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monitoring-observability

monitoring-observability

github.com/yonatangross云与 DevOps299262 次安装今天更新
代码仓库

关于 monitoring-observability

面向开发者的 OrchestKit 监控与可观测性技能,汇集 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 和 Langfuse 的项目级约定。重点涵盖仪表板、LLM 链路追踪及 Agent 静默故障检测。

主要功能

  1. 01Grafana 仪表板与 SLO/SLI 规则
  2. 02Langfuse LLM 链路追踪
  3. 03检测工具调用跳过
  4. 04识别质量下降与循环
  5. 05监控令牌激增并告警

适用场景

  1. 01为服务健康状况制定仪表板
  2. 02追踪多步骤 LLM 工作流
  3. 03发现 Agent 未调用预期工具
  4. 04检测输出质量下降或令牌激增

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill monitoring-observability

安装后在 Claude Code 中输入/monitoring-observability确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

metadata.json
test-cases.json
examples/
orchestkit-monitoring-dashboard.md
references/
dashboards.md
langfuse-js-v5.md
metrics-collection.md
dev-agent-lens.md
evaluation-scores.md
experiments-api.md
ork-delta.md
structured-logging.md
session-tracking.md
rules/
_sections.md
silent-degraded-quality.md
silent-alerting.md
_template.md
silent-tool-skipping.md
monitoring-grafana.md
llm-langfuse-traces.md
scripts/
alerting-rules.yml
health-checks.ts
callback-handler.py
opentelemetry-tracing.ts
prometheus-metrics.ts
structured-logging.ts
observe-decorator.py

详细介绍

监控与可观测性

基于 Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 和 Langfuse 的封装,而不是重新讲解这些工具。本技能承载 OrchestKit 的增量内容(版本下限、团队决策、经验教训),其他内容均指向供应商文档。请从 references/ork-delta.md 开始。

上游已覆盖的内容(不要重述)

以下主题均由一手资料完整覆盖。请阅读原始资料,不要在本地重复编写。

主题一手资料
Prometheus 指标类型、RED 方法、基数、PromQLhttps://prometheus.io/docs/practices/
Alertmanager 分组、抑制、升级处理、运行手册https://prometheus.io/docs/alerting/latest/configuration/
Grafana 仪表板、Loki 和 LogQL、Promtailhttps://grafana.com/docs/
OpenTelemetry spans、采样、上下文传播https://opentelemetry.io/docs/
Langfuse Python SDK(@observe、as_type、score_current_span、should_export_span、LangfuseMedia)https://langfuse.com/docs/sdk/python
Langfuse v2 到 v4 的 Python 迁移路径,以及 v3 到 v5 的 JS 迁移路径https://langfuse.com/docs/sdk/python/v4-migration
Langfuse 自托管(ClickHouse、Redis、S3、Helm)https://langfuse.com/docs/deployment/self-host
Langfuse 成本跟踪、模型定价、Metrics API v2https://langfuse.com/docs/model-usage-and-cost
Langfuse 分数、在线评估器、标注队列、提示词管理https://langfuse.com/docs/scores/overview
Langfuse 框架集成(LangChain、LangGraph、CrewAI、Pydantic AI、Bedrock、LiveKit)https://langfuse.com/docs/integrations
Agent 图、观测类型、渲染后的工具调用https://langfuse.com/docs/tracing-features/agent-graphs
PSI、KS 检验、KL 和 JS 散度、Wasserstein、嵌入漂移https://www.evidentlyai.com/blog/data-drift-detection-large-datasets
EWMA 控制图https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/pmc/section3/pmc324.htm
structlog、Winston、关联 ID、日志采样https://www.structlog.org/en/stable/

快速参考

类别规则影响适用场景
基础设施监控1CRITICALGrafana 仪表板、黄金信号、SLO/SLI
LLM 可观测性1HIGHLangfuse 跟踪、观测类型、Agent 图
静默故障3HIGH工具跳过、质量下降、循环/Token 激增告警

