observability-monitoring
本番監視とオブザーバビリティの追加
アプリケーションは本番環境の問題に対する可視性が不足しています。このスキルは、構造化されたロギング、メトリクス収集、分散トレーシング、アラートのためのテンプレートを提供し、スタック全体での完全なオブザーバビリティを実現します。
スキルZIPをダウンロード
Claudeでアップロード
設定 → 機能 → スキル → スキルをアップロードへ移動
オンにして利用開始
テストする
「observability-monitoring」を使用しています。 私のNode.js Express APIにオブザーバビリティを追加します
期待される結果:
- Winstonを使用した構造化ロギングの構成（JSON形式、リクエストID）
- リクエスト所要時間とステータスコードを追跡するメトリクスマiddleware
- ヘルスチェックエンドポイント：/health（生存確認）、/ready（準備確認）、/startup
- HTTPとデータベースの自動インストルメンテーションを備えたOpenTelemetryトレーシング
- サービス停止、エラー率、レイテンシーのPrometheusアラートルール
- 環境変数による構成：LOG_LEVEL、SERVICE_NAME、OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
「observability-monitoring」を使用しています。 私の本番サービス用のアラートルールを作成します
期待される結果:
- up == 0が1分間続くとトリガーするServiceDownアラート（重大）
- 5xxエラーが5%を5分間超えるとトリガーするHighErrorRateアラート（重大）
- p95が2秒を5分間超えるとトリガーするHighLatencyアラート（高）
- キャッシュヒット率が70%を下回ると10分間でトリガーするLowCacheHitRateアラート（中）
「observability-monitoring」を使用しています。 マイクロサービス間で分散トレーシングをセットアップします
期待される結果:
- Express、PostgreSQL、Redisの自動インストルメンテーションを備えたOpenTelemetry SDKの初期化
- OTLPエンドポイントにスパンを送信するようにトレースエクスポーターを構成
- すべてのサービスに伝播するリクエスト相関ID
- カスタムビジネス操作の手動スパンサポート
セキュリティ監査
安全This skill contains standard observability templates using legitimate libraries (Winston, Prometheus, OpenTelemetry). All static findings are false positives: 'weak cryptographic algorithm' detections are misidentified Prometheus query expressions; 'C2 keywords' and 'system reconnaissance' are legitimate monitoring terms; 'backtick execution' in SKILL.md are markdown code delimiters. All network calls are to configurable OTLP endpoints, all file access is for logging purposes.
リスク要因
🔑 環境変数 (3)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
🌐 ネットワークアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
APIへの監視の追加
本番環境での可視性のために、Express APIに構造化ロギング、メトリクスマiddleware、ヘルスエンドポイントを追加します。
アラートルールの構成
サービス停止、エラー率、レイテンシーのしきい値、リソース使用量のためのPrometheusアラートルールを作成します。
分散トレーシングの実装
Express、PostgreSQL、RedisのOpenTelemetry自動インストルメンテーションと手動スパンサポートをセットアップします。
これらのプロンプトを試す
observability-monitoringスキルを使用して、Express APIに構造化JSONロoggingを追加します。リクエスト相関IDと環境変数で構成可能なログレベルを含めます。
HTTPリクエストの所要時間、ステータスコード、データベースクエリメトリクスのPrometheusインストルメンテーションを使用して、/metricsエンドポイントを作成します（observability-monitoringスキルを使用）。
Node.jsサービスのOpenTelemetry分散トレーシングを構成します。ExpressとPostgreSQLを自動インストルメントします。環境変数で構成可能なOTLPエンドポイントにトレースをエクスポートします。
重大な問題のPrometheusアラートルールを作成します：サービス停止（up == 0）、高いエラー率（5xx > 5%）、高いレイテンシー（p95 > 2秒）、データベース接続プールの枯渇。
ベストプラクティス
- 相関IDを使用して構造化JSONロギングを行い、サービス間でリクエストをトレースする
- サービスレベルのメトリクスにREDメソッド（Rate、Errors、Duration）を実装する
- 適切な応答時間ターゲットでアラートの重大度レベルを構成する
回避
- ログで文字列補間を避ける - 構造化されたキーと値のペアを使用する
- ログ属性やスパン属性で機密データを公開しない
- 症状ではなく根本原因についてアラートを避ける