·traqo-tracing
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traqo-tracing

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cecuro/traqoGitHub: cecuro/traqoFuente: cecuro/traqo

Lea, analice y visualice los seguimientos JSONL de traqo para la observabilidad de las aplicaciones. Úselo cuando: (1) lea o depure archivos de seguimiento .jsonl/.jsonl.gz, (2) investigue el uso o los costos del token, (3) analice el flujo de ejecución de la canalización o los errores, (4) agregue instrumentación de seguimiento al código Python, (5) consulte datos de seguimiento con comandos de shell, (6) inicie la interfaz de usuario del visor de seguimiento. Activadores de frases como "leer el seguimiento", "qué sucedió en la tubería", "uso del token", "por qué falló", "agregar seguimiento", "rastrear esta función", "verificar los registros", "muéstrame los seguimientos", "abrir el panel", "visualizar la ejecución".

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Instalación

GitHub: cecuro/traqo
$npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing

Cómo instalar traqo-tracing

Instala rápidamente el skill de IA traqo-tracing en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos

  1. Abrir Terminal: Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Ejecutar comando de instalación: Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing
  3. Verificar instalación: Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

Fuente: cecuro/traqo.

SKILL.md

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Traces are stored as compressed .jsonl.gz files, optionally with a .content.jsonl.zst sidecar for externalized large span inputs. The raw .jsonl buffer is deleted after compression. Last line is always traceend with summary stats. Start there.

For compressed traces, large spanstart inputs (>10 KB) are replaced with {"ref": " ", "size": N} stubs. The full input lives in the companion .content.jsonl.zst file. If you see a ref stub, use traqo ui (loads on click) or the Python readcontent() API to retrieve the original input.

| tracestart | tracerversion, input, metadata, tags, threadid | | spanstart | id, parentid, name, input, metadata, tags, kind | | spanend | id, parentid, name, durations, status, output, metadata, tags, kind | | event | name, data (arbitrary dict) | | traceend | durations, output, stats, children |

Datos (listos para citar)

Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.

Comando de instalación
npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing
Fuente
cecuro/traqo
Categoría
</>Desarrollo
Verificado
✓
Primera vez visto
2026-03-10
Actualizado
2026-03-10
URL
https://www.learn-skills.dev/es/skills/cecuro/traqo/traqo-tracing

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Respuestas rápidas

¿Qué es traqo-tracing?

Lea, analice y visualice los seguimientos JSONL de traqo para la observabilidad de las aplicaciones. Úselo cuando: (1) lea o depure archivos de seguimiento .jsonl/.jsonl.gz, (2) investigue el uso o los costos del token, (3) analice el flujo de ejecución de la canalización o los errores, (4) agregue instrumentación de seguimiento al código Python, (5) consulte datos de seguimiento con comandos de shell, (6) inicie la interfaz de usuario del visor de seguimiento. Activadores de frases como "leer el seguimiento", "qué sucedió en la tubería", "uso del token", "por qué falló", "agregar seguimiento", "rastrear esta función", "verificar los registros", "muéstrame los seguimientos", "abrir el panel", "visualizar la ejecución". Fuente: cecuro/traqo.

¿Cómo instalo traqo-tracing?

Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw

¿Dónde está el repositorio de origen?

https://github.com/cecuro/traqo

Detalles

Categoría
</>Desarrollo
Fuente
skills.sh
Primera vez visto
2026-03-10

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