·traqo-tracing
</>

traqo-tracing

Leggi, analizza e visualizza le tracce JSONL traqo per l'osservabilità dell'applicazione. Utilizzare quando: (1) leggere o eseguire il debug di file di traccia .jsonl/.jsonl.gz, (2) analizzare l'utilizzo o i costi dei token, (3) analizzare il flusso di esecuzione o gli errori della pipeline, (4) aggiungere strumentazione di traccia al codice Python, (5) eseguire query sui dati di traccia con comandi shell, (6) avviare l'interfaccia utente del visualizzatore di tracce. Si attiva su frasi come "leggi la traccia", "cosa è successo nella pipeline", "utilizzo del token", "perché non è riuscito", "aggiungi traccia", "traccia questa funzione", "controlla i registri", "mostrami le tracce", "apri la dashboard", "visualizza l'esecuzione".

10Installazioni·1Tendenza·@cecuro

Installazione

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

Come installare traqo-tracing

Installa rapidamente la skill AI traqo-tracing nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando

  1. Apri il terminale: Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.)
  2. Esegui il comando di installazione: Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing
  3. Verifica l'installazione: Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Fonte: 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 |

Fatti (pronti per citazione)

Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.

Comando di installazione
npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing
Categoria
</>Sviluppo
Verificato
Prima apparizione
2026-03-10
Aggiornato
2026-03-10

Browse more skills from cecuro/traqo

Risposte rapide

Che cos'è traqo-tracing?

Leggi, analizza e visualizza le tracce JSONL traqo per l'osservabilità dell'applicazione. Utilizzare quando: (1) leggere o eseguire il debug di file di traccia .jsonl/.jsonl.gz, (2) analizzare l'utilizzo o i costi dei token, (3) analizzare il flusso di esecuzione o gli errori della pipeline, (4) aggiungere strumentazione di traccia al codice Python, (5) eseguire query sui dati di traccia con comandi shell, (6) avviare l'interfaccia utente del visualizzatore di tracce. Si attiva su frasi come "leggi la traccia", "cosa è successo nella pipeline", "utilizzo del token", "perché non è riuscito", "aggiungi traccia", "traccia questa funzione", "controlla i registri", "mostrami le tracce", "apri la dashboard", "visualizza l'esecuzione". Fonte: cecuro/traqo.

Come installo traqo-tracing?

Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw

Dov'è il repository sorgente?

https://github.com/cecuro/traqo

Dettagli

Categoria
</>Sviluppo
Fonte
skills.sh
Prima apparizione
2026-03-10

Skills correlate

Nessuna