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/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.

From plugin
11262 skills19 agents25 commands7 hooks1 MCP
shell
$ npx -y skills add 686f6c61/alfred-dev --skill monitoring-setup --agent claude-code

How 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
How auto-invocation works

Context preview

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.md
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.
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Read it on GitHub ↗
Ships withalfred-dev

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.

Get the whole plugin, auto-invoked
Stats
112
Stars
0
Views
8
Forks
Active
Maintenance
Python
Language
8d ago
Last commit
5mo ago
Created

Repo: 686f6c61/alfred-dev

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