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# Datadog日次ヘルスダイジェスト

export const UseCaseHero = ({title, description, prompt, category, features, devinUrl, agent, intent, playbookId, type}) => {
  const encodedPrompt = encodeURIComponent(prompt || '');
  const tag = 'docs-use-case-gallery';
  const utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=hero-cta';
  const agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  const devinHref = type === 'schedule' ? 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : type === 'review' ? 'https://app.devin.ai/review?' + utm : agent === 'ada' ? 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true' + (prompt ? '&prompt=' + encodedPrompt : '') : devinUrl ? devinUrl.includes('?') ? devinUrl + '&' + utm + agentParams : devinUrl + '?' + utm + agentParams : prompt ? 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encodedPrompt : 'https://app.devin.ai/?' + utm + agentParams;
  const buttonLabel = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin ↗' : type === 'review' ? 'Set Up Devin Review ↗' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin ↗' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana ↗' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin ↗' : 'Try in Devin ↗';
  const featureList = features ? features.split(',').map(f => f.trim()) : [];
  return <div className="uc-hero">
      <div className="uc-hero-inner">
        <div className="uc-hero-left">
          <h1 className="uc-hero-title">{title}</h1>
          <p className="uc-hero-desc">{description}</p>
          <div>
            <a href={devinHref} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="try-in-devin-btn">
              {buttonLabel}
            </a>
          </div>
        </div>
        <div className="uc-hero-meta">
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Author</span>
            <span className="uc-meta-value">Cognition</span>
          </div>
          <div className="uc-meta-item">
            <span className="uc-meta-label">Category</span>
            <span className="uc-meta-value">{category}</span>
          </div>
          {featureList.length > 0 && <div className="uc-meta-item">
              <span className="uc-meta-label">Features</span>
              <span className="uc-meta-value">{featureList.join(', ')}</span>
            </div>}
        </div>
      </div>
    </div>;
};

export const PromptBlock = ({children, type, agent, intent, playbookId}) => {
  var utm = 'utm_source=docs&utm_medium=use-case-gallery&utm_campaign=prompt-block';
  var tag = 'docs-use-case-gallery';
  var agentParams = (agent ? '&agent=' + agent : '') + (intent ? '&intent=' + intent : '') + (playbookId ? '&playbookId=' + playbookId : '');
  var label = type === 'schedule' ? 'Schedule in Devin' : type === 'playbook' ? 'Create Playbook' : type === 'knowledge' ? 'Add to Knowledge' : agent === 'advanced' ? 'Try in Devin' : agent === 'dana' ? 'Try in Dana' : agent === 'ada' ? 'Try in Ask Devin' : 'Try in Devin';
  var buildUrl = function (text) {
    var encoded = encodeURIComponent(text);
    if (type === 'schedule') return 'https://app.devin.ai/settings/schedules/create?' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
    if (type === 'playbook') return 'https://app.devin.ai/settings/playbooks/create?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (type === 'knowledge') return 'https://app.devin.ai/knowledge?' + utm + '&body=' + encoded;
    if (agent === 'ada') return 'https://app.devin.ai/search?' + utm + '&noSubmit=true&prompt=' + encoded;
    return 'https://app.devin.ai/?tags=' + tag + '&' + utm + agentParams + '&prompt=' + encoded;
  };
  const ref = React.useRef(null);
  const [href, setHref] = React.useState('#');
  React.useEffect(() => {
    if (!ref.current) return;
    var codeEl = ref.current.querySelector('pre code');
    if (codeEl) {
      var text = codeEl.textContent.trim();
      if (text) setHref(buildUrl(text));
    }
    var header = ref.current.querySelector('[data-component-part="code-block-header"]');
    if (header && !header.querySelector('.prompt-block-devin-link')) {
      var link = document.createElement('a');
      link.href = href;
      link.target = '_blank';
      link.rel = 'noopener noreferrer';
      link.className = 'prompt-block-devin-link';
      link.style.cssText = 'display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;text-decoration:none;color:#fff;font-size:11px;font-weight:500;padding:4px 10px;border-radius:6px;white-space:nowrap;background:#317CFF;transition:background 0.2s;margin-left:8px;';
      link.innerHTML = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="12" height="12" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 13v6a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h6"/><polyline points="15 3 21 3 21 9"/><line x1="10" y1="14" x2="21" y2="3"/></svg> ' + label;
      link.onmouseenter = function () {
        link.style.background = '#2968D9';
      };
      link.onmouseleave = function () {
        link.style.background = '#317CFF';
      };
      header.appendChild(link);
    }
    var existingLink = ref.current.querySelector('.prompt-block-devin-link');
    if (existingLink && href !== '#') existingLink.href = href;
  });
  return <div className="prompt-block" ref={ref}>{children}</div>;
};

<UseCaseHero title="日次 Datadog ヘルスダイジェスト" description="Datadog をスキャンしてエラーを検出し、ヘルスダイジェストを毎日 Slack に投稿するセッション。" prompt="MCP 経由で Datadog に接続し、直近 24 時間のエラー率、p99 レイテンシ、モニターアラートを確認する。重大度の評価と推奨される次のアクションとともに所見を要約する。" category="自動化" features="スケジュール, MCP, 連携" type="schedule" />

<div className="uc-detail-wrapper">
  <Tip>Datadog 統合の詳細なガイドは、[こちら](/ja/enterprise/integrations/datadog)をご覧ください。</Tip>

  <Steps>
    <Step title="Datadog MCP を有効化する">
      **Settings > Connections > MCPサーバー** に移動し、**Datadog** を検索します。**Enable** をクリックし、Datadog のサイト/リージョンを選択して、次の 2 つのヘッダーを追加します:

