von microsoft
azure-monitor-opentelemetry-ts hilft dabei, Node.js-Apps mit Azure Monitor und OpenTelemetry für verteilte Traces, Metriken und Logs zu instrumentieren. Verwenden Sie diesen azure-monitor-opentelemetry-ts Skill, um das Paket zu installieren, `APPLICATIONINSIGHTS_CONNECTION_STRING` zu setzen und die korrekte Startreihenfolge für die Auto-Instrumentierung einzuhalten.
von microsoft
azure-monitor-opentelemetry-py ist die Azure Monitor OpenTelemetry Distribution für Python. Nutzen Sie sie für die Einrichtung von Application Insights per Einzeiler, Auto-Instrumentierung und praxisnahe Azure-Monitor-Telemetrie mit minimalen Änderungen am Anwendungscode.
von NeoLabHQ
root-cause-tracing hilft dir beim Debuggen von Fehlern, indem es vom Symptom zurück zum ursprünglichen Auslöser verfolgt. Es eignet sich ideal für tieferliegende Stack-Fehler, irreführende Ausgaben und Fälle, in denen ungültige Daten, Pfade oder Arbeitsverzeichnisse früher im Ablauf eingeführt wurden. Nutze es als Leitfaden für root-cause-tracing, um systematisch zu debuggen und sicherere Korrekturen vorzunehmen.
von openai
Die sentry skill ist ein schreibgeschütztes Observability-Tool zum Prüfen von Sentry-Issues, Events und Health-Signalen. Verwende es, um aktuelle Produktionsfehler zu untersuchen, Auswirkungen zusammenzufassen und wiederholbare CLI-Abfragen mit strukturierten Ausgaben auszuführen. Es eignet sich besonders, wenn du einen praktischen sentry Leitfaden für Triage brauchst, nicht einen breiten Observability-Überblick.
von microsoft
azure-monitor-opentelemetry-exporter-py hilft dir beim Einrichten eines Low-Level-OpenTelemetry-Exports von Python zu Azure Monitor und Application Insights. Nutze es, wenn du eine maßgeschneiderte Observability-Pipeline mit direkter Kontrolle über Traces, Metriken und Logs brauchst – nicht eine höherstufige Auto-Instrumentierungs-Distro.
