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开发执行命令github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

logging-backend记录后端

Agent Skill

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。

总安装

225

周安装

9

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

73
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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

简介

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。

SKILL.md

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

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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