/monitoring-setup
Configurar observabilidad del servicio. Activar cuando el usuario quiera configurar logging, integrar Sentry, implementar error tracking, definir metricas, configurar alertas, mejorar la observabilidad o monitorizar un servicio.
$ npx -y skills add 686f6c61/alfred-dev --skill monitoring-setup --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
/monitoring-setup
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The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
Configurar observabilidad del servicio. Activar cuando el usuario quiera configurar logging, integrar Sentry, implementar error tracking, definir metricas, configurar alertas, mejorar la observabilidad o monitorizar un servicio.
SKILL.md
monitoring-setup.SKILL.mdname: monitoring-setup
description: "Configurar observabilidad del servicio. Activar cuando el usuario quiera configurar logging, integrar Sentry, implementar error tracking, definir metricas, configurar alertas, mejorar la observabilidad o monitorizar un servicio."
Configurar observabilidad
Resumen
Este skill configura las tres patas de la observabilidad: logging estructurado, error tracking y métricas. Sin observabilidad, operar un servicio en producción es como conducir de noche sin luces: todo va bien hasta que no. El objetivo es poder responder a tres preguntas fundamentales: qué está pasando ahora, qué ha pasado antes y por qué algo falla.
Proceso
1. **Configurar logging estructurado.** Los logs en texto plano son difíciles de buscar y analizar. Usar JSON como formato estándar:
{
"timestamp": "2024-03-15T10:30:00Z",
"level": "error",
"message": "Fallo al procesar pago",
"service": "payment-service",
"requestId": "abc-123",
"userId": "usr-456",
"error": {
"type": "PaymentGatewayError",
"message": "Timeout after 30s",
"stack": "..."
}
}Principios del logging:
- Cada entrada tiene timestamp, nivel, mensaje y contexto.
- Los request IDs permiten trazar un flujo a través de múltiples servicios.
- Los datos sensibles (contraseñas, tokens, datos personales) NUNCA aparecen en logs.
- Niveles: `debug` (desarrollo), `info` (flujo normal), `warn` (situación inusual), `error` (algo falló).
2. **Configurar error tracking.** Herramientas como Sentry, Bugsnag o Rollbar proporcionan contexto rico para cada error:
- Instalación del SDK en la aplicación.
- Configuración del DSN (endpoint de reporte).
- Source maps para errores de frontend (si aplica).
- Agrupación de errores para evitar ruido.
- Alertas para errores nuevos o con picos de frecuencia.
- Integración con el sistema de issues (GitHub, Jira) para seguimiento.
3. **Definir métricas de negocio y técnicas.** Las métricas cuentan la historia del sistema en números:
- **Técnicas:** latencia de requests (p50, p95, p99), tasa de error, uso de CPU/memoria, conexiones a base de datos.
- **Negocio:** registros por hora, transacciones completadas, tasa de conversión, usuarios activos.
Las métricas de negocio son las que más interesan al equipo de producto; las técnicas son las que interesan a operaciones.
4. **Configurar alertas.** Las alertas deben ser accionables, no ruidosas:
- **Crítica:** el servicio está caído o perdiendo datos. Requiere acción inmediata (pagina al ingeniero de guardia).
- **Alta:** tasa de error elevada o degradación significativa. Requiere atención en la próxima hora.
- **Media:** tendencia preocupante que no requiere acción inmediata. Revisar en el próximo día laborable.
Evitar alertas que nadie mira. Si una alerta se ignora sistemáticamente, o se elimina o se ajusta su umbral.
5. **Implementar health endpoints.** La aplicación debe exponer su estado de salud:
- `GET /health`: responde 200 si la aplicación está corriendo (liveness).
- `GET /ready`: responde 200 si la aplicación puede procesar requests (readiness). Incluye verificación de dependencias críticas (base de datos, caché).
6. **Documentar la configuración.** Dejar claro dónde se visualizan los logs, cómo se accede al error tracking y qué dashboards están disponibles.
Criterios de éxito
- Los logs son estructurados (JSON) con timestamp, nivel, mensaje y contexto.
- No hay datos sensibles en los logs.
- El error tracking está integrado y agrupa errores correctamente.
- Las métricas cubren al menos latencia, tasa de error y una métrica de negocio.
- Las alertas son accionables y están clasificadas por severidad.
- Los health endpoints están implementados y responden correctamente.
Que NO hacer
- No loguear datos personales (PII). Nombres, emails, direcciones IP, tokens de sesión y cualquier dato identificable deben ser redactados o excluidos de los logs para cumplir con GDPR y buenas prácticas de seguridad.
