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Agent Skill · 开发

logging-backend(记录后端)

logging-backend 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。

logging-backend 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;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 20,337。

总安装 225周安装 9GitHub Stars 公开资料未说明下载 73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:logging-backend(记录后端)
来源仓库:https://github.com/testacode/llm-toolkit
仓库路径:skills/logging-backend
安装命令:
npx skills add https://github.com/testacode/llm-toolkit --skill logging-backend
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/testacode/llm-toolkit --skill logging-backend

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。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。可通过来源仓库和 README 进一步验证具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件读写。

适用于 Codex、Claude、Cursor 和 Gemini CLI 等宿主环境。

来源仓库内路径:skills/logging-backend

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/testacode/llm-toolkit --skill logging-backend;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

    它需要执行命令,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

logging-backend 怎么安装?

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

logging-backend 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。

logging-backend 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/testacode/llm-toolkit --skill logging-backend 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

logging-backend 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。

logging-backend 用的人多吗?

公开数据是累计安装 225 次,近一周安装 9 次,下载 73 次。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。

logging-backend 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

  • 需要执行命令,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

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 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
logging-backend

记录后端 · 本页

225—执行命令未明确通过

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

Logging Backend - Wide Events

Implementa Wide Events (tambien conocidos como Canonical Log Lines): un evento estructurado por request que contiene TODO el contexto relevante en un solo registro.

Concepto Core

Un Wide Event es un unico log JSON que captura el ciclo completo de un request. En lugar de multiples logs dispersos ("user logged in", "fetched data", "returned response"), emitir UN evento al final con toda la informacion agregada.

Beneficios:

  • Debuggear con UN query en vez de correlacionar multiples logs
  • Analisis con SQL simple sobre campos estructurados
  • Sin perdida de contexto entre logs
  • Tail sampling efectivo (solo guardar eventos interesantes)

Comparacion: Log tradicional vs Wide Event:

// Log tradicional - multiples lineas dispersas
[10:30:00] INFO: User 789 logged in
[10:30:01] INFO: Fetching orders for user 789
[10:30:02] DEBUG: Query executed in 45ms
[10:30:02] INFO: Found 3 orders
[10:30:03] ERROR: Failed to send email notification

// Wide Event - todo en un solo registro
{
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:03.000Z",
  "user": { "id": "789" },
  "action": "fetch_orders",
  "result": { "count": 3 },
  "infra": { "db_time_ms": 45 },
  "error": { "type": "email_failed", "message": "SMTP timeout" }
}

Estructura de un Wide Event

{
  "timestamp": "2024-01-15T10:30:00.000Z",
  "level": "info",
  "service": "api-gateway",
  "trace_id": "abc123",

  "request": { "method": "POST", "path": "/api/orders", "duration_ms": 245 },
  "user": { "id": "user_789", "plan": "premium" },
  "business": { "order_id": "ord_456", "total": 150.00, "items_count": 3 },
  "infra": { "db_queries": 4, "db_time_ms": 120, "cache_hits": 2 },
  "error": null
}

Ver references/wide-event-schema.md para esquema completo con todos los campos recomendados.

Workflow de Implementacion

Fase 1: Middleware Base

  1. Crear middleware que inicializa el wide event al inicio del request
  2. Adjuntar el evento al contexto (req.wideEvent, AsyncLocalStorage, etc.)
  3. Emitir el log al finalizar el request

Ver references/implementation.md para codigo del middleware.

Fase 2: Enriquecimiento

  1. En cada handler/service, agregar campos al wide event
  2. Usar helpers tipados: enrichUser(), enrichBusiness(), enrichError()
  3. Acumular metricas: queries, cache hits, llamadas externas

Fase 3: Tail Sampling

  1. Implementar funcion de sampling que decide que loggear
  2. Siempre loggear: errores, latencia alta, usuarios especificos
  3. Samplear porcentaje de requests exitosos normales

Ver references/implementation.md para funcion de tail sampling.

Fase 4: Colorizacion (Desarrollo)

  1. Configurar colores por nivel (ERROR=rojo, WARN=amarillo)
  2. Configurar colores por contexto (Request=azul, User=verde)
  3. Formatear output legible en terminal

Ver references/colorization.md para configuracion de colores.

Checklist Rapido

  • Middleware que crea wide event por request
  • Contexto accesible en toda la cadena (AsyncLocalStorage / req)
  • Campos request: method, path, status, duration_ms
  • Campos user: id, plan, roles (si aplica)
  • Campos business: entidades del dominio
  • Campos infra: db_queries, cache_hits, external_calls
  • Campos error: code, message, stack (si hay error)
  • Tail sampling configurado
  • Formato JSON en prod, coloreado en dev

Anti-patrones

Ver references/anti-patterns.md para errores comunes:

  • Confundir structured logging con wide events
  • Depender solo de OpenTelemetry
  • Loggear multiples veces por request
  • No incluir contexto de negocio

Referencias

  • references/wide-event-schema.md - Esquema JSON completo con todos los campos
  • references/implementation.md - Codigo de middleware y helpers
  • references/anti-patterns.md - Que NO hacer
  • references/colorization.md - Configuracion de colores para dev

Troubleshooting

El wide event no captura datos del usuario

Sintoma: user: null en todos los logs

Causa comun: El middleware de auth corre despues del wide event middleware.

Solucion:

// Orden incorrecto
app.use(wideEventMiddleware('my-service'));
app.use(authMiddleware); // user no disponible cuando se crea el evento

// Orden correcto
app.use(authMiddleware);
app.use(wideEventMiddleware('my-service')); // user ya esta en req

Los logs salen vacios en infra.db

Sintoma: db: {queries_count: 0, total_time_ms: 0}

Causa comun: No se estan usando los helpers de tracking.

Solucion: Wrappear las queries:

const query = async (sql: string) => {
  const start = Date.now();
  const result = await db.query(sql);
  trackDbQuery(Date.now() - start);
  return result;
};

Logs demasiado grandes en produccion

Sintoma: Costos altos de almacenamiento/ingesta

Solucion: Implementar tail sampling agresivo:

const shouldLog = (event: WideEvent): boolean => {
  if (event.level === 'error') return true;
  if (event.request.duration_ms > 1000) return true;
  return Math.random() < 0.01; // Solo 1% del resto
};

No puedo correlacionar logs entre servicios

Sintoma: Cada servicio tiene su propio trace_id

Causa: No se esta propagando el header.

Solucion: Ver references/implementation.md seccion "Propagacion Cross-Service".

Lecturas Recomendadas

平台分布

Codex

38.68%
按下载量换算28

Claude

31.37%
按下载量换算23

Cursor

18.21%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.92%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/testacode/llm-toolkit --skill logging-backend 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

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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