总计:3 个类别中的 5 条规则。 漂移检测、成本跟踪、评估打分、Prometheus 埋点和告警规则编写已移至上方列出的上游资料。

快速开始

# Langfuse v4 LLM tracing: semantic as_type plus inline scoring
from langfuse import observe, get_client

@observe(as_type="generation", name="analyze_content")
async def analyze_content(content: str):
    get_client().update_current_trace(
        user_id="user_123", session_id="session_abc",
        tags=["production", "orchestkit"],
    )
    result = await llm.generate(content)
    get_client().score_current_span(name="response_quality", value=0.85)
    return result
# Prometheus RED method, wired the way this repo expects (bounded labels only)
from prometheus_client import Counter, Histogram

http_requests = Counter('http_requests_total', 'Total requests', ['method', 'endpoint', 'status'])
http_duration = Histogram('http_request_duration_seconds', 'Request latency',
    buckets=[0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1, 2, 5])

基础设施监控

仪表板和健康检查模式。指标埋点和告警规则语法请参阅上游资料。

规则文件关键模式
Grafana 仪表板rules/monitoring-grafana.md黄金信号、SLO/SLI、健康检查

CC 2.1.161 — 将 OTEL 资源属性作为指标标签: 现在,OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES 的值会作为标签附加到指标数据点上,因此可以按自定义维度(团队、仓库、环境)筛选使用量指标。请为仪表板添加标签选择器,以便按租户/团队跟踪成本和用量。

LLM 可观测性

基于 Langfuse 为 LLM 应用提供跟踪。成本跟踪、评分和漂移统计已由上游覆盖;此处仅保留本仓库接入跟踪的方式。

规则文件关键模式
Langfuse 跟踪rules/llm-langfuse-traces.md@observe 装饰器、OTEL spans、Agent 图

静默故障

检测并告警 LLM Agent 中的静默故障。

规则文件关键模式
工具跳过rules/silent-tool-skipping.md预期与实际工具调用、Langfuse traces
质量下降rules/silent-degraded-quality.md启发式方法 + LLM-as-judge、z-score 基线
静默告警rules/silent-alerting.md循环检测、token 激增、升级工作流

CC 2.1.169 — OTEL 客户端证书路径需要信任确认: 不受信任的项目设置无法再在未经信任确认的情况下设置 OTEL 客户端证书路径。如果你的 OTEL exporter 使用在项目 .claude/settings.json 中配置的客户端证书,那么首次在不受信任的项目中使用时,会出现一次性信任提示 — 2.1.169 之后遥测数据静默中断,通常是因为这道关卡,而非 collector。

关键决策

决策建议理由
指标方法RED 方法(速率、错误、耗时)行业标准,涵盖服务健康状况的关键方面
日志格式结构化 JSON可由机器解析,支持日志聚合
追踪OpenTelemetry与供应商无关,支持自动插桩,生态系统广泛
LLM 可观测性Langfuse(而非 LangSmith)开源、可自托管,内置提示词管理
LLM 追踪 API@observe(as_type=...) + score_current_span()v4:语义类型、内联评分、span 筛选
Langfuse APIObservations API v2 + Metrics API v2v4(2026 年 3 月):查询更快,可大规模聚合
Hook 遥测传输位于 ~/.claude/analytics/ 下的 JSONL,绝不在进程内使用 SDKHook 是按事件运行的进程;初始化 SDK 会在每次生成时产生开销(references/ork-delta.md)

详细文档

资源描述
references/ork-delta.md从这里开始。 上游文档未涵盖的基础要求、项目决策和经验教训
references/langfuse-js-v5.mdJS/TS SDK v5 相较于 Python 4.x 的差异:包映射、虚构包、SpanProcessor 与 exporter。编写任何 JS Langfuse 代码前请先阅读
references/experiments-api.md本仓库使用的 Langfuse 实验和数据集运行
references/evaluation-scores.md评分结构和评分流水线接线方式
references/session-tracking.md多步骤工作流中的会话和用户分组
references/metrics-collection.mdClaude Code OTEL 指标清单和 collector 端关联
references/dashboards.md仪表板布局规范
references/structured-logging.md结构化日志字段规范
references/dev-agent-lens.md用于 API 边界可观测性的 LiteLLM 代理层
examples/orchestkit-monitoring-dashboard.md监控仪表板示例
scripts/模板:Prometheus、OpenTelemetry、健康检查、Langfuse

相关技能

  • defense-in-depth - 将第 8 层可观测性纳入安全架构
  • devops-deployment - 将可观测性集成到 CI/CD 和 Kubernetes 中
  • resilience-patterns - 监控熔断器和故障场景
  • llm-evaluation - 与 Langfuse 评分集成的评估模式
  • caching - 降低 Langfuse 所追踪成本的缓存策略

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