observability
Google SREとNetflixの本番環境可視化に関するスキルです。構造化ログの実装、メトリクス収集(Prometheus、Datadog、CloudWatch)のセットアップ、分散トレーシング(Jaeger、OpenTelemetry)の設定、ダッシュボード作成(Grafana)、アラートルール定義、可視化パイプラインの構築といった場面で活用できます。ログ、監視、トレーシング、メトリクス、アラート、ダッシュボード、Prometheus、Grafana、OpenTelemetry、本番環境可視化に関するキーワードで自動的に起動します。
description の原文を見る
Production observability from Google SRE and Netflix. Use when implementing structured logging, setting up metrics collection (Prometheus, Datadog, CloudWatch), configuring distributed tracing (Jaeger, OpenTelemetry), creating dashboards (Grafana), defining alert rules, or building observability pipelines. Triggers on logging, monitoring, tracing, metrics, alerts, dashboards, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, or production observability.
SKILL.md 本文
オブザーバビリティ - ログ、モニタリング、トレーシング
目的: ログ、メトリクス、分散トレーシングを使用した本番システムの包括的なオブザーバビリティを実装します
エージェント: Google SRE / Netflix バックエンドアーキテクト 使用時: モニタリングの設定、本番環境の問題のデバッグ、またはシステム信頼性の確保を行う場合
オブザーバビリティの3つの柱
1. ログ (何が起きたか?)
2. メトリクス (どの程度/どのくらい速いか?)
3. トレーシング (どこで起きたか?)
1. 構造化ログ
import pino from 'pino'
const logger = pino({
level: process.env.LOG_LEVEL || 'info',
formatters: {
level: (label) => ({ level: label })
}
})
// 構造化ログ (JSON)
logger.info({ userId: 123, action: 'login' }, 'User logged in')
logger.error({ error: err, userId: 123 }, 'Fai
...
詳細情報
- 作者
- duylinhdang1998
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/4/18
Source: https://github.com/duylinhdang1998/claude-template-agent / ライセンス: 未指定