distributed-tracing
✓使用 Jaeger 和 Tempo 實施分佈式跟踪，以跟踪微服務之間的請求並識別性能瓶頸。在調試微服務、分析請求流或實現分佈式系統的可觀察性時使用。
SKILL.md
Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo for request flow visibility across microservices.
Track requests across distributed systems to understand latency, dependencies, and failure points.
使用 Jaeger 和 Tempo 實施分佈式跟踪，以跟踪微服務之間的請求並識別性能瓶頸。在調試微服務、分析請求流或實現分佈式系統的可觀察性時使用。 來源：sickn33/antigravity-awesome-skills。
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill distributed-tracing 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill distributed-tracing- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 distributed-tracing？
使用 Jaeger 和 Tempo 實施分佈式跟踪，以跟踪微服務之間的請求並識別性能瓶頸。在調試微服務、分析請求流或實現分佈式系統的可觀察性時使用。 來源：sickn33/antigravity-awesome-skills。
如何安裝 distributed-tracing？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill distributed-tracing 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01