Elastic Agent Skills

Elastic Agent Skills — Elastic을 만든 사람들이 직접 구축한 — 는 네이티브 플랫폼 전문 지식을 AI 코딩 에이전트에 직접 제공합니다. 이는 공식 Agent Skills 라이브러리로, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Gemini CLI 등과 같은 에이전트형 IDE와 호환됩니다. 스킬은 Agent Skills 오픈 표준을 따릅니다.

[!NOTE] 기술 프리뷰

이 스킬들은 초기 릴리스 단계에 있으며 활발히 개발 중입니다. 스킬이 견고한 평가와 함께 정립되고 모델 환경이 발전함에 따라 변경될 수 있습니다. 업데이트를 자주 확인하세요.

소개

이 저장소에는 모든 AI 에이전트가 Elasticsearch, Kibana, Elastic Observability, Elastic Security를 올바르게 다루는 방법을 가르치는 지침, 컨텍스트, 도구의 패키지로 구성된 엄선된 스킬이 포함되어 있습니다. 이미 사용 중인 에이전트 런타임에 이들을 추가하면, 어시스턴트가 구식 패턴 사용을 멈추고 올바르게 작동하기 시작합니다.

스킬이란?

스킬은 AI 에이전트가 특정 작업을 반복 가능한 방식으로 완수할 수 있도록 지식과 도구를 제공하는 자체 포함 패키지입니다. 각 스킬은 에이전트가 따르는 메타데이터와 지침이 담긴 SKILL.md 파일과 함께 자체 폴더에 위치합니다.

Agent Skills 표준에 대한 더 많은 배경 정보는 agentskills.io를 참조하세요.

범위

이 저장소의 스킬은 다음에 중점을 둡니다:

• Elasticsearch API와의 상호작용 (검색, 인덱싱, 클러스터 관리)
• 알림, 커넥터 등과 같은 Kibana 콘텐츠 구축 및 관리
• Elastic Observability, Elastic Security, Agent Builder를 위한 패턴

사용 가능한 스킬

Cloud (2)

스킬	설명	버전	작성자
cloud-onboarding	Elastic Cloud 조직을 온보딩합니다: elastic CLI의 Cloud 컨텍스트와 API 키를 구성하고, 기본 리전을 설정한 다음, 사용자를 초대하고, 사전 정의된 또는 사용자 정의 Serverless 프로젝트 역할을 할당하며, Cloud API 키를 생성하거나 폐기합니다. Cloud 인증을 설정할 때 또는 조직 및 그 프로젝트에 대한 사용자 액세스를 부여, 수정, 감사할 때 사용합니다.	0.3.0	elastic
cloud-provisioning	Elastic Cloud 인프라를 프로비저닝하고 운영합니다: Serverless 프로젝트(Elasticsearch, Observability, Security)를 생성, 연결, 업데이트, 삭제하고, 트래픽 필터(IP 및 AWS PrivateLink 네트워크 보안)를 관리하며, Elastic Cloud Hosted 배포의 수명 주기를 관리합니다. Serverless 프로젝트 또는 호스팅 배포를 생성하거나 2일차 운영을 수행할 때, 또는 이들의 네트워크 액세스를 제한할 때 사용합니다.	0.3.0	elastic

Elasticsearch (10)

