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observability
アプリケーションの可観測性設計ガイド(フレームワーク非依存)。ログ・メトリクス・トレースの3本柱、構造化ログ設計、リクエストトレーシング、メトリクス設計(RED/USE)、ヘルスチェック、アラート設計、エラートラッキングをカバー。可観測性の設計、ログ設計、モニタリング設計時に使用。
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アプリケーションの可観測性設計ガイド(フレームワーク非依存)。ログ・メトリクス・トレースの3本柱、構造化ログ設計、リクエストトレーシング、メトリクス設計(RED/USE)、ヘルスチェック、アラート設計、エラートラッキングをカバー。可観測性の設計、ログ設計、モニタリング設計時に使用。
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基于 SOC 职业分类
Generate draw.io diagrams as .drawio files, optionally export to PNG/SVG/PDF with embedded XML
Figma MCP を使ってデザインを FE コードに変換するスキル。 Trigger when: Figma URL が共有された時、デザインからコンポーネント実装時、 UI 実装でデザイン参照が必要な時、"Figma", "デザイン", "UI実装" への言及時、 「このデザインを実装して」「Figma から」「デザイン通りに」と言われた時。 Always use with: /web-design-principles
プロジェクト全体の統括エージェント向けスキル。要件整理から技術選定・アーキテクチャ設計・タスク分解・委譲までをカバー。git worktreeを活用した並列開発オーケストレーション(featureブランチ管理、BE/FE統括への委譲、横断レビュー)も担う。プロジェクト全体を俯瞰し、適切なエージェント/スキルに委譲する。新規プロジェクト立ち上げ、技術選定、全体設計、タスク分解・委譲、並列開発時に使用。
Webデザイン実装の鉄則ガイド。CSS/レイアウト設計の原則を提供。 Trigger when: UI/UX実装時、CSS設計時、レイアウト実装時、レスポンシブ対応時、 アクセシビリティ確認時、"レイアウト", "CSS", "スタイル" への言及時。 /figma-to-code スキルと併用する場合に自動で参照される。
Codex CLIワーカーエージェントを起動してタスクを実行する。 Claude CodeがオーケストレーターとしてCodexを呼び出すハイブリッド構成。 トリガー: 「Codexで実行」「Codexに任せて」「並列でCodex」「高速に処理」
CSS の包括的なベストプラクティスガイド(フレームワーク非依存)。パフォーマンス最適化、保守性、シンプルなコード、親子要素の相対値設計、モダン CSS 機能(Container Queries、:has()、ネイティブネスティング、Cascade Layers)をカバー。CSS 設計・実装・レビュー時に使用。Tailwind CSS 等のユーティリティフレームワーク使用時は tailwind-css スキルを参照。
| name | observability |
| description | アプリケーションの可観測性設計ガイド(フレームワーク非依存)。ログ・メトリクス・トレースの3本柱、構造化ログ設計、リクエストトレーシング、メトリクス設計(RED/USE)、ヘルスチェック、アラート設計、エラートラッキングをカバー。可観測性の設計、ログ設計、モニタリング設計時に使用。 |
アプリケーションの可観測性に関するフレームワーク非依存の設計ガイド。
| 柱 | 目的 | 答える問い |
|---|---|---|
| ログ | 個別イベントの記録 | 「何が起きたか?」 |
| メトリクス | 数値的な計測 | 「どのくらい起きているか?」 |
| トレース | リクエストの流れの追跡 | 「どこで時間がかかっているか?」 |
優先順位:
1. 構造化ログ(最低限これは必須)
2. メトリクス(パフォーマンス監視に)
3. 分散トレース(マイクロサービスで特に重要)
| レベル | 用途 | 例 |
|---|---|---|
| ERROR | 即座に対応が必要 | DB 接続失敗、外部 API エラー |
| WARN | 潜在的な問題 | レート制限接近、非推奨 API 使用 |
| INFO | 正常な業務イベント | ユーザーログイン、注文確定 |
| DEBUG | 開発時の詳細情報 | SQL クエリ、変数の値 |
必須フィールド:
- timestamp: ISO 8601 / UTC
- level: ログレベル
- message: 人間が読めるメッセージ
