애플리케이션 관찰 가능성을 위해 traqo JSONL 추적을 읽고, 분석하고, 시각화합니다. (1) .jsonl/.jsonl.gz 추적 파일 읽기 또는 디버깅, (2) 토큰 사용량 또는 비용 조사, (3) 파이프라인 실행 흐름 또는 오류 분석, (4) Python 코드에 추적 계측 추가, (5) 셸 명령으로 추적 데이터 쿼리, (6) 추적 뷰어 UI 시작 등의 경우에 사용합니다. "추적 읽기", "파이프라인에서 발생한 일", "토큰 사용", "실패한 이유", "추적 추가", "이 함수 추적", "로그 확인", "추적 표시", "대시보드 열기", "실행 시각화"와 같은 문구에 대해 트리거됩니다.
명령줄에서 traqo-tracing AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: 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/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing애플리케이션 관찰 가능성을 위해 traqo JSONL 추적을 읽고, 분석하고, 시각화합니다. (1) .jsonl/.jsonl.gz 추적 파일 읽기 또는 디버깅, (2) 토큰 사용량 또는 비용 조사, (3) 파이프라인 실행 흐름 또는 오류 분석, (4) Python 코드에 추적 계측 추가, (5) 셸 명령으로 추적 데이터 쿼리, (6) 추적 뷰어 UI 시작 등의 경우에 사용합니다. "추적 읽기", "파이프라인에서 발생한 일", "토큰 사용", "실패한 이유", "추적 추가", "이 함수 추적", "로그 확인", "추적 표시", "대시보드 열기", "실행 시각화"와 같은 문구에 대해 트리거됩니다. 출처: cecuro/traqo.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/cecuro/traqo --skill traqo-tracing 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/cecuro/traqo