grafana-llmops-forgelisted

# Grafana LLMOps Forge Transforme n'importe quelle instance Grafana en centre de commandement IA/LLM pour une DSI : découverte, génération de dashboards, alerting, FinOps, gouvernance AI Act. Prérequis unique : `GRAFANA_URL` + un token de service account. Tout le reste est découvert ou provisionné. ## Doctrine (ce qui rend ce skill différent) 1. **Discovery-first, jamais d'hypothèse.** On ne génère jamais un panel « au cas où ». On sonde l'instance et les datasources, on capture les **noms réels** des métriques présentes, et on ne construit que des panels dont les requêtes retourneront des données. Les exporters OTel varient dans leurs suffixes (`_seconds`, `_token`, `_total`) : c'est la capability map qui fait foi, pas la théorie. 2. **Quatre dialectes de télémétrie, un seul modèle mental.** Les signaux LLM arrivent en pratique sous 4 formes : conventions OTel GenAI (`gen_ai_*` — statut Development, v1.4x, opt-in `OTEL_SEMCONV_STABILITY_OPT_IN=gen_ai_latest_experimental`), passerelle LiteLLM (`litellm_*`, spend en USD natif), moteurs d'inference (`vllm:*`, `tgi_*`, `ollama_*`), et GPU (`DCGM_*`). Le générateur traduit chaque blueprint dans le dialecte détecté. 3. **Le coût est calculé, pas espéré.** Quand la passerelle expose le spend (LiteLLM), on l'utilise. Sinon, le générateur **compose des expressions PromQL** en joignant les compteurs de tokens au registre de modèles embarqué (prix input/output/cache par modèle, US/EU/Asie). Le registre porte une date de vérification