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
추천npx skills add avelikiy/great_cto -a claude-code/plugin add https://github.com/avelikiy/great_ctogit clone https://github.com/avelikiy/great_cto.git ~/.claude/skills/observability-baselineClaude 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 fromSENTRY_DSNenv (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.logprose) with a per-requestrequest_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)
| Consumer | What it does with this skill |
|---|---|
| app-scaffolder | bakes instrumentation.ts + the JSON logger + /healthz+/readyz into the generated app; adds SENTRY_DSN to .env.example |
| infra-provisioner | sets SENTRY_DSN in the prod env list; points the platform health probe at /readyz; records the Sentry project in PROVISION |
| l3-support | first triage step reads Sentry + the request-id logs (a trace now exists to read) |
| devops | deploy 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
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
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.
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.
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.
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.
