傳統的 console 日誌難以搜尋和解析。此技能提供實作 JSON 結構化日誌記錄的模式和程式碼範例,讓您能夠在各個服務中進行強大的篩選、聚合和可觀測性分析。
下載技能 ZIP
在 Claude 中上傳
前往 設定 → 功能 → 技能 → 上傳技能
開啟並開始使用
測試它
正在使用「structured-logging」。 Set up structured logging for my Node.js API
預期結果:
- 建立 logger.ts 並配置 Pino 以輸出 JSON
- 新增基於環境的日誌層級(生產環境為 info,開發環境為 debug)
- 包含基礎欄位:服務名稱、環境、requestId
- 使用 pino-pretty transport 以提高開發環境的可讀性
- 為敏感欄位配置 redact 選項
正在使用「structured-logging」。 How do I trace a user request through multiple services?
預期結果:
- 在 API 入口點使用 crypto.randomUUID() 生成唯一的 requestId
- 透過 AsyncLocalStorage 在所有非同步操作中傳播 requestId
- 在每個日誌項目中包含 requestId 以便關聯
- 為上游服務通訊設定 x-request-id header
安全審計
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.
風險因素
📁 檔案系統存取 (1)
⚙️ 外部命令 (44)
品質評分
你能建構什麼
生產環境日誌記錄設定
使用 Pino 或 Winston 為生產服務配置結構化日誌記錄,以改善除錯和可觀測性。
日誌聚合管道
設定將日誌傳送至 ELK Stack 或 Datadog,並正確傳播追蹤上下文。
API 請求追蹤
實作請求 ID 中介軟體和上下文感知日誌記錄,以在微服務之間追蹤請求。
試試這些提示
Set up Pino logger with environment-based log level, service name, and development pretty-print mode.
Create AsyncLocalStorage context to propagate requestId and userId across all async operations.
Configure Pino redact option to mask passwords, tokens, API keys, and credit card numbers.
Create Winston transport that sends JSON logs to Elasticsearch for the ELK Stack.
最佳實務
- 始終使用 ISO 8601 時間戳記,以確保跨系統的日誌解析一致性
- 在所有日誌中包含 requestId,以啟用跨服務的分散式追蹤
- 永遠不要記錄敏感資料,如密碼、權杖或信用卡號碼
避免
- 使用字串插值記錄非結構化字串,而非 JSON 物件
- 在日誌輸出中包含敏感憑證或個人資料
- 在生產環境中過度記錄除錯日誌,導致效能問題和日誌膨脹