py-observability
Добавьте наблюдаемость в Python-бэкенды
Проблемы в продакшене невозможно отлаживать без наблюдаемости. Тихие сбои и отсутствие контекста в ошибках затягивают инциденты. Этот навык предоставляет паттерны для логирования, метрик, трассировки и отслеживания ошибок для Python-бэкендов.
下载技能 ZIP
在 Claude 中上传
前往 设置 → 功能 → 技能 → 上传技能
开启并开始使用
测试它
正在使用“py-observability”。 Help me set up structured logging for my FastAPI application
预期结果:
- Настроить structlog с JSON-выводом для продакшена и консольным рендерером для разработки
- Добавить корреляцию ID запроса с использованием middleware на contextvars
- Настроить корректные уровни логов: DEBUG для диагностики, INFO для бизнес-событий, WARNING для пограничных случаев, ERROR для сбоев
- Привязать контекст запроса (path, method, request_id) ко всем логам в запросе
- Редактировать чувствительные поля вроде паролей и токенов перед логированием
正在使用“py-observability”。 How do I add metrics to track API performance
预期结果:
- Создать Counter для общего числа HTTP-запросов по методу, пути и коду статуса
- Создать Histogram для длительности запросов с корзинами (0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0, 5.0)
- Добавить middleware для измерения длительности запроса и инкремента счетчиков
- Открыть эндпоинт /metrics для скрейпинга Prometheus
- Отслеживать бизнес-метрики вроде отправок по области навыка и статусу
正在使用“py-observability”。 My production service is failing, how do I debug
预期结果:
- Сгенерировать уникальный flow_id в начале многошаговых операций
- Логировать каждый шаг с flow_id для трассировки пути выполнения
- Включать полный контекст (user_id, assessment_id, error details) в логи ошибок
- Использовать Sentry с push_scope для добавления пользовательского контекста перед capture исключений
- Коррелировать логи по request_id, чтобы видеть все логи одного запроса
安全审计
安全All 45 static findings are false positives. This is a pure documentation skill containing only code examples for observability patterns. No executable code, network calls, filesystem access, or command execution exists. The scanner detected markdown formatting syntax and metadata hashes as security issues.
风险因素
🌐 网络访问 (1)
⚙️ 外部命令 (23)
🔑 环境变量 (2)
质量评分
你能构建什么
Добавить логирование в API-эндпоинты
Внедрить структурированное логирование с контекстом запроса для бэкендов FastAPI или Flask.
Настроить дашборды мониторинга
Настроить метрики Prometheus и отслеживание ошибок Sentry для продакшн-сервисов.
Отладить продакшн-инциденты
Трассировать многошаговые операции и коррелировать логи по ID запроса для более быстрой отладки.
试试这些提示
Help me set up structured logging using structlog for a Python FastAPI service. Include request ID correlation and proper log levels.
Show me how to add Prometheus metrics to a Python web application. Include HTTP request counters and latency histograms.
Configure Sentry error tracking for a Python backend. Include sensitive data redaction and custom context for better debugging.
Implement flow tracing for a multi-step business process in Python. Include step-by-step logging and error handling with context.
最佳实践
- Всегда включайте request_id и user_id в логи для корреляции
- Используйте структурированные пары ключ-значение вместо строковой интерполяции в логах
- Логируйте с полным контекстом при возникновении ошибок, включая тип ошибки и сообщение
- Редактируйте чувствительные данные перед логированием тел запросов или пользовательской информации
避免
- Тихие ранние возвраты без логирования причины раннего возврата функции
- Логирование ошибок без контекста (только сообщение об ошибке, без информации о пользователе или запросе)
- Использование неструктурированного форматирования строк вместо структурированного логирования ключ-значение