Reference OS v8 5 دقائق قراءة ٢٨ مايو ٢٠٢٦ informational: شرح أداة جديدة وطريقة تركيبها واستخدامها عملياً Pup CLI: دليل عملي لبناء وكيل ذكاء اصطناعي يراقب تطبيقاتك عبر Datadog بعد قراءة هذا الدليل،…
Give your AI agent a Pup — a CLI companion with 200+ commands across 33+ Datadog products.
اختر القسم الذي تحتاجه الآن
الفكرة التي تمنع التسرع
تخيل أن وكيل AI الخاص بك يستطيع جلب مقاييس أداء تطبيقك، كشف الأخطاء، وتتبع المشكلات بأوامر بسيطة من الطرفية. هذا ليس خيالاً، بل هو Pup CLI.
قبل أن تطبق، اعرف أين تقف بالضبط
لا تعتمد على الانطباع؛ اختر مؤشراً تراجعه
إذا كنت تدير تطبيقات على السحابة أو خوادم محلية، فأنت تعرف أهمية مراقبة الأداء. Datadog منصة رائدة في هذا المجال، لكن التفاعل معها عبر واجهة الويب قد يكون بطيئاً، خاصة عند الحاجة لتحليل سريع أو أتمتة. هنا يأتي دور Pup CLI: أداة سطر أوامر مفتوحة المصدر تمنح وكيل الذكاء الاصطناعي (أو حتى أنت) صلاحية الوصول الكامل لمنصة Datadog عبر أكثر من 200 أمر تغطي 33+ منتجاً.
في هذا الدليل العملي، سنشرح لك كيفية تركيب Pup CLI، إعداده، واستخدامه في سيناريوهات حقيقية. سواء كنت مطوراً سعودياً يدير تطبيقاً محلياً، أو صاحب شركة ناشئة تبحث عن أتمتة المراقبة، ستجد هنا خطوات واضحة وأمثلة من الواقع.
Pup CLI هو تطبيق سطر أوامر (CLI) مكتوب بلغة Rust، طورته DataDog. يسمح لك بالتفاعل مع منصة Datadog مباشرة من الطرفية. الفكرة الأساسية: إعطاء وكيل الذكاء الاصطناعي (أو المطور) القدرة على تنفيذ أوامر مثل جلب المقاييس، عرض المراقبين، تتبع الأخطاء، وغيرها، دون الحاجة لفتح المتصفح.
من يحتاجه: المطورون الذين يستخدمون Datadog ويريدون أتمتة مهام المراقبة، أو دمجها مع وكلاء AI. فرق DevOps التي تبحث عن أدوات CLI سريعة. صانعو المحتوى التقني الذين يشرحون أدوات المراقبة.
من لا يحتاجه: من لا يستخدم Datadog أساساً. المبتدئون الذين لم يعتادوا على CLI. من يريد واجهة رسومية فقط.
git clone https://GitHub.com/DataDog/pup.git && cd pupcargo build --release (قد يستغرق عدة دقائق)target/release/pup. يمكنك نقله إلى مسار في PATH.ملاحظة: هذه الخطوات مبنية على README. إذا واجهت مشاكل، تأكد من تثبيت Rust (راجع rustup.rs).
تحتاج إلى تعيين متغيرات البيئة التالية:
DD_API_KEY=your_api_key_here
DD_APP_KEY=your_app_key_here
DD_SITE=datadoghq.com # أو datadoghq.eu للمنطقة الأوروبيةيمكنك وضعها في ملف .env في مجلد المشروع، أو تصديرها مباشرة في الطرفية.
للحصول على المفاتيح: سجل دخول إلى Datadog → Organization Settings → API Keys → New Key.
بعد الإعداد، جرب الأمر التالي لجلب المقاييس:
pup metric query "avg:system.cpu.user"إذا ظهرت بيانات JSON، فالعملية ناجحة. جرب أيضاً:
pup monitor listpup metric query "avg:trace.servlet.request.duration" --from "now-1h" --to "now"pup monitor list --tags "status:alert"import subprocess
import json
result = subprocess.run(['pup', 'metric', 'query', 'avg:system.cpu.user'], capture_output=True)
data = json.loads(result.stdout)
# قم بتحليل البيانات واتخاذ قرار
نعم، إذا كنت تستخدم Datadog وتبحث عن طريقة سريعة لأتمتة المهام أو دمجها مع AI. لكنه ليس بديلاً كاملاً عن واجهة الويب، خاصة للمستخدمين غير التقنيين. أيضاً، المشروع لا يزال جديداً (أقل من 1000 نجمة)، لذا قد تواجه بعض الأخطاء.
نعم، الأداة مفتوحة المصدر ومجانية. لكنك تحتاج حساب Datadog (له تكلفة حسب الاستخدام).
نعم، Pup يتصل بـ Datadog API، لذا تحتاج حساب نشط.
Rust.
نعم، يدعم Linux و macOS و Windows (عبر WSL).
من لوحة تحكم Datadog: Organization Settings → API Keys → New Key.
نعم، يمكنك دمج Pup مع أي وكيل AI يدعم تشغيل أوامر CLI أو API.
