - name: service-name description: AWS service name or log group to query required: true - name: time-range description: Time range in hours to analyze (default 24) required: false default: "24" - name: description description: Additional context or instructions required: false

PURPOSE

Retrieve and analyze AWS CloudWatch and X-Ray telemetry for a service. Surfaces errors, latency issues, trace anomalies, alarm violations, and quality problems. Returns structured diagnostic findings — not raw data.

EXECUTION

  1. Retrieve Telemetry — Call /capability:cloud-watch:query --service-name <service-name> --time-range <time-range>

    • CloudWatch logs and metrics
    • CloudWatch alarms and states
    • X-Ray traces and Application Signals
    • Trace segments and service nodes
  2. Analyze — Runtime Issues

    • Group errors by type and message; calculate frequency
    • Identify failed traces and root cause services
    • Flag alarms in ALARM or INSUFFICIENT_DATA states
    • Map occurrences to timeline
  3. Analyze — Quality Issues

    • Detect error rate exceeding acceptable threshold (> 1% of requests)
    • Flag SLA violations: trace latency above defined targets
    • Identify throughput degradation trends across the time range
    • Surface slow spans in traces and bottleneck services
    • Flag alarm violations and metric threshold breaches
  4. Return Findings — Structured diagnostic output with severity-tagged issues and quality violations

DELEGATION

MANDATORY: Always invoke the agents defined in this command's frontmatter for their designated responsibilities. Never skip, replace, or simulate their behavior directly.

  • zzaia-devops-specialist — Query CloudWatch and X-Ray MCPs and analyze diagnostic data

WORKFLOW

sequenceDiagram
    participant U as User
    participant C as Command
    participant A as DevOps Agent
    participant CW as CloudWatch MCP
    participant XR as X-Ray MCP

    U->>C: /capability:cloud-watch:debug --service-name <service>
    C->>A: Dispatch with service filter and time range
    A->>CW: Query logs, metrics, alarms
    A->>XR: Query traces and Application Signals
    CW-->>A: CloudWatch data
    XR-->>A: X-Ray data
    A->>A: Group errors, analyze traces, identify slow spans, flag alarms
    A-->>C: Structured diagnostic findings
    C-->>U: Issues, latency problems, anomalies, alarm violations

ACCEPTANCE CRITERIA

  • Telemetry retrieved for the specified time range from both MCPs
  • Errors deduplicated and grouped by type with frequency
  • Failed traces identified with root cause services
  • Alarms in ALARM state flagged with severity
  • Slow spans and latency issues identified in traces
  • Quality violations identified: error rate, SLA breaches, throughput degradation, alarm violations
  • Timestamps included for all critical events

EXAMPLES

/capability:cloud-watch:debug --service-name payment-service
/capability:cloud-watch:debug --service-name api-gateway --time-range 48
/capability:cloud-watch:debug --service-name lambda-processor --time-range 12 --description "Check for timeout issues"

OUTPUT

  • Issues: Error types, frequency, affected services
  • Traces: Failed traces with root cause analysis
  • Latency: Slow spans, bottleneck services, SLA violations
  • Alarms: Active alarms with threshold and state
  • Anomalies: Detected trace anomalies and deviations
  • Performance: Request latency, throughput, error rate trends
  • Quality Violations: Error rate threshold breaches, SLA violations, throughput degradation, alarm violations
  • Timeline: Chronological summary of key events

Du fichier au premier essai

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Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw/download' --output '.skill-downloads/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw/SKILL.md.part' '.skill-downloads/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/aws-cloudwatch-x-ray-debug-mrwakevw/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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