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traqo-tracing

Lisez, analysez et visualisez les traces Traqo JSONL pour l'observabilité des applications. À utiliser lorsque : (1) lire ou déboguer des fichiers de trace .jsonl/.jsonl.gz, (2) enquêter sur l'utilisation ou les coûts des jetons, (3) analyser le flux ou les erreurs d'exécution du pipeline, (4) ajouter une instrumentation de traçage au code Python, (5) interroger des données de trace avec des commandes shell, (6) lancer l'interface utilisateur de la visionneuse de trace. Se déclenche sur des expressions telles que « lire la trace », « ce qui s'est passé dans le pipeline », « utilisation du jeton », « pourquoi a-t-il échoué », « ajouter un traçage », « tracer cette fonction », « vérifier les journaux », « me montrer les traces », « ouvrir le tableau de bord », « visualiser l'exécution ».

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Installation

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

Comment installer traqo-tracing

Installez rapidement le skill IA traqo-tracing dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : cecuro/traqo.

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 |

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-03-10
Mis à jour
2026-03-10

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Réponses rapides

Qu'est-ce que traqo-tracing ?

Lisez, analysez et visualisez les traces Traqo JSONL pour l'observabilité des applications. À utiliser lorsque : (1) lire ou déboguer des fichiers de trace .jsonl/.jsonl.gz, (2) enquêter sur l'utilisation ou les coûts des jetons, (3) analyser le flux ou les erreurs d'exécution du pipeline, (4) ajouter une instrumentation de traçage au code Python, (5) interroger des données de trace avec des commandes shell, (6) lancer l'interface utilisateur de la visionneuse de trace. Se déclenche sur des expressions telles que « lire la trace », « ce qui s'est passé dans le pipeline », « utilisation du jeton », « pourquoi a-t-il échoué », « ajouter un traçage », « tracer cette fonction », « vérifier les journaux », « me montrer les traces », « ouvrir le tableau de bord », « visualiser l'exécution ». Source : cecuro/traqo.

Comment installer traqo-tracing ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/cecuro/traqo

Détails

Catégorie
</>Développement
Source
skills.sh
Première apparition
2026-03-10

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