- No configurar alertas sin definir umbrales concretos. Una alerta sin umbral genera ruido y se acaba ignorando. Cada alerta debe tener un criterio numérico que determine cuándo se dispara y cuándo se resuelve.
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name: monitoring-setup description: "Configurar observabilidad del servicio. Activar cuando el usuario quiera configurar logging, integrar Sentry, implementar error tracking, definir metricas, configurar alertas, mejorar la observabilidad o monitorizar un servicio."
Configurar observabilidad
Resumen
Este skill configura las tres patas de la observabilidad: logging estructurado, error tracking y métricas. Sin observabilidad, operar un servicio en producción es como conducir de noche sin luces: todo va bien hasta que no. El objetivo es poder responder a tres preguntas fundamentales: qué está pasando ahora, qué ha pasado antes y por qué algo falla.
Proceso
1. **Configurar logging estructurado.** Los logs en texto plano son difíciles de buscar y analizar. Usar JSON como formato estándar:
{
"timestamp": "2024-03-15T10:30:00Z",
"level": "error",
"message": "Fallo al procesar pago",
"service": "payment-service",
"requestId": "abc-123",
"userId": "usr-456",
"error": {
"type": "PaymentGatewayError",
"message": "Timeout after 30s",
"stack": "..."
}
}Principios del logging:
- Cada entrada tiene timestamp, nivel, mensaje y contexto.
- Los request IDs permiten trazar un flujo a través de múltiples servicios.
- Los datos sensibles (contraseñas, tokens, datos personales) NUNCA aparecen en logs.
- Niveles: `debug` (desarrollo), `info` (flujo normal), `warn` (situación inusual), `error` (algo falló).
2. **Configurar error tracking.** Herramientas como Sentry, Bugsnag o Rollbar proporcionan contexto rico para cada error:
- Instalación del SDK en la aplicación.
- Configuración del DSN (endpoint de reporte).
- Source maps para errores de frontend (si aplica).
- Agrupación de errores para evitar ruido.
- Alertas para errores nuevos o con picos de frecuencia.
- Integración con el sistema de issues (GitHub, Jira) para seguimiento.
3. **Definir métricas de negocio y técnicas.** Las métricas cuentan la historia del sistema en números:
- **Técnicas:** latencia de requests (p50, p95, p99), tasa de error, uso de CPU/memoria, conexiones a base de datos.
- **Negocio:** registros por hora, transacciones completadas, tasa de conversión, usuarios activos.
Las métricas de negocio son las que más interesan al equipo de producto; las técnicas son las que interesan a operaciones.
4. **Configurar alertas.** Las alertas deben ser accionables, no ruidosas:
- **Crítica:** el servicio está caído o perdiendo datos. Requiere acción inmediata (pagina al ingeniero de guardia).
- **Alta:** tasa de error elevada o degradación significativa. Requiere atención en la próxima hora.
- **Media:** tendencia preocupante que no requiere acción inmediata. Revisar en el próximo día laborable.
Evitar alertas que nadie mira. Si una alerta se ignora sistemáticamente, o se elimina o se ajusta su umbral.
5. **Implementar health endpoints.** La aplicación debe exponer su estado de salud:
- `GET /health`: responde 200 si la aplicación está corriendo (liveness).
- `GET /ready`: responde 200 si la aplicación puede procesar requests (readiness). Incluye verificación de dependencias críticas (base de datos, caché).
6. **Documentar la configuración.** Dejar claro dónde se visualizan los logs, cómo se accede al error tracking y qué dashboards están disponibles.
Criterios de éxito
- Los logs son estructurados (JSON) con timestamp, nivel, mensaje y contexto.
- No hay datos sensibles en los logs.
- El error tracking está integrado y agrupa errores correctamente.
- Las métricas cubren al menos latencia, tasa de error y una métrica de negocio.
- Las alertas son accionables y están clasificadas por severidad.
- Los health endpoints están implementados y responden correctamente.
Que NO hacer
- No loguear datos personales (PII). Nombres, emails, direcciones IP, tokens de sesión y cualquier dato identificable deben ser redactados o excluidos de los logs para cumplir con GDPR y buenas prácticas de seguridad.
- No configurar alertas sin definir umbrales concretos. Una alerta sin umbral genera ruido y se acaba ignorando. Cada alerta debe tener un criterio numérico que determine cuándo se dispara y cuándo se resuelve.
Plugin de Claude Code: 18 agentes especializados, 60 skills, 25 comandos, 13 hooks, memoria persistente, Memory UI local, quality gates, evidence guard, continuidad operativa y modo autopilot.
Repo: 686f6c61/alfred-dev
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