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Agent Skill · 开发

structured-logging(结构化日志记录)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

structured-logging 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;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 14,960。

总安装 645周安装 34GitHub Stars 37下载 280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:structured-logging(结构化日志记录)
来源仓库:https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace
仓库路径:skills/structured-logging
安装命令:
npx skills add https://github.com/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill structured-logging
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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill structured-logging

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。

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。适合编写单元测试、端到端测试或根据日志定位问题。使用时需确认测试框架、运行命令和夹具数据,避免误改逻辑。涉及浏览器或服务时,应区分本地模拟与生产环境。建议结合项目实际配置使用,确保测试有效性。

structured-logging 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/structured-logging

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/majesticlabs-dev/majestic-marketplace --skill…;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

    它需要调用外部服务,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

structured-logging 怎么安装?

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

structured-logging 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。

structured-logging 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

structured-logging 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。

structured-logging 用的人多吗?

公开数据是累计安装 645 次,近一周安装 34 次,下载 280 次,GitHub 37 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。

structured-logging 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

  • 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

  • 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
structured-logging

结构化日志记录 · 本页

64537调用外部服务未明确通过

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

Structured Logging

Core Philosophy

  • Logs are optimized for querying, not writing — design with debugging in mind
  • A log without correlation IDs is useless in distributed systems
  • If you can't answer "Who was affected? What failed? When? Why?" within 5 minutes, logging needs work

Structured Format

Always use key-value pairs (JSON), never string interpolation.

{
  "event": "payment_failed",
  "user_id": "123",
  "reason": "insufficient_funds",
  "amount": 99.99,
  "timestamp": "2025-01-24T20:00:00Z",
  "level": "error",
  "service": "billing",
  "request_id": "req_abc123"
}

Required Fields

Every log event MUST include:

FieldFormatExample
timestampISO 8601 with timezone2025-01-24T20:00:00Z
leveldebug, info, warn, errorinfo
eventsnake_case, past tenseuser_login_succeeded
request_id or trace_idUUID or prefixed IDreq_abc123
serviceService/app nameapi-gateway
environmentprod, staging, devprod

High-Cardinality Fields

Include these when available — they make logs queryable during incidents:

CategoryFields
Identityuser_id, org_id, account_id
Tracingrequest_id, trace_id, span_id
Domainorder_id, transaction_id, job_id

Rule: Look for domain-specific identifiers that help isolate issues to specific entities.

Log Levels

LevelWhen to UseExample
debugVerbose local dev details, disabled in prodVariable values, loop iterations
infoNormal operations worth recordingUser actions, job completions, deploys
warnUnexpected but handledRetries triggered, fallbacks activated
errorFailed, needs attentionExceptions, failed requests, timeouts

Anti-pattern: Don't log errors for expected conditions (wrong password = info, not error).

Context Propagation

For distributed systems:

  1. Inherit IDs — Downstream services must receive correlation IDs from upstream
  2. Pass through boundaries — HTTP headers, message queues, async jobs
  3. Middleware injection — Auto-inject context into every log via middleware/interceptor
[Client] --request_id--> [API Gateway] --request_id--> [Service A] --request_id--> [Service B]
                              |                              |                          |
                           (logs)                         (logs)                     (logs)
                              ↓                              ↓                          ↓
                     All queryable by single request_id

Async jobs: Store and restore original request context when processing background work.

What to Log

Log TheseSkip These
Request entry/exit with durationSensitive data (passwords, tokens, PII, cards)
State transitions (created → paid → shipped)Inside tight loops
External service calls with latency + statusSuccess cases with no debug value
Auth/authz eventsRedundant infra logs (LB already captures)
Job starts, completions, failures
Retry attempts, circuit breaker changes

Naming Conventions

PatternExample
Field names: snake_caseuser_id, not userId or user-id
Events: past tense verbspayment_completed, not complete_payment
Domain prefixes when helpfulauth.login_failed, billing.invoice_created

Team agreement: Define field names once, use consistently across all services.

Performance

ConcernSolution
High-volume debug logsSampling in production
Hot path loggingAvoid or use async appenders
I/O overheadBuffer and batch writes
Dynamic verbosityRuntime-configurable log levels

Language-Specific Implementations

LanguageLibraryNotes
PythonstructlogSee majestic-data/etl-core-patterns
Ruby/RailsRails.event (8.1+), semantic_loggerSee majestic-rails/dhh-coder/structured-events
Node.jspino, winston with JSON formatter
Goslog (stdlib), zerolog
Javalogback with JSON encoder

Decision Table: Log or Not?

ScenarioDecisionReason
User enters wrong passwordinfoExpected behavior, not an error
Payment gateway timeouterror + retryNeeds attention, affects user
Cache missdebugOnly useful for performance analysis
User created accountinfoBusiness event worth recording
Loop iteration 5000 of 10000Don't logCreates noise, no debug value
External API returns 500warn or errorDepends on retry/fallback behavior
Background job startedinfoUseful for job debugging
Background job failed after retrieserrorNeeds investigation

Incident Debugging Checklist

When designing logs, verify you can answer:

  • Who — Can filter to specific user/org/account?
  • What — Can identify the exact operation that failed?
  • When — Can narrow to specific time window?
  • Why — Is error context captured (reason, upstream cause)?
  • Where — Can trace across services via correlation ID?

Post-incident: Add the logs you wished you had.

平台分布

Codex

34.77%
按下载量换算97

Claude

28.37%
按下载量换算79

Cursor

17.91%
按下载量换算50

Gemini CLI

9.19%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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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