cloudflare-workers-observability — скилл для Claude Code: логи
Скилл для наблюдаемости Cloudflare Workers: структурированные логи, Analytics Engine, Tail Workers, метрики и алерты. Пригодится, когда воркер падает в проде, а логов не видно.
npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a claude-codeЧто делает cloudflare-workers-observability
Скилл описывает, как настроить наблюдаемость воркера целиком: от console.log до Tail Workers, Analytics Engine, Logpush и трассировки событий. Внутри — готовые шаблоны кода на TypeScript: фабрика логгера с requestId, класс Logger с уровнями и редактированием чувствительных полей, запись точек в Analytics Engine, обработчик tail() для приёма логов от других воркеров.
Отдельная таблица разбирает восемь типовых ошибок: логи не появляются в дашборде, сообщения обрезаются на 128KB, Tail Worker молчит из-за несовпадения имени биндинга, запись в Analytics Engine не проходит. Есть и правила: писать JSON, а не простой текст, добавлять контекст запроса в каждую запись, вырезать токены и PII, сэмплировать частые логи в проде.
Важная деталь: чтобы логи вообще пошли, в wrangler.jsonc нужно включить observability.enabled и задать head_sampling_rate. Без этого дашборд будет пустым, и вы решите, что воркер работает нормально. Скилл ставится в шесть платформ, но конфигурация и примеры кода рассчитаны на Workers.
Какие задачи решает
- включить структурированное логирование в воркере с requestId в каждой записи
- настроить Tail Worker для сбора логов из продакшена
- записать бизнес-метрики в Analytics Engine через writeDataPoint
- вырезать токены и PII из логов перед отправкой
- разобраться, почему логи не видны в дашборде Cloudflare
Примеры запросов агенту
- добавь структурированное логирование в мой Cloudflare Worker с requestId и редактированием токенов
- настрой Tail Worker, который принимает логи от воркера и фильтрует ошибки
- запиши метрику времени ответа в Analytics Engine через биндинг ANALYTICS
Как установить cloudflare-workers-observability
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/cloudflare-workers-observability/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/cloudflare-workers-observability/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/cloudflare-workers-observability/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/cloudflare-workers-observability/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install secondsky/claude-skills cloudflare-workers-observability2Вручную: положить файлы
.github/skills/cloudflare-workers-observability/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/secondsky/claude-skills --path plugins/cloudflare-workers/skills/cloudflare-workers-observabilityВручную: положить файлы
.devin/skills/cloudflare-workers-observability/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о cloudflare-workers-observability
Как установить cloudflare-workers-observability в Claude?
Выполните npx skills add secondsky/claude-skills --skill cloudflare-workers-observability -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/cloudflare-workers-observability/SKILL.md.
Что делает cloudflare-workers-observability?
Даёт шаблоны и правила для наблюдаемости Cloudflare Workers: структурированные логи, метрики через Analytics Engine, Tail Workers, Logpush и трассировку. Помогает и при отладке, и при разборе ошибок парсинга логов или настройки алертов.
Почему логи воркера не появляются в дашборде?
Скилл называет частую причину: в wrangler.jsonc не включён блок observability с enabled: true. Второй вариант — сообщения обрезаются на 128KB, тогда большие payloads нужно разбивать или сэмплировать.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: cloudflare-workers-observability
description: Cloudflare Workers observability with logging, Analytics Engine, Tail Workers, metrics, and alerting. Use for monitoring, debugging, tracing, or encountering log parsing, metric aggregation, alert configuration errors.
license: MIT
---
# Cloudflare Workers Observability
Production-grade observability for Cloudflare Workers: logging, metrics, tracing, and alerting.
