用途：KubeSense Skills 是一组按遥测面划分的可观测性技能，供 AI 智能体通过 KubeSense MCP 服务器查询 Kubernetes 集群的日志、链路追踪（traces）和指标，并查看集群资源清单、管理告警规则、仪表盘与服务等级目标（SLO）。
主要能力：kubesense-mcp 提供连接、认证、工具清单及查询字段约定；kubesense-logs 搜索与聚合日志；kubesense-traces 处理 span、延迟百分位、错误率与分布式链路瀑布；kubesense-metrics 支持 PromQL/MetricsQL，覆盖 Kubernetes、基础设施及云厂商（AWS/GCP/Azure/Atlas/Confluent/Kong）指标；kubesense-spl 使用管道日志查询语言 SPL；kubesense-sql 在日志与 traces 上执行 ClickHouse SQL（join、CTE、窗口函数）；kubesense-infra 查看集群清单、节点、Pod、工作负载、基础设施故障与近期部署；kubesense-alerts 列出、调查和创建告警规则，生成导入 JSON，迁移 Datadog monitors；kubesense-dashboards 创建仪表盘或生成预设 JSON；kubesense-slo 创建和管理 SLO、错误预算、燃尽率告警，迁移 Datadog SLO。
使用方式：除 dashboards、alerts、slo 外，其余技能都需要连接 KubeSense MCP 服务器，该服务器由 kubeapi 以 /mcp 上的 Streamable HTTP 提供，认证方式与 REST API 相同。安装命令：npx skills add kubesense-ai/kubesense-mcp-skills --full-depth -y，--full-depth 为必需参数，否则只安装索引（1 个而非 11 个技能）。可用 npx skills add kubesense-ai/kubesense-mcp-skills --list --full-depth 验证是否报告 11 个技能。kubesense-slo 无 MCP 工具，直接驱动 REST API，仅用 MCP 查询工具发现名称。
通用规则与限制：查询前先发现字段，不得臆造字段名、指标名、集群名或标签；日志/traces 查询使用 type、instance、service、method、status_code 等目录标签，而非存储列名，告警引擎接受的字段集合不同。离线时 dashboards、alerts、slo 可基于用户提供的名称生成 JSON，但验证与创建工具及真实指标字段发现仍需 MCP 连接。