Habilidades structured-logging
📊
structured-logging
Seguro ⚙️
Comandos externos🌐
Acceso a red
Implementar Registro Estructurado con Eventos Amplios
También disponible en: Doyajin174
Las declaraciones de registro tradicionales dispersas dificultan la depuración y carecen de contexto. Esta guía te enseña a emitir un evento integral por solicitud con todo el contexto de depuración incluido.
Soporta: Claude Codex Code(CC)
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Usando "structured-logging". Crear un registro estructurado para un intento de pago fallido
Resultado esperado:
- Evento amplio con ID de solicitud, detalles del usuario (ID, nivel de suscripción, valor de vida), información del carrito (artículos, total, moneda), detalles de pago (proveedor, método, intentos, latencia) y contexto de error (tipo, código, mensaje, bandera de reintentable)
- Todos los campos anidados en objetos apropiados para facilitar consultas
- Entrada de registro única que contiene todo lo necesario para depuración
Usando "structured-logging". Cómo debería registrar el rendimiento de consultas a la base de datos
Resultado esperado:
- Rastrea el tiempo de consulta a la base de datos con el campo timing.db_query_ms
- Cuenta consultas con timing.db_queries_count para detección de N+1
- Incluye duración de consulta, cantidad de filas e información de timeout
- Anida en objeto timing para organización limpia y consultas
Usando "structured-logging". Qué campos ayudan a identificar usuarios específicos en registros
Resultado esperado:
- user.id - identificador único para el usuario autenticado
- user.subscription - nivel de suscripción para filtrar por tipo de cliente
- user.lifetime_value_cents - para priorizar problemas empresariales
- user.org_id - para aplicaciones B2B multi-tenant
Auditoría de seguridad
Segurov5 • 1/16/2026
This skill contains pure documentation about structured logging best practices. No executable code, network calls, or file system operations exist. All 148 static findings are false positives caused by the analyzer misinterpreting markdown documentation examples as executable code patterns. The skill teaches logging patterns through documentation only.
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Archivos escaneados
696
Líneas analizadas
2
hallazgos
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Auditorías totales
Factores de riesgo
⚙️ Comandos externos (110)
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🌐 Acceso a red (1)
Auditado por: claude Ver historial de auditorías →
Puntuación de calidad
41
Arquitectura
100
Mantenibilidad
87
Contenido
22
Comunidad
100
Seguridad
91
Cumplimiento de la especificación
Lo que puedes crear
Mejorar la depuración en producción
Reemplaza las declaraciones de registro dispersas con eventos amplios contextuales que contienen toda la información de la solicitud en un único registro buscable.
Mejorar el pipeline de observabilidad
Implementa registro estructurado que habilita consultas y análisis potentes en plataformas de gestión de registros como Elasticsearch o Splunk.
Estandarizar prácticas de registro
Establece patrones de registro consistentes en tu equipo con campos de alta cardinalidad para depuración y monitoreo efectivos.
Prueba estos prompts
Implementación Básica
Ayúdame a implementar el registro de eventos amplios para mi API Express. Muéstrame cómo crear un middleware que construya contexto a lo largo de la solicitud y emita un evento de registro integral al final.
Contexto de Errores
Necesito registrar fallos de pago con contexto completo. Muéstrame cómo estructurar un registro de error que incluya información del usuario, detalles del carrito, intentos de pago y códigos de error en un único evento.
Seguimiento de Rendimiento
Ayúdame a agregar métricas de rendimiento a mis eventos amplios. Quiero rastrear consultas a la base de datos, llamadas a APIs externas y aciertos de caché con desgloses de tiempo adecuados.
Optimización de Consultas
Muéstrame consultas SQL para analizar mis registros estructurados. Quiero encontrar solicitudes lentas para clientes empresariales, patrones de fallo de pago e impactos de rendimiento de feature flags.
Mejores prácticas
- Construye contexto a lo largo del ciclo de vida de la solicitud, emite una vez en el bloque finally
- Incluye campos de alta cardinalidad como user_id y request_id para depuración
- Usa nomenclatura snake_case consistente y tipos de datos apropiados
Evitar
- Registros con concatenación de cadenas que pierden estructura y capacidad de consulta
- Declaraciones de registro dispersas distribuidas en múltiples líneas para una solicitud
- Registros de baja cardinalidad únicamente que no pueden identificar usuarios o solicitudes específicas
Preguntas frecuentes
¿Qué bibliotecas de registro soportan eventos amplios?
Cualquier biblioteca de registro estructurado funciona: Winston, Pino, Bunyan para Node.js; Logrus, Zap para Go; SLF4J con diseño JSON para Java. El patrón es agnóstico del lenguaje.
¿Cuántos campos debería contener un evento amplio?
Incluye 50 o más campos para alta dimensionalidad. El almacenamiento es barato, el tiempo de depuración es costoso. Incluye todo el contexto que pueda ayudar en la resolución de problemas.
¿Debería registrar eventos amplios también en desarrollo?
Sí, usa el mismo patrón en todas partes. En desarrollo, establece el nivel de registro en debug para ver más eventos. En producción, muestrea debug pero siempre registra info y error.
¿Cómo manejo datos sensibles en los registros?
Excluye contraseñas, tokens y PII completa. Para datos necesarios como correos electrónicos, considera aplicar hash. Siempre revisa lo que estás registrando antes de incluir datos de usuario.
¿Cuál es la diferencia entre trace_id y request_id?
Request_id identifica una solicitud en un servicio. Trace_id abarca múltiples servicios en sistemas distribuidos. Usa ambos para correlacionar solicitudes a través de microservicios.
¿Cómo consulto eventos amplios de manera efectiva?
Usa plataformas de registros estructurados como Elasticsearch o Splunk. Consulta por valores de campos específicos, agrega por dimensiones y filtra por rangos de tiempo para análisis potente.