## Quick Start
```typescript
// Structured logging with context
export default {
async fetch(request: Request, env: Env, ctx: ExecutionContext): Promise<Response> {
const requestId = crypto.randomUUID();
const logger = createLogger(requestId, env);
try {
logger.info('Request received', { method: request.method, url: request.url });
const result = await handleRequest(request, env);
logger.info('Request completed', { status: result.status });
return result;
} catch (error) {
logger.error('Request failed', { error: error.message, stack: error.stack });
throw error;
}
}
};
// Simple logger factory
function createLogger(requestId: string, env: Env) {
return {
info: (msg: string, data?: object) => console.log(JSON.stringify({ level: 'info', requestId, msg, ...data, timestamp: Date.now() })),
error: (msg: string, data?: object) => console.error(JSON.stringify({ level: 'error', requestId, msg, ...data, timestamp: Date.now() })),
warn: (msg: string, data?: object) => console.warn(JSON.stringify({ level: 'warn', requestId, msg, ...data, timestamp: Date.now() })),
};
}
```
## Critical Rules
1. **Always use structured JSON logging** - Plain text logs are hard to parse and aggregate
2. **Include request context** - Request ID, method, path in every log entry
3. **Never log sensitive data** - Redact tokens, passwords, PII from logs
4. **Use appropriate log levels** - ERROR for failures, WARN for recoverable issues, INFO for operations
5. **Sample high-volume logs** - Use 1-10% sampling for request logs in production
## Observability Components
| Component | Purpose | When to Use |
|-----------|---------|-------------|
| `console.log` | Basic logging | Development, debugging |
| **Tail Workers** | Real-time log streaming | Production log aggregation |
| **Analytics Engine** | Custom metrics/analytics | Business metrics, performance tracking |
| **Logpush** | Log export to external services | Long-term storage, compliance |
| **Workers Trace Events** | Distributed tracing | Request flow debugging |
## Top 8 Errors Prevented
| Error | Symptom | Prevention |
|-------|---------|------------|
| Logs not appearing | No output in dashboard | Enable "Standard" logging in wrangler.jsonc |
| Log truncation | Messages cut off at 128KB | Chunk large payloads, use sampling |
| Tail Worker not receiving | No events processed | Check binding name matches wrangler.jsonc |
| Analytics Engine write fails | Data not recorded | Verify AE binding, check blobs format |
| PII in logs | Security/compliance violation | Implement redaction middleware |
| Missing request context | Can't correlate logs | Add requestId to all log entries |
| Log volume explosion | High costs, noise | Implement sampling for high-frequency events |
| Alerting gaps | Incidents not detected | Configure monitors for error rate thresholds |
## Logging Configuration
**wrangler.jsonc**:
```jsonc
{
"name": "my-worker",
"observability": {
"enabled": true,
"head_sampling_rate": 1 // 0-1, 1 = 100% of requests
},
"tail_consumers": [
{
"service": "log-aggregator", // Tail Worker name
"environment": "production"
}
],
"analytics_engine_datasets": [
{
"binding": "ANALYTICS",
"dataset": "my_worker_metrics"
}
]
}
```
## Structured Logging Pattern
```typescript
interface LogEntry {
level: 'debug' | 'info' | 'warn' | 'error';
message: string;
requestId: string;
timestamp: number;
// Contextual data
method?: string;
path?: string;
status?: number;
duration?: number;
// Error details
error?: {
name: string;
message: string;
stack?: string;
};
// Custom fields
[key: string]: unknown;
}
class Logger {
constructor(private requestId: string, private baseContext: object = {}) {}
private log(level: LogEntry['level'], message: string, data?: object) {
const entry: LogEntry = {
level,
message,
requestId: this.requestId,
timestamp: Date.now(),
...this.baseContext,
...data,
};
// Redact sensitive fields
const sanitized = this.redact(entry);
const output = JSON.stringify(sanitized);
level === 'error' ? console.error(output) : console.log(output);
}
