distributed-tracing — скилл Claude Code: что делает, установка
Скилл настраивает распределённую трассировку через Jaeger и Tempo. Пригодится для поиска задержек и ошибок в микросервисах.
/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install observability-monitoring@claude-code-workflowsЧто делает distributed-tracing
Скилл помогает видеть путь запроса через микросервисы, анализировать зависимости, задержки и точки отказа. Он подходит для отладки проблем с latency, поиска узких мест, отслеживания распространения ошибок и разбора маршрутов запросов.
Внутри описаны практики для sampling, тегов, передачи контекста между сервисами, исключений в spans и единых имён операций. Есть рекомендации по baggage, span events, алертам и контролю накладных расходов. Для связанных логов приведён пример с opentelemetry и trace_id.
Подключение требует проверки collector endpoint, сетевого соединения и sampling configuration. Подробные паттерны вынесены в references/details.md. Ставьте скилл, если вы отлаживаете распределённую систему; для одного сервиса он избыточен.
Какие задачи решает
- найти задержку между микросервисами
- проследить путь запроса через сервисы
- обнаружить точку распространения ошибки
- сопоставить логи со span по
trace_id
Примеры запросов агенту
- Настрой распределённую трассировку через Jaeger и Tempo для этого проекта.
- Покажи путь запроса через микросервисы и найди узкие места.
- Проверь, почему трассы не появляются: collector endpoint, сеть и sampling configuration.
Как установить distributed-tracing
1Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add wshobson/agents/plugin install observability-monitoring@claude-code-workflowsКоманда ставит плагин observability-monitoring целиком, со всеми его скиллами
2Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wshobson/agents --skill distributed-tracing -a claude-code3Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/distributed-tracing/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/distributed-tracing/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wshobson/agents --skill distributed-tracing -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/distributed-tracing/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add wshobson/agents --skill distributed-tracing -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/distributed-tracing/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install wshobson/agents distributed-tracing2Вручную: положить файлы
.github/skills/distributed-tracing/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/wshobson/agents --path plugins/observability-monitoring/skills/distributed-tracingВручную: положить файлы
.devin/skills/distributed-tracing/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора213
Весь набор →Похожие
Вопросы о distributed-tracing
Как установить distributed-tracing в Claude Code?
Выполните npx skills add wshobson/agents --skill distributed-tracing -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/distributed-tracing/SKILL.md.
Что делает distributed-tracing?
Скилл помогает внедрить трассировку запросов через Jaeger и Tempo. Он показывает зависимости микросервисов, задержки, ошибки и путь запроса.
Что проверить, если трассы не появляются?
Проверьте collector endpoint, сетевое соединение, sampling configuration и логи приложения.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: distributed-tracing
description: Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo to track requests across microservices and identify performance bottlenecks. Use when debugging microservices, analyzing request flows, or implementing observability for distributed systems.
---
# Distributed Tracing
Implement distributed tracing with Jaeger and Tempo for request flow visibility across microservices.
## Purpose
Track requests across distributed systems to understand latency, dependencies, and failure points.
## When to Use
- Debug latency issues
- Understand service dependencies
- Identify bottlenecks
- Trace error propagation
- Analyze request paths
## Detailed patterns and worked examples
Detailed pattern documentation lives in `references/details.md`. Read that file when the navigation tier above is insufficient.
## Best Practices
1. **Sample appropriately** (1-10% in production)
2. **Add meaningful tags** (user_id, request_id)
3. **Propagate context** across all service boundaries
4. **Log exceptions** in spans
5. **Use consistent naming** for operations
6. **Monitor tracing overhead** (<1% CPU impact)
7. **Set up alerts** for trace errors
8. **Implement distributed context** (baggage)
9. **Use span events** for important milestones
10. **Document instrumentation** standards
## Integration with Logging
### Correlated Logs
```python
import logging
from opentelemetry import trace
logger = logging.getLogger(__name__)
def process_request():
span = trace.get_current_span()
trace_id = span.get_span_context().trace_id
logger.info(
"Processing request",
extra={"trace_id": format(trace_id, '032x')}
)
```
## Troubleshooting
**No traces appearing:**
- Check collector endpoint
- Verify network connectivity
- Check sampling configuration
- Review application logs
**High latency overhead:**
- Reduce sampling rate
- Use batch span processor
- Check exporter configuration
## Related Skills
- `prometheus-configuration` - For metrics
- `grafana-dashboards` - For visualization
- `slo-implementation` - For latency SLOs
© Seth Hobson · MIT · wshobson/agents