cloud-monitoring-list-time-series-request-google-skills

1. 基本信息

项目	内容
名称	cloud-monitoring-list-time-series-request-google-skills
作者/维护者	Google（`google/skills` 官方仓库）
来源链接	https://github.com/google/skills/tree/main/skills/cloud/cloud-monitoring-list-time-series-request
许可证	Apache-2.0（GitHub API 获取，适用于整个仓库）
GitHub Stars	19,004（GitHub API 获取；该数字属整个 `google/skills` 合集仓库，不代表本技能自身热度）
Forks	1,531（GitHub API 获取，同为合集整体数据）
最新版本	无独立版本号；最近一次更新提交于 2026-08-25（GitHub API 获取）
安装方式	`npx skills add google/skills` 后勾选 “Cloud Monitoring ListTimeSeries Request Generator”，或手动复制 `skills/cloud/cloud-monitoring-list-time-series-request` 目录

2. 功能介绍与亮点

这是一个把 Google Cloud Monitoring 的指标描述符与资源参数，翻译成合法 ListTimeSeries REST API 查询参数（name、filter、interval、aggregation）的技能。核心能力包括：

过滤表达式构造规则：强制要求 filter 精确限定单一 metric.type，并按资源粒度补充 resource.type，同时区分 resource.labels.* 与 metric.labels.* 前缀的使用场景，避免跨资源类型的标签误用。
聚合参数选择表：配套 references/basic_aggregations.md（10.7KB）给出按 metricKind/valueType 组合选择 perSeriesAligner/crossSeriesReducer 的规则，并内置一张按查询时长自动映射 alignmentPeriod（60s 到 172800s 共 8 档）的速查表。
请求前置校验：正文要求在返回最终结果前，先用 view="HEADERS" 模式调用 list_timeseries MCP 工具做结构校验；工具不可用时自动回退为直接调用 REST API，不阻断核心功能。
与同仓库姊妹技能衔接：面对模糊查询（如“某实例 CPU 使用率”）时会先转交 cloud-monitoring-metric-selection 定位具体指标类型，再回到本技能生成请求参数。

3. 适用场景

所属分类：DevOps 与基础设施

适用于已经在使用 Google Cloud Monitoring 做可观测性建设、需要手工拼装 ListTimeSeries REST API 调用（用于自建监控面板、自动化脚本或第三方集成）的运维与 SRE 人员。相比查阅 API 文档逐字段核对聚合规则，该技能能直接把自然语言诉求转换为结构正确、聚合参数合规的请求 JSON。

4. 跨 Agent 兼容性

Agent	结论	依据
Claude Code	原生支持 ✅	SKILL.md 遵循 Agent Skills 规范（YAML frontmatter + `references/` 子目录），该规范由 Claude Code 率先定义并读取
Codex	原生支持 ✅	Codex CLI 读取同一 SKILL.md 目录结构，属公开标准的通用兼容对象
OpenClaw	原生支持 ✅	OpenClaw 采用相同的 AgentSkills SKILL.md 规范（name/description frontmatter），结构可直接迁移
Hermes Agent	原生支持 ✅	遵循 agentskills.io 开放标准，跨兼容框架可移植

⚠️ 技能正文要求校验环节调用 list_timeseries MCP 工具；该工具未配置时正文给出直接调用 Cloud Monitoring REST API 的兜底路径，不影响核心功能在任一 Agent 上的可用性。

5. 推荐理由

它把“对着 API 文档手动拼装 ListTimeSeries 请求、猜聚合参数组合是否合法”这件事，变成了带规则表与自动校验步骤的结构化生成过程；聚合参数速查表覆盖了 8 档时长映射与多种指标类型组合，比临时查文档更不容易出低级参数错误，且随 Google Cloud 官方仓库保持活跃更新。

6. 评分

维度	分数	说明
受欢迎程度	7	由 Google 官方发布；本技能自身在第三方平台尚无独立评价或可查的采用数据
可用性	8	步骤清晰，SKILL.md 含完整过滤/聚合规则与参考文档；需预先配置 GCP 项目 ID 与 `gcloud` 认证；最近一次更新为 2026-08-25
安全性	9	见下方检查清单

安全检查清单：

检查项	结果
① Shell 命令执行范围	无独立脚本，仅在项目 ID 缺失时提示通过 `gcloud config get-value project` 解析，范围明确
② 运行时联网外发	仅访问 Google Cloud Monitoring 官方 REST API（含可选 MCP 工具封装），外联目标透明
③ 凭据处理	依赖 `gcloud` 本地应用默认凭据，不落盘存储额外密钥
④ 可疑指令	未发现 prompt injection 或夹带无关推广内容
⑤ 作者信誉	Google 官方仓库，无造假迹象
⑥ License	Apache-2.0，明确
⑦ 最近维护	2026-08-25，活跃

综合评分：8.0（三项均值）

7. 跟同类 Skills 相比的优势

技能	定位	与本技能的差异
cloud-monitoring-promql-query（同仓库姊妹技能）	把指标描述符翻译成 PromQL 查询语句	面向 Managed Service for Prometheus 场景，输出语法是 PromQL 字符串而非原生 REST 请求 JSON，服务对象是习惯 Prometheus 生态的用户
cloud-monitoring-chart-generation（同仓库姊妹技能）	把指标直接生成可视化图表配置	产出物是图表配置而非请求参数，服务于仪表盘搭建场景
Google Cloud 官方客户端库（如 `google-cloud-monitoring` Python SDK）	提供 `ListTimeSeries` 的编程调用封装	只负责发起请求，不负责按指标类型自动选择合法的聚合参数组合，仍需开发者自行查文档判断

8. 用户评价

该技能于 2026-08-14 合入 google/skills 仓库、2026-08-25 完成一次校验逻辑更新，目前在 GitHub Issues、Reddit、Hacker News 等平台尚无具名第三方用户评价。

9. 其他补充

无。

10. 安装使用方式

方式一（推荐）：

npx skills add google/skills

运行后在交互列表中勾选 “Cloud Monitoring ListTimeSeries Request Generator”（即 cloud-monitoring-list-time-series-request）。

方式二（手动）：

git clone https://github.com/google/skills.git
cp -r skills/skills/cloud/cloud-monitoring-list-time-series-request ~/.claude/skills/

安装后注意事项：

需已安装并登录 gcloud CLI（gcloud auth application-default login）。
使用前需明确目标 Google Cloud 项目 ID；技能正文规定项目 ID 缺失且无法从上下文解析时必须先向用户确认，不会用占位符生成请求。
若需要按自然语言诉求（如“CPU 使用率”）先定位具体指标类型，需配合同仓库的 cloud-monitoring-metric-selection 技能使用。

11. 注意事项

生成的请求默认假设目标资源已在 Cloud Monitoring 中启用对应指标采集，技能本身不负责排查指标缺失问题。
正文包含一条可选的 MCP 工具调用路径（用于请求前校验），该工具未配置时会自动回退到直接调用 REST API，不影响功能完整性。
仅覆盖 Cloud Monitoring 原生 ListTimeSeries REST API 场景，不涵盖 Managed Service for Prometheus 的 PromQL 查询需求（应使用同仓库的 cloud-monitoring-promql-query）。