AIKraft/AI/Войти
AIKraft/Skills/рекомендации по наблюдаемости

рекомендации по наблюдаемости

Observability guidelines for distributed systems using OpenTelemetry, tracing, metrics, and structured logging

mindrally official Другое

Что делает навык

Набор руководящих принципов для обеспечения наблюдаемости распределённых систем и микросервисов с использованием OpenTelemetry, трассировки, метрик и структурированного логирования. Помогает разрабатывать поддерживаемый код с встроенной наблюдаемостью, соблюдая принципы чистой архитектуры и тестирования.

Когда применять

  • Настройка распределённой трассировки и сбор метрик для микросервисной архитектуры с использованием OpenTelemetry.
  • Внедрение структурированного логирования (JSON) с корреляцией запросов и контекстом трассировки.
  • Определение ключевых метрик производительности (латентность, пропускная способность, ошибки) и настройка алертинга на основе SLO.
  • Проектирование архитектуры с разделением ответственности (Clean Architecture) и внедрение интерфейсов для упрощения инструментирования.

Как работает

  1. Интегрировать OpenTelemetry для создания трассировок (otel.Tracer) и сбора метрик (otel.Meter), экспортируя данные в OpenTelemetry Collector, Jaeger или Prometheus.
  2. Обеспечить распространение контекста трассировки через все границы сервисов, используя middleware для HTTP/gRPC и добавляя атрибуты в спаны.
  3. Настроить структурированное логирование в формате JSON с уникальными ID запросов, метками времени и уровнями логирования, избегая утечки чувствительных данных.
  4. Мониторить ключевые метрики: латентность (p50, p90, p95, p99), пропускную способность, частоту ошибок (4xx/5xx) и использование ресурсов.
  5. Применять паттерны чистой архитектуры и доменно-ориентированного дизайна для разделения ответственности и использования внедрения зависимостей.
  6. Настроить стратегии семплирования (head-based и tail-based) и создать дашборды с алертами на основе SLO и бюджетов ошибок.

Примеры запросов агенту

Как настроить OpenTelemetry для распределённой трассировки микросервисов и экспорта данных в Jaeger?
Какие метрики и уровни логирования необходимо внедрить для обеспечения наблюдаемости высоконагруженной системы?
Примени принципы чистой архитектуры и структурированного логирования для проектирования нового сервиса с поддержкой трассировки.

Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.

Как подключить

1Скачать навык
# возьмите папку навыка «observability-guidelines» из репозитория: # https://github.com/mindrally/skills
2Положить папку с SKILL.md к навыкам ассистента
# положите папку навыка туда, где ассистент ищет skills: cp -r observability-guidelines/ ~/.claude/skills/observability-guidelines/

Навык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.