تأكد من تثبيت Rust و Git. راجع Issues على GitHub.
يتطلب معرفة أساسية بسطر الأوامر ومفاتيح API.
خطوات عملية مرتبة من التشخيص إلى النتيجة
لماذا؟ Pup CLI يعتمد على Rust و Git للبناء من المصدر.
كيف؟ ثبت Git من git-scm.com و Rust من rustup.rs.
الناتج: أمرا `git --version` و `rustc --version` يعملان.
لماذا؟ للحصول على أحدث إصدار من Pup CLI.
كيف؟ نفذ: git clone https://github.com/DataDog/pup.git && cd pup && cargo build --release
الناتج: ملف تنفيذي في target/release/pup.
لماذا؟ Pup يحتاج إلى مفاتيح للاتصال بـ Datadog.
كيف؟ احصل على المفاتيح من Datadog: Organization Settings > API Keys. ضعها في ملف .env: DD_API_KEY=your_key DD_APP_KEY=your_key DD_SITE=datadoghq.com
الناتج: ملف .env في مجلد المشروع.
لماذا؟ للتأكد من أن التثبيت والإعداد يعملان.
كيف؟ نفذ: ./target/release/pup metric query "avg:system.cpu.user"
الناتج: بيانات JSON تحتوي على قيمة المقاييس.
لماذا؟ لتطبيق الأداة في حالة حقيقية.
كيف؟ نفذ: pup monitor list --tags "status:alert" لعرض المراقبين النشطين.
الناتج: قائمة بالمراقبين في حالة تنبيه.
حوّل القراءة إلى تنفيذ سريع
pup metric query "avg:system.cpu.user" --from "now-1h" --to "now"
pup monitor list --tags "status:alert"
import subprocess result = subprocess.run(['pup', 'metric', 'query', 'avg:system.cpu.user'], capture_output=True) data = json.loads(result.stdout)
اعرف أين يتعثر الناس وكيف تتجنب ذلك
ماذا تفعل حسب حالتك؟
إذا: إذا كنت تستخدم Datadog وتريد أتمتة المهام
إذن: استخدم Pup CLI.
إذا: إذا كنت لا تستخدم Datadog
إذن: لن يفيدك Pup CLI.
إذا: إذا كنت مبتدئًا وتفضل الواجهة الرسومية
إذن: استخدم واجهة Datadog Web بدلاً من ذلك.
إذا: إذا كنت بحاجة إلى مرونة أكبر من Pup CLI
إذن: استخدم Datadog API مباشرة.
جدول صغير يمنع التسويف
نقاط مختصرة ترجع لها لاحقاً
1. Pup CLI مكتوب بلغة Rust.
2. يدعم أكثر من 200 أمر عبر 33+ منتج Datadog.
3. مفتوح المصدر برخصة Apache 2.0.
4. يتطلب حساب Datadog ومفاتيح API.
5. يعمل على Linux و macOS و Windows عبر WSL.
6. يمكن دمجه مع وكلاء AI مثل ChatGPT.
7. المشروع جديد نسبيًا (أقل من 1000 نجمة على GitHub).
8. يُخرج البيانات بصيغة JSON لتسهيل التكامل.
9. ليس بديلاً كاملاً عن واجهة الويب.
إجابات مباشرة على ما يبحث عنه الزائر
تعريفات مختصرة تمنع الالتباس
واجهة سطر الأوامر، تتيح التفاعل مع البرامج عبر كتابة أوامر نصية.
مفتاح تعريف يستخدم للمصادقة عند الاتصال بواجهة برمجة التطبيقات.
مفتاح تطبيق يستخدم مع API Key لتحديد التطبيق الذي يقوم بالطلب.
لغة برمجة أنظمة سريعة وآمنة.
صيغة خفيفة لتبادل البيانات، سهلة القراءة والتحليل.
نظام Windows الفرعي لنظام Linux، يتيح تشغيل أدوات Linux على Windows.
استخدمها كمسارات متابعة داخل نفس الموضوع
تحول القارئ: من مطور يبحث عن أداة مراقبة إلى مستخدم عملي لـ Pup CLI قادر على أتمتة المهام ودمجها مع AI
القيمة الحقيقية تظهر عند العودة والتطبيق
لا تتعامل معه كمقال يُقرأ مرة واحدة. استخدمه كلوحة تشغيل: ارجع للتشخيص عند ظهور المشكلة، وللقوالب عند التطبيق، ولمؤشرات القياس عند المراجعة.
Pup CLI أداة قوية لمن يستخدم Datadog ويريد أتمتة المراقبة أو دمجها مع الذكاء الاصطناعي. باتباع هذا الدليل، ستتمكن من تركيبه واستخدامه في سيناريوهات حقيقية. ابدأ بتجربة الأوامر الأساسية، ثم طور سير العمل الخاص بك. تذكر أن المشروع لا يزال جديداً، لذا شارك ملاحظاتك مع المجتمع على GitHub.
حتى يبقى المرجع صالحاً مع الوقت
FAQ
استمر في القراءة
