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Agent Skill · 开发

opentelemetry(OpenTelemetry 命令行)

opentelemetry 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

opentelemetry 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 13,560。

总安装 873周安装 36GitHub Stars 12下载 285核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:opentelemetry(OpenTelemetry 命令行)
来源仓库:https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite
仓库路径:skills/opentelemetry
安装命令:
npx skills add https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill opentelemetry
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill opentelemetry

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

opentelemetry 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态进行整理。它提供 Traces、Metrics 和 Logs 三大观测维度,支持分布式追踪和指标整理配置。

使用时需明确采样策略和导出目标,避免过度整理影响性能;涉及生产环境时应配置合适的保留周期。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/opentelemetry

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill open…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

opentelemetry 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/claude-dev-suite/claude-dev-suite --skill opentelemetry。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

opentelemetry 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

opentelemetry 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

opentelemetry 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

opentelemetry 用的人多吗?

公开数据是累计安装 873 次,近一周安装 36 次,下载 285 次,GitHub 12 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

opentelemetry 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
opentelemetry

OpenTelemetry 命令行 · 本页

87312接触敏感数据未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

OpenTelemetry - Quick Reference

Full Reference: See advanced.md for context propagation, detailed metrics API, Collector configuration, Docker Compose stack, sampling strategies, and semantic conventions.
Deep Knowledge: Use mcp__documentation__fetch_docs with technology: opentelemetry for comprehensive documentation.

Concepts

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      OpenTelemetry                          │
├─────────────────┬─────────────────┬─────────────────────────┤
│     Traces      │     Metrics     │         Logs            │
│  (Distributed)  │  (Aggregated)   │     (Structured)        │
├─────────────────┴─────────────────┴─────────────────────────┤
│                    OTLP Protocol                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                 Collector (optional)                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Jaeger │ Zipkin │ Prometheus │ Grafana │ DataDog │ etc.    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Node.js Setup

npm install @opentelemetry/sdk-node \
  @opentelemetry/auto-instrumentations-node \
  @opentelemetry/exporter-trace-otlp-http

Basic Configuration

// tracing.ts - Load FIRST before any other imports
import { NodeSDK } from '@opentelemetry/sdk-node';
import { getNodeAutoInstrumentations } from '@opentelemetry/auto-instrumentations-node';
import { OTLPTraceExporter } from '@opentelemetry/exporter-trace-otlp-http';
import { Resource } from '@opentelemetry/resources';
import { SEMRESATTRS_SERVICE_NAME } from '@opentelemetry/semantic-conventions';

const sdk = new NodeSDK({
  resource: new Resource({
    [SEMRESATTRS_SERVICE_NAME]: 'my-service',
  }),
  traceExporter: new OTLPTraceExporter({
    url: process.env.OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT || 'http://localhost:4318/v1/traces',
  }),
  instrumentations: [getNodeAutoInstrumentations()],
});

sdk.start();

process.on('SIGTERM', () => {
  sdk.shutdown().finally(() => process.exit(0));
});

Application Entry Point

// index.ts
import './tracing'; // MUST be first import
import express from 'express';

const app = express();

Manual Traces

import { trace, SpanStatusCode } from '@opentelemetry/api';

const tracer = trace.getTracer('my-service', '1.0.0');

async function processOrder(orderId: string) {
  return tracer.startActiveSpan('process-order', async (span) => {
    try {
      span.setAttribute('order.id', orderId);
      await processOrderLogic(orderId);
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.OK });
    } catch (error) {
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR, message: error.message });
      span.recordException(error);
      throw error;
    } finally {
      span.end();
    }
  });
}

Spring Boot Setup

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-tracing-bridge-otel</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.opentelemetry</groupId>
    <artifactId>opentelemetry-exporter-otlp</artifactId>
</dependency>
management:
  tracing:
    sampling:
      probability: 1.0
  otlp:
    tracing:
      endpoint: http://localhost:4318/v1/traces

Environment Variables

OTEL_SERVICE_NAME=my-service
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4318
OTEL_TRACES_SAMPLER=parentbased_traceidratio
OTEL_TRACES_SAMPLER_ARG=0.1  # 10% sampling

When NOT to Use This Skill

  • Simple application logging: Use logging frameworks instead
  • Monolithic applications: May be overkill
  • Vendor-specific APM: DataDog, New Relic have their own SDKs
  • Development/debugging only: Standard logging may suffice
  • Legacy systems: Migration effort may be high

Anti-Patterns

Anti-PatternWhy It's BadSolution
Creating spans for every functionMassive overheadSpan only meaningful operations
100% sampling in productionPerformance impact, costUse 1-10% sampling
Not propagating contextBreaks distributed tracesInject/extract at service boundaries
Logging PII in span attributesSecurity/compliance violationFilter sensitive data
Forgetting to end spansMemory leakAlways end spans in finally block
Synchronous exportersBlocks applicationUse batch processors

Quick Troubleshooting

IssueCauseSolution
Traces not appearingExporter not configuredCheck OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
High memory usageToo many spansEnable sampling
Missing context propagationNot injecting headersUse propagation API
Performance degradationHigh sampling rateReduce to 1-10%
SDK initialization errorImport order wrongInitialize SDK before other imports

Monitoring Metrics

MetricTarget
Trace latency (p99)< 10ms overhead
Span drop rate< 1%
Collector memory< 1GB
Export success rate> 99%

Checklist

  • SDK initialized before other imports
  • Resource attributes configured
  • Context propagation implemented
  • Sampling strategy defined
  • Graceful shutdown configured
  • Collector deployed
  • Dashboards created (Grafana)
  • Alerts configured

Reference

Deep Knowledge: Use mcp__documentation__fetch_docs with technology: opentelemetry for comprehensive documentation

平台分布

Codex

37.45%
按下载量换算107

Claude

29.35%
按下载量换算84

Cursor

16.62%
按下载量换算47

Gemini CLI

8.68%
按下载量换算25

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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