monte-carlo-performance-diagnosis

仓库创建 2026年2月26日最近提交 23 小时前SkillHot 收录 20 天前

▸ 精选理由

适合追踪慢作业与查询回归的工程团队。

▸ 风险提示

需要访问监控/查询日志权限；可能暴露敏感元数据。

这个 Skill 做什么

使用 Monte Carlo 数据诊断数据管道性能瓶颈与回归。

用 Monte Carlo 的可观测数据来排查数据管道的性能问题，比如慢任务、昂贵查询和延迟回归。按步骤发现问题→定位受影响表→深入找根因，覆盖 Airflow、dbt、Databricks 和各类数据仓库。适合在管道变慢、查询成本飙升或出现性能回归时用，能更快找到瓶颈并给出调查路径。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Diagnoses pipeline performance issues -- slow jobs, expensive queries, latency trends -- using Monte Carlo's cross-platform observability. Uses a tiered investigation approach: discover problems, bridge to affected tables, then drill into root causes. Activates when a user asks about slow pipelines, expensive queries, or performance regressions.

数据与抓取性能诊断数据管道根因分析通用

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给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/monte-carlo-data/mc-agent-toolkit/main/skills/performance-diagnosis/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/monte-carlo-data/mc-agent-toolkit/main/skills/performance-diagnosis/SKILL.md"

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# Monte Carlo Performance Diagnosis Skill

This skill helps diagnose data pipeline performance issues using Monte Carlo's cross-platform observability data. It works across Airflow, dbt, Databricks, and warehouse query engines to find bottlenecks, detect regressions, and identify root causes.

> **Monte Carlo tool routing (required):** Always call Monte Carlo MCP tools through this plugin's
> bundled server, whose fully-qualified tool names are
> `mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__<tool>` (e.g.
> `mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__get_alerts`). Bare tool names used in this skill
> (`get_alerts`, `search`, `get_table`, …) refer to that bundled server. If the session al

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