안정적인 이벤트 계약
에이전트는 SQL에서 여전히 유용한 명명된 이벤트, 제한된 snake_case 필드, 명시적 단위 및 식별자에 대해 안내됩니다.
기술을 활용해 보세요
에이전트 워크플로 하나에 이벤트 추가하기
준비된 API 키 및 에이전트 프롬프트로 시작하고, 하나의 대표적인 워크플로를 실행하고, 대시보드를 구축하기 전에 결과 이벤트를 확인하세요.
스킬이 다루는 내용
검사 가능한 데이터로 끝나는 명령어
비공개 데이터 제외
원시 프롬프트, 완료, 자격 증명, 승인 헤더 및 개인 페이로드는 기본적으로 분석 경로에서 제외됩니다.
이벤트 수신 확인
대표 이벤트가 도착하고 쿼리나 대시보드를 통해 워크플로가 표시된다는 사실이 입증될 때까지 계측은 완료되지 않습니다.
Telemetry 래퍼 예
에이전트에 작고 검토 가능한 수집 경계를 제공합니다.
신뢰할 수 있는 서버 설정에서 API 키를 전달하고 SQL로 실제 이벤트를 확인하세요. 익명 키로도 이 과정을 진행할 수 있습니다. 대시보드를 만들기 전에 워크스페이스를 계정에 연결하세요. 요청이 API에 도달하도록 Python의 User-Agent 헤더를 유지하세요.
타이프스크립트
TypeScript 텔레메트리 래퍼
javascript
type TelemetryEvent = Record<string, unknown>;
export async function emitTelemetry(
apiKey: string,
table: string,
data: TelemetryEvent,
) {
const response = await fetch("https://api.telemetry.sh/log", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: apiKey,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ table, data }),
signal: AbortSignal.timeout(5_000),
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`Telemetry ingestion failed: ${response.status}`);
}
}파이썬
Python 텔레메트리 래퍼
python
import json
from urllib.request import Request, urlopen
def emit_telemetry(api_key: str, table: str, data: dict) -> int:
request = Request(
"https://api.telemetry.sh/log",
data=json.dumps({"table": table, "data": data}).encode(),
headers={
"Authorization": api_key,
"Content-Type": "application/json",
"User-Agent": "telemetry-agent/1.0",
},
method="POST",
)
with urlopen(request, timeout=5) as response:
return response.status여기서 시작하세요
제한된 개요 하나를 붙여넣으세요.
자리 표시자를 서버 측 API 키로 바꾼 다음 이벤트 경계를 선택하기 전에 에이전트에게 저장소를 검사하도록 요청하세요.
에이전트 프롬프트
AI 에이전트 옵저버빌리티 프롬프트
text
Instrument this project with structured logs using /skill.md. Use this Telemetry API key in server-side code only: YOUR_API_KEY Anonymous keys support logging and synchronous SQL without signup. Claim the existing workspace at https://telemetry.sh/register with the same key before creating dashboards or alerts. If it is unclaimed, query the event to verify delivery and report which features need signup. Please: 1. Find the most important user-facing flows, background jobs, and AI/tooling workflows. 2. Add structured logging with snake_case table and field names. 3. Capture the key signals for each workflow, including status, latency, identifiers, and error context when relevant. 4. Run one real user-facing or operational flow through the instrumented application and verify its event appears in Telemetry. Do not use telemetry_quickstart for this milestone. 5. Run a read-only query over that real event, then create a high-level dashboard with charts and tables that summarize the most important signals in this project. 6. Tell me what you instrumented, which real flow you verified, which tables you created, and which dashboard views I should review first. Keep event payloads small and focused. Do not log credentials, raw request bodies, prompts, completions, tool arguments, or customer content. Keep telemetry delivery best-effort with bounded timeouts so a telemetry failure does not fail the application action. Make dashboard labels and charts easy to scan.경계 검토
인간이 계약을 통제하도록 하세요
이 기술은 에이전트이 유용한 워크플로 경계를 찾는 데 도움이 되지만 팀은 여전히 이벤트 의미, 허용 필드, 보존 정책 및 운영 임계값을 소유합니다.
- 배포하기 전에 모든 새 테이블과 필드를 검토하세요.
- 개인 페이로드 대신 제한된 식별자를 사용하세요.
- 성공, 실패 및 최종 결과를 확인합니다.
워크플로 계속
SQL 참조
Telemetry 쿼리 엔진이 지원하는 SQL 방언, 표현식, 유형 및 함수.
가이드 열기AI 에이전트 텔레메트리 대시보드 템플릿
제한된 이벤트 스키마와 실행, 도구, 대기 시간, 비용, 실패 및 결과에 대한 검토 가능한 대시보드로 시작하세요.
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유용한 실행, 도구, 모델, 비용, 실패 및 결과 경계를 선택하십시오.
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제품 분석, OpenAI 비용, API, 수익 및 작업에 중점을 둔 요약을 복사합니다.
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이벤트 디자인, 개인 정보 보호 범위, 전달 동작 및 확인을 검토합니다.
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Claude Code 구현 패스에서 검토된 이벤트 계약 및 검증 루프를 적용합니다.
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활성화, 보존 및 검사 가능한 대시보드 계측을 위해 집중된 Cursor 워크플로를 사용하세요.
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Codex에 검증을 통해 제품, 신뢰성 및 결과 텔레메트리에 대한 제한된 개요를 제공하세요.
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검토 가능한 SQL 비용 대시보드에 모델, 토큰, 대기 시간, 재시도 및 승인된 결과 이벤트를 연결합니다.
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프로비저닝된 작업공간, API 키, 에이전트 프롬프트 및 시작 대시보드로 무료로 시작해 보세요. 하나의 실제 워크플로를 연결하고, 이벤트를 확인하고, 첫 번째 유용한 쿼리를 저장하세요.