- service: サービス名
- request_id: リクエスト追跡用 ID
推奨フィールド:
- user_id: 操作ユーザー(認証後)
- method: HTTP メソッド
- path: リクエストパス
- status_code: レスポンスステータス
- duration_ms: 処理時間
- error: エラー情報(スタックトレース含む)
出力形式: JSON(機械解析可能)
DO:
- ビジネスイベントをログに記録する
- エラーにはコンテキスト情報を含める
- リクエスト ID で関連ログを紐付ける
- 本番では INFO 以上、開発では DEBUG 以上
DON'T:
- パスワード、トークン、個人情報をログに出力しない
- ループ内で大量のログを出力しない
- ログレベルを不適切に使わない(正常処理を ERROR にしない)
- スタックトレースを本番のレスポンスに含めない
詳細: references/logging-design.md
設計:
1. リクエスト受信時に一意の ID を生成(または受信)
2. すべてのログにこの ID を付与
3. 下流サービスへのリクエストにも ID を伝播
4. レスポンスヘッダーにも ID を含める
ヘッダー規約:
- X-Request-ID(一般的)
- traceparent(W3C Trace Context 標準)
用途:
- エラー調査時にリクエスト全体の流れを追跡
- サポート問い合わせ時にユーザーから ID を取得
構成要素:
- Trace: リクエスト全体の追跡単位
- Span: 個別の操作単位(DB クエリ、外部 API 呼び出し等)
- Context Propagation: サービス間でのトレース情報の伝播
計装対象(優先度順):
1. HTTP リクエスト/レスポンス
2. データベースクエリ
3. 外部 API 呼び出し
4. キューのメッセージ処理
5. 重要なビジネスロジック
| 指標 | 意味 | 例 |
|---|---|---|
| Rate | リクエスト数/秒 | HTTP リクエスト数 |
| Errors | エラー率 | 5xx レスポンスの割合 |
| Duration | レスポンス時間 | p50, p95, p99 レイテンシ |
| 指標 | 意味 | 例 |
|---|---|---|
| Utilization | 使用率 | CPU 使用率、メモリ使用率 |
| Saturation | 飽和度 | キュー長、待ちスレッド数 |
| Errors | エラー数 | ディスク I/O エラー |
ビジネスメトリクス:
- アクティブユーザー数
- 注文数 / 売上
- 機能の利用率
技術メトリクス:
- DB コネクションプール使用率
- キャッシュヒット率
- 外部 API レスポンス時間
詳細: references/metrics-design.md
GET /health → 基本的な稼働確認(200 OK)
GET /ready → 依存サービスを含めた準備完了確認
/health レスポンス:
- status: "ok" | "degraded" | "unhealthy"
- version: アプリバージョン
- uptime: 稼働時間
/ready レスポンス:
- 各依存サービスのステータス
- DB 接続: ok/ng
- キャッシュ: ok/ng
- 外部 API: ok/ng
- /health は軽量に(依存チェックなし、即座に応答)
- /ready は起動完了の判断に使用
- 認証不要にする(ロードバランサーから呼ばれる)
- タイムアウトを設定する(ヘルスチェック自体がハングしない)
1. アクション可能なアラートのみ設定
→ 「見たけど何もしない」アラートは削除
2. 症状ベース > 原因ベース
→ ❌ "CPU 使用率が 80% 超過"
→ ✅ "レスポンス時間の p95 が 2秒 超過"
3. 適切な閾値設定
→ 過敏すぎない(アラート疲れの防止)
→ 遅すぎない(障害の早期検知)
4. 段階的なエスカレーション
→ Warning → Critical → Page
| 対象 | 条件 | 重要度 |
|---|---|---|
| エラー率 | 5xx が 5% 超過 | Critical |
| レイテンシ | p95 が SLA 超過 | Critical |
| ヘルスチェック | 3回連続失敗 | Critical |
| ディスク容量 | 90% 超過 | Warning |
| 証明書期限 | 30日以内に期限切れ | Warning |
記録すべき情報:
- エラーメッセージとスタックトレース
- 発生環境(本番/ステージング)
- リクエスト情報(URL, メソッド, ヘッダー)
- ユーザー情報(匿名化)
- 発生頻度と影響範囲
グルーピング:
- 同一スタックトレースのエラーを集約
- 新規 vs 既知のエラーを区別
- リリースバージョンとの相関