      * `DD-API-KEY` — Datadog の [Organization Settings > API Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys) で自分のキーを確認してください
      * `DD-APPLICATION-KEY` — [Organization Settings > Application Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/application-keys) で自分のキーを確認してください
    </Step>

    <Step title="毎日のスケジュールを作成">
      左側のサイドバーで **Schedules** に移動し、[app.devin.ai](https://app.devin.ai/?utm_source=docs\&utm_medium=use-case-gallery) で **Create schedule** をクリックします:

      * **Frequency:** Daily — チームがミーティング中に結果を確認できるよう、スタンドアップの30～60分前の時間を選択します
      * **Slack channel:** チームが自動的にダイジェストを受け取れるように、`#ops-alerts` などのチャンネルを選択します
      * **Prompt:** 閾値について具体的に記述してください — 「look for issues」のようなあいまいな指示は、ノイズが多く無視されがちなダイジェストを生みます

      <PromptBlock type="schedule">
        ```txt Daily health check prompt theme={null}
        Datadog MCP を使って、過去24時間のシステムヘルスを確認してください:

        1. Error rates — 1% を超えるサービスはすべてフラグを付けてください
        2. p99 latency — 500ms を超えるエンドポイントはすべてフラグを付けてください
        3. CPU and memory — 使用率が 80% を超えるものはすべてフラグを付けてください
        4. Monitor status — 現在 Alert または Warn 状態にあるモニターをすべて列挙してください
        5. Newly recurring errors — いったん解消された後に再発したエラー

        各検出項目について、次を含めてください:
        - Severity (Critical / Warning / Info)
        - 影響を受けるサービスと現在のメトリクス値
        - 推奨される次のアクション

        すべて正常な場合は、問題なしであることを明示的に報告してください。
        ```
      </PromptBlock>

      Devin が通常状態と異常状態を区別できるように、サービスについての [Knowledge](/ja/product-guides/knowledge) エントリを追加します。たとえば次のようにします: *「payments サービスは通常 p99 が 200ms 程度で動作しており、400ms を超えると懸念があります。search サービスの既知のベースラインのエラー率は 0.5% です。」*
    </Step>

    <Step title="Slack でチームにどう表示されるか">
      毎朝、Devin が MCP 経由で Datadog にクエリを実行し、結果を設定したしきい値と照合して、そのダイジェストをチャンネルに投稿します:

      ```
      デイリーヘルスダイジェスト — 2026年2月10日

      CRITICAL
        payments-service: エラー率 3.2%（閾値: 1%）
        4時間前に発生、デプロイ #487 と相関あり。
        -> /api/checkout ハンドラーと最近の変更を確認してください。

      WARNING
        search-service: p99 レイテンシ 620ms（閾値: 500ms）
        3日間で徐々に増加。インデックスの劣化が原因の可能性あり。
        -> 商品検索エンドポイントのクエリプランを確認してください。

        web-app: メモリ使用率 82%（閾値: 80%）
        火曜日から上昇傾向。
        -> メモリリークの可能性についてセッションハンドラーを調査してください。

      INFO
        その他のサービスはすべて正常範囲内。
        過去24時間で2つのモニターが回復: cdn-latency、db-replication-lag。
      ```

      Slack スレッドで返信して任意の検出結果を深掘りできます — Devin はスキャンのコンテキストを完全に保持します:

      <PromptBlock>
        ```txt 重大な検出結果を調査する theme={null}
        payments-service のエラーレートのスパイクは、デプロイ #487 と相関しています。
        過去6時間分のエラーログを Datadog から取得し、根本原因を特定して、
        可能であれば修正の PR を作成してください。
        ```
      </PromptBlock>

      <PromptBlock>
        ```txt 週次トレンドレポートを追加する theme={null}
        毎週金曜日に、各メトリクスについて直近7日間のトレンドも投稿する — エラー
        レートは改善しているか悪化しているか？ 週ごとの比較を含めて、
        #engineering-metrics に投稿してください。
        ```
      </PromptBlock>
    </Step>

    <Step title="毎週の Knowledge 更新をスケジュールする">
      毎日のヘルスチェックによって、[knowledge suggestions](/ja/product-guides/knowledge) のストリームが生成されます。特に、「this is a known baseline」や「ignore this monitor during deploys.」のようなフィードバックで検知結果に返信したときに多く生成されます。これらの提案を処理するために、毎週 1 回の Devin セッションをスケジュールし、今後の実行で自動的に精度が高まるようにします。

      <PromptBlock type="schedule" agent="advanced">
        ```txt Weekly Datadog knowledge maintenance theme={null}
        Datadog、モニタリング、アラート、インフラのヘルスに関連する
        保留中の knowledge suggestions をすべてレビューします。特に、
        毎日のダイジェストセッションに対するユーザーフィードバックから
        生成された提案に注意を払ってください。これらは、何が重要で
        何がノイズかという実際のコンテキストを捉えています。

        有用な提案は既存の knowledge エントリに取り込むか、
        新しいエントリを作成します。曖昧すぎる、もしくはすでに
        カバーされている提案は却下します。既存エントリが最近の
        フィードバックと矛盾している場合は、それらを更新します。
        ```
      </PromptBlock>

      これを毎週 (例: 月曜の朝) Devin セッションとして実行するように設定し、Knowledge 管理ツールへアクセスできるようにします。時間の経過とともに、このフィードバックループによって日次ダイジェストの精度が向上し、誤警報が減り、重要度の評価が改善され、より賢い推奨が得られるようになります。
    </Step>
  </Steps>
</div>