error-tracking について
アプリケーションに Sentry によるエラー追跡を設定するためのスキルです。例外の捕捉、リリース管理、パフォーマンス監視に加え、エラーやユーザーへの影響を分析する方法を扱います。
主な機能
- 01Sentry のセットアップと統合
- 02例外とパフォーマンスの監視
- 03ソースマップとリリース管理
- 04エラーコンテキストの追加とフィルタリング
- 05エラー分析のベストプラクティス
活用シーン
- 01本番アプリケーションのエラー監視
- 02リリースとデプロイの追跡
- 03パフォーマンス問題の発見
- 04エラーによるユーザー影響の評価
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ aj-geddes/ useful-ai-prompts --skill error-trackingインストール後、Claude Code で/error-trackingを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
references/custom-error-context.mdexpress-middleware-integration.mdperformance-monitoring.mdpython-sentry-integration.mdsentry-setup.mdsource-maps-and-release-management.mdscripts/validate-api.shtemplates/api-scaffold.yaml詳細
エラートラッキング
目次
概要
Sentry を使って包括的なエラートラッキングを設定し、例外、パフォーマンスの問題、アプリケーションの安定性を自動的に収集、報告、分析します。
使用する場面
- 本番環境でのエラー監視
- 例外の自動収集
- リリースの追跡
- パフォーマンスの問題の検出
- ユーザーへの影響分析
クイックスタート
最小限の動作例:
npm install -g @sentry/cli
npm install @sentry/node @sentry/tracing
sentry init -d
リファレンスガイド
詳細な実装は references/ ディレクトリにあります:
| ガイド | 内容 |
|---|---|
| Sentry のセットアップ | Sentry のセットアップ、Node.js Sentry 統合 |
| Express ミドルウェアの統合 | Express ミドルウェアの統合 |
| Python Sentry 統合 | Python Sentry 統合 |
| ソースマップとリリース管理 | ソースマップとリリース管理、CI/CD リリースの作成 |
| カスタムエラーコンテキスト | カスタムエラーコンテキスト |
| パフォーマンス監視 | パフォーマンス監視 |
ベストプラクティス
✅ 推奨事項
- 本番環境用にソースマップを設定する
- 適切なサンプルレートを設定する
- リリースとデプロイを追跡する
- 機密情報をフィルタリングする
- エラーに意味のあるコンテキストを追加する
- デバッグにパンくずリストを使用する
- ユーザー情報を設定する
- エラーの傾向を定期的に確認する
❌ 禁止事項
- 本番環境ですべてのエラーを送信する
- コンテキストにパスワードを含める
- 環境に応じた設定を無視する
- ソースマップのアップロードを省略する
- 個人を特定できる情報をログに記録する
- 適切なフィルタリングなしで使用する
- 本番環境でトラッキングを無効にする
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