스킬	설명	버전	작성자
elasticsearch-anomaly-detection	API를 통해 Elastic ML 이상 탐지 작업을 생성하고 관리합니다. 인덱스나 데이터 스트림에 작업을 설정하거나, 작업과 데이터피드를 구성하거나, 작업을 열기, 시작 또는 중지할 때 사용합니다.	1.1.0	elastic
elasticsearch-anomaly-detection-explainer	Elasticsearch ML 이상 탐지 점수, 모델 동작 및 결과 해석을 설명합니다. 사용자가 점수가 왜 높거나 낮은지, 모델이 어떻게 학습하는지, 숫자가 무엇을 의미하는지, 또는 예상치 못한 이상 점수를 어떻게 문제 해결할지 물을 때 사용합니다.	0.3.0	elastic
elasticsearch-cluster-health	녹색이 아닌 Elasticsearch 클러스터를 진단하고 가장 가능성 높은 단일 원인과 해결 방법을 제시합니다. 운영자가 노란색 또는 빨간색 상태, 할당되지 않은 샤드, 할당 실패를 보고하거나 더 깊은 조사 전에 읽기 전용 트리아지를 원할 때 사용합니다. 복제본 대 프라이머리 영향, 할당 결정자 분류, 데이터 손실 인식을 가르칩니다.	0.1.0	elastic
elasticsearch-esql	ES|QL(Elasticsearch Query Language) 쿼리를 실행합니다. 사용자가 Elasticsearch 데이터를 쿼리하거나, 로그를 분석하거나, 메트릭을 집계하거나, 데이터를 탐색하거나, ES|QL 결과로 차트와 대시보드를 만들고자 할 때 사용합니다.	0.10.0	elastic
elasticsearch-index-design	명시된 액세스 패턴에 맞게 Elasticsearch 인덱스 매핑을 설계하고 검토합니다: 올바른 필드 유형, text+keyword 멀티 필드, doc_values 튜닝, 매핑 폭발 방지, 명시적 샤드 설정. 새 인덱스를 생성하거나, 저장소 또는 쿼리 성능을 위해 매핑을 검토하거나, 잘못된 필드 유형을 수정하거나, 사용자가 필드에 대한 검색, 필터, 정렬 또는 집계에 어떤 유형을 사용할지 물을 때 사용합니다.	0.1.0	elastic
elasticsearch-ingest	필드 유형이 중요한 경우 bulk API와 명시적 매핑을 사용하여 CSV, JSON, NDJSON 파일을 Elasticsearch 인덱스에 로드합니다. 로컬 파일을 일괄 가져오거나, CSV 행이나 JSON 배열을 NDJSON bulk 형식으로 변환하거나, 수집 전에 elastic es info로 클러스터 연결을 확인하거나, 수집 후 문서 수와 매핑을 검증할 때 사용합니다 — Logstash 파이프라인, Beats, 사용자 지정 스크립트 또는 인덱스 간 재인덱싱에는 사용하지 않습니다.	0.1.3	elastic
elasticsearch-onboarding	Elasticsearch를 처음 접하는 개발자가 제로에서 작동하는 검색 경험에 도달하도록 돕습니다. 의도 이해, 데이터 매핑, 모범 사례가 내장된 검색 경험 구축 과정을 안내합니다. 사용자가 검색 관련 기능을 구축하려는 의도를 보이거나, 자신의 사용 사례에 대한 Elasticsearch 관련 개념을 묻거나, Elasticsearch 시작에 도움이 필요하다고 표현할 때 사용합니다.	0.3.0	elastic
elasticsearch-query-optimization	느린 Elasticsearch Query DSL 검색을 진단하고 측정된 수정 사항을 제안합니다. 검색이 느리거나, 프로파일 출력에 비용이 큰 절이 표시되거나, 정확히 일치하는 필터가 스코어링 컨텍스트에 있거나, 선행 와일드카드가 지연 시간을 지배할 때 사용합니다. 모든 권장 사항을 검색 프로파일링에 근거하세요 — 스코어링과 무관한 절을 필터 컨텍스트로 이동하고, 선행 와일드카드를 제거하고, 개선을 확인하기 위해 다시 프로파일링하세요.	0.1.0	elastic
elasticsearch-reindex	성능을 위한 Elasticsearch 재인덱싱을 안내합니다: 로컬 및 원격, 슬라이싱, 스로틀링, 작업 API. 인덱스를 복사하거나 마이그레이션하거나, 매핑을 변경하거나, 재인덱싱 중에 변환할 때 사용합니다.	0.2.0	elastic
elasticsearch-search-relevance	콘텐츠 및 카탈로그 인덱스에 대한 Elasticsearch 검색 관련성을 개선합니다. 쿼리 규칙(올바른 규칙 유형, 조건, 규칙-쿼리 연결)으로 결과를 고정하거나 승격하고, 인덱스 매핑에 기반한 multi_match, 필드 부스트, 분석으로 유기적 순위를 조정합니다. 검색 결과의 순위가 낮거나, 특정 문서가 특정 쿼리에 대해 최상위에 나타나야 하거나, 사용자가 전문 검색 매칭 조정을 요청할 때 사용합니다. ES|QL 분석, 인덱스 수집, 클러스터 상태에는 사용하지 않습니다.	0.1.0	elastic

Kibana (7)