private redact(entry: LogEntry): LogEntry {
const sensitiveKeys = ['password', 'token', 'secret', 'authorization', 'cookie'];
const redacted = { ...entry };
for (const key of Object.keys(redacted)) {
if (sensitiveKeys.some(s => key.toLowerCase().includes(s))) {
redacted[key] = '[REDACTED]';
}
}
return redacted;
}
info(message: string, data?: object) { this.log('info', message, data); }
warn(message: string, data?: object) { this.log('warn', message, data); }
error(message: string, data?: object) { this.log('error', message, data); }
debug(message: string, data?: object) { this.log('debug', message, data); }
}
```
## Analytics Engine Usage
```typescript
interface Env {
ANALYTICS: AnalyticsEngineDataset;
}
export default {
async fetch(request: Request, env: Env, ctx: ExecutionContext): Promise<Response> {
const start = Date.now();
const url = new URL(request.url);
try {
const response = await handleRequest(request, env);
// Write success metric
env.ANALYTICS.writeDataPoint({
blobs: [request.method, url.pathname, String(response.status)],
doubles: [Date.now() - start], // Response time in ms
indexes: [url.pathname.split('/')[1] || 'root'], // Index for fast queries
});
return response;
} catch (error) {
// Write error metric
env.ANALYTICS.writeDataPoint({
blobs: [request.method, url.pathname, 'error', error.message],
doubles: [Date.now() - start],
indexes: ['error'],
});
throw error;
}
}
};
```
## Tail Worker Pattern
```typescript
// tail-worker.ts - Receives logs from other workers
interface TailEvent {
scriptName: string;
event: {
request?: { method: string; url: string };
response?: { status: number };
};
logs: Array<{
level: string;
message: unknown[];
timestamp: number;
}>;
exceptions: Array<{
name: string;
message: string;
timestamp: number;
}>;
outcome: 'ok' | 'exception' | 'exceededCpu' | 'exceededMemory' | 'canceled';
eventTimestamp: number;
}
export default {
async tail(events: TailEvent[], env: Env): Promise<void> {
for (const event of events) {
// Filter and forward logs
const errorLogs = event.logs.filter(l => l.level === 'error');
const exceptions = event.exceptions;
if (errorLogs.length > 0 || exceptions.length > 0) {
// Send to external logging service
await fetch(env.LOGGING_ENDPOINT, {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({
scriptName: event.scriptName,
timestamp: event.eventTimestamp,
errors: errorLogs,
exceptions,
outcome: event.outcome,
}),
});
}
}
}
};
```
## When to Load References
Load specific references based on the task:
- **Setting up logging?** → Load `references/logging.md` for structured logging patterns, log levels, redaction
- **Building custom metrics?** → Load `references/analytics-engine.md` for Analytics Engine SQL queries, data modeling
- **Implementing log aggregation?** → Load `references/tail-workers.md` for Tail Worker patterns, external service integration
- **Creating dashboards/tracking?** → Load `references/custom-metrics.md` for business metrics, performance tracking
- **Setting up alerts?** → Load `references/alerting.md` for error rate monitoring, PagerDuty/Slack integration
## Templates
| Template | Purpose | Use When |
|----------|---------|----------|
| `templates/logging-setup.ts` | Production logging class | Setting up new worker with logging |
| `templates/analytics-worker.ts` | Analytics Engine integration | Adding custom metrics |
| `templates/tail-worker.ts` | Complete Tail Worker | Building log aggregation pipeline |
## Scripts
| Script | Purpose | Command |
|--------|---------|---------|
| `scripts/setup-logging.sh` | Configure logging settings | `./setup-logging.sh` |
| `scripts/analyze-logs.sh` | Query and analyze logs | `./analyze-logs.sh --errors --last 1h` |
## Resources
- Workers Observability: https://developers.cloudflare.com/workers/observability/
- Analytics Engine: https://developers.cloudflare.com/analytics/analytics-engine/
- Tail Workers: https://developers.cloudflare.com/workers/observability/tail-workers/
- Logpush: https://developers.cloudflare.com/logs/get-started/
© secondsky · MIT · secondsky/claude-skills