structured-logging
Strukturiertes JSON-Logging implementieren
こちらからも入手できます: Chemiseblanc
Traditionelle Console-Logs sind schwer durchsuchbar und zu parsen. Diese Skill stellt Muster und Codebeispiele für die Implementierung von JSON-strukturiertem Logging bereit, das leistungsfähiges Filtern, Aggregation und Observability über Ihre Dienste hinweg ermöglicht.
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オンにして利用開始
テストする
「structured-logging」を使用しています。 Set up structured logging for my Node.js API
期待される結果:
- Create logger.ts with Pino configured for JSON output
- Add environment-based log level (info for production, debug for development)
- Include base fields: service name, environment, requestId
- Use pino-pretty transport for development readability
- Configure redact option for sensitive fields
「structured-logging」を使用しています。 How do I trace a user request through multiple services?
期待される結果:
- Generate unique requestId at API entry point using crypto.randomUUID()
- Propagate requestId via AsyncLocalStorage across all async operations
- Include requestId in every log entry for correlation
- Set x-request-id header for upstream service communication
セキュリティ監査
安全This is a documentation-only skill containing logging best practices and code examples. All code is illustrative, demonstrating legitimate patterns like Pino/Winston configuration, AsyncLocalStorage context propagation, and sensitive data redaction. No executable code, no network calls, no credential access patterns. The static scanner flagged generic patterns in documentation examples that are false positives.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (5)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (44)
品質スコア
作れるもの
Produktions-Logging-Setup
Strukturiertes Logging für Produktionsdienste mit Pino oder Winston für besseres Debugging und Observability konfigurieren.
Log-Aggregations-Pipeline
Log-Shipping zu ELK Stack oder Datadog mit proper Trace-Kontext-Propagation einrichten.
API-Request-Tracking
Request-ID-Middleware und kontextbewusstes Logging implementieren, um Requests über Microservices zu verfolgen.
これらのプロンプトを試す
Pino Logger mit umgebungsbasiertem Log-Level, Service-Name und Development-Pretty-Print-Modus einrichten.
AsyncLocalStorage-Kontext erstellen, um requestId und userId über alle asynchronen Operationen zu propagieren.
Pino-Redaktionsoption konfigurieren, um Passwörter, Tokens, API-Schlüssel und Kreditkartennummern zu maskieren.
Winston-Transport erstellen, der JSON-Logs an Elasticsearch für den ELK Stack sendet.
ベストプラクティス
- Verwenden Sie immer ISO 8601-Zeitstempel für konsistentes Log-Parsing über Systeme hinweg
- Nehmen Sie requestId in alle Logs auf, um verteiltes Tracing über Dienste hinweg zu ermöglichen
- Loggen Sie niemals sensible Daten wie Passwörter, Tokens oder Kreditkartennummern
回避
- Unstrukturierte Strings mit String-Interpolation statt JSON-Objekten loggen
- Sensible Zugangsdaten oder persönliche Daten in die Log-Ausgabe einschließen
- Übermäßiges Debug-Logging in Produktion, das Performance-Probleme und Log-Bloat verursacht