MCP HubMCP Hub
SKILL·B56BE8

observability-baseline

avelikiy
업데이트됨 10 days ago
53
11
53
GitHub에서 보기
기타general

정보

이 스킬은 새로 스캐폴딩된 서비스에 필수적인 프로덕션 가시성 요소들—Sentry 오류 캡처, 요청 ID 로깅, 헬스 엔드포인트—를 자동으로 연결합니다. 앱 생성 및 인프라 프로비저닝 과정에서 적용되어 서비스가 첫날부터 모니터링 가능하도록 보장합니다. 개발자는 새로운 백엔드 서비스 아키타입에 사용해야 하며, 라이브러리나 정적 사이트에는 적용하지 않아야 합니다.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/avelikiy/great_cto
Git 클론대체
git clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/observability-baseline

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

observability-baseline

stack-baseline names Sentry and wires it nowhere — so every shipped product's first prod incident is invisible, and l3-support triages blind. This skill makes three things exist at scaffold time. Defaults baked in; no founder question.

1. Error capture (Sentry)

  • instrumentation.ts (Next.js) / SDK init at process start; DSN from SENTRY_DSN env (never hardcoded).
  • CI uploads source maps on release so stack traces are readable (release = git sha).
  • Capture unhandled rejections + a global error boundary on the client.

2. Request-id structured logging

  • A logger that emits JSON (not console.log prose) with a per-request request_id (generate at the edge, propagate via header/async-local-storage).
  • Levels: error / warn / info / debug — diagnostics go to stderr, never mixed into user-facing stdout. (Same discipline as the CLI logging gap, DEEPEN d94.)
  • One log line per request with: request_id, method, path, status, latency_ms.

3. Health endpoints

  • GET /healthz — liveness (process up). GET /readyz — readiness (deps reachable: db, cache). Cheap, unauthenticated, no PII.
  • These are what infra-provisioner probes and what a load balancer checks.

Wiring (a skill is shelfware unless a consumer loads it)

ConsumerWhat it does with this skill
app-scaffolderbakes instrumentation.ts + the JSON logger + /healthz+/readyz into the generated app; adds SENTRY_DSN to .env.example
infra-provisionersets SENTRY_DSN in the prod env list; points the platform health probe at /readyz; records the Sentry project in PROVISION
l3-supportfirst triage step reads Sentry + the request-id logs (a trace now exists to read)
devopsdeploy gate fails if /readyz doesn't return 200 post-deploy

Output

A scaffolded app where the first prod error is captured, every request is traceable by id, and the platform can health-check it. Record the Sentry project + endpoints in docs/infra/PROVISION-{slug}.md. Done = the three pieces exist AND are wired into the prod env, not just present in code.

GitHub 저장소

avelikiy/great_cto
경로: skills/observability-baseline
0
agentic-codingclaude-code-pluginclaude-code-skillsclaude-code-subagentscode-reviewcto
FAQ

Frequently asked questions

What is the observability-baseline skill?

observability-baseline is a Claude Skill by avelikiy. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform observability-baseline-related tasks without extra prompting.

How do I install observability-baseline?

Use the install commands on this page: add observability-baseline to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does observability-baseline belong to?

observability-baseline is in the Other category, tagged general.

Is observability-baseline free to use?

Yes. observability-baseline is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

연관 스킬

llamaguard
기타

LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.

스킬 보기
cost-optimization
기타

이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기
sports-betting-analyzer
기타

이 Claude Skill은 스프레드, 오버/언더, 프로프 베트를 포함한 스포츠 베팅 시장을 분석합니다. 역사적 추이와 상황별 통계를 검토하여 가치 베트를 발견하고, 교육적 목적으로 실행 가능한 권장 사항이 담긴 구조화된 마크다운 결과를 제공합니다. 개발자는 이 기능을 스포츠 베팅 분석 도구에 활용할 수 있으며, 단순히 엔터테인먼트/교육 목적으로만 설계되었음을 유의해야 합니다.

스킬 보기
quantizing-models-bitsandbytes
기타

이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.

스킬 보기