traqo JSONL トレースを読み取り、分析し、視覚化してアプリケーションの可観測性を実現します。次の場合に使用します: (1) .jsonl/.jsonl.gz トレース ファイルの読み取りまたはデバッグ、(2) トークンの使用量またはコストの調査、(3) パイプラインの実行フローまたはエラーの分析、(4) Python コードへのトレース インストルメンテーションの追加、(5) シェル コマンドによるトレース データのクエリ、(6) トレース ビューア UI の起動。 「トレースを読む」、「パイプラインで何が起こった」、「トークンの使用法」、「失敗した理由」、「トレースを追加する」、「この関数をトレースする」、「ログを確認する」、「トレースを表示する」、「ダッシュボードを開く」、「実行を視覚化する」などのフレーズでトリガーされます。
コマンドラインで traqo-tracing AI スキルを開発環境にすばやくインストール
ソース: 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 |
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracingtraqo JSONL トレースを読み取り、分析し、視覚化してアプリケーションの可観測性を実現します。次の場合に使用します: (1) .jsonl/.jsonl.gz トレース ファイルの読み取りまたはデバッグ、(2) トークンの使用量またはコストの調査、(3) パイプラインの実行フローまたはエラーの分析、(4) Python コードへのトレース インストルメンテーションの追加、(5) シェル コマンドによるトレース データのクエリ、(6) トレース ビューア UI の起動。 「トレースを読む」、「パイプラインで何が起こった」、「トークンの使用法」、「失敗した理由」、「トレースを追加する」、「この関数をトレースする」、「ログを確認する」、「トレースを表示する」、「ダッシュボードを開く」、「実行を視覚化する」などのフレーズでトリガーされます。 ソース: cecuro/traqo。
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
https://github.com/cecuro/traqo