observability instrumentation

SKILL.md

You can't improve what you can't measure. You can't debug what you can't observe.

❌ Log spamming: Logging everything (noise overwhelms signal) ❌ Unstructured logs: String concatenation instead of structured fields ❌ Synchronous logging: Blocking on log writes (use async handlers) ❌ Missing context: Logs without request ID or user context ❌ Metrics explosion: Too many unique label combinations (cardinality issues)

Status: ✅ Production-ready | 23-46x speedup | 90-95% transferable | Validated in meta-cc

Go 슬로그, Prometheus 스타일 메트릭 및 분산 추적 패턴을 사용하여 구조화된 로깅으로 세 가지 기본 요소(로그, 메트릭, 추적)를 구현하는 포괄적인 관찰 방법론입니다. 처음부터 관찰 가능성을 추가하거나, 로그가 구조화되지 않았거나 부적절하거나, 측정항목 수집이 없거나, 프로덕션 문제 디버깅이 어렵거나, 성능 모니터링이 필요한 경우에 사용하세요. 구조화된 로깅 패턴(컨텍스트 로깅, 로그 수준 DEBUG/INFO/WARN/ERROR, 요청 ID 전파), 메트릭 계측(카운터/게이지/히스토그램 패턴, Prometheus 설명), 추적 설정(범위 생성, 컨텍스트 전파, 샘플링 전략) 및 Go 슬로그 모범 사례(JSON 형식화, 속성 관리, 핸들러 구성)를 제공합니다. 임시 로깅에 비해 속도가 23~46배 향상되고 언어 간 전송 가능성이 90~95%인 Meta-CC에서 검증되었습니다(Go 전용 슬로이지만 패턴은 보편적임). 출처: zpankz/mcp-skillset.

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