안정적인 이벤트 계약
에이전트는 SQL에서 여전히 유용한 명명된 이벤트, 제한된 snake_case 필드, 명시적 단위 및 식별자에 대해 안내됩니다.
TypeScript 및 Python 텔레메트리 래퍼 예제, 안전한 이벤트 경계, SQL 확인 및 Claude Code, Codex, Cursor 또는 다른 코딩 에이전트에 대한 대시보드 워크플로를 사용하여 검토된 Skill.md를 복사합니다.
기술을 활용해 보세요
준비된 API 키 및 에이전트 프롬프트로 시작하고, 하나의 대표적인 워크플로를 실행하고, 대시보드를 구축하기 전에 결과 이벤트를 확인하세요.
스킬이 다루는 내용
에이전트는 SQL에서 여전히 유용한 명명된 이벤트, 제한된 snake_case 필드, 명시적 단위 및 식별자에 대해 안내됩니다.
원시 프롬프트, 완료, 자격 증명, 승인 헤더 및 개인 페이로드는 기본적으로 분석 경로에서 제외됩니다.
대표 이벤트가 도착하고 쿼리나 대시보드를 통해 워크플로가 표시된다는 사실이 입증될 때까지 계측은 완료되지 않습니다.
Telemetry 래퍼 예
Pass the API key from trusted server-side configuration and verify a real event with SQL. Anonymous keys support this workflow; claim the workspace before creating dashboards. Keep the Python User-Agent header so requests reach the API.
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 }),
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`Telemetry ingestion failed: ${response.status}`);
}
}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
자리 표시자를 서버 측 API 키로 바꾼 다음 이벤트 경계를 선택하기 전에 에이전트에게 저장소를 검사하도록 요청하세요.
Instrument this project with structured logs using /skill.md. Use this Telemetry API key: YOUR_API_KEY Anonymous keys: logging and synchronous SQL work without signup. Claim the existing workspace at https://telemetry.sh/register with the same key before creating dashboards or alerts. If it is unclaimed, finish with verified event readback and mark account features as pending signup. Please: 1. Find the most important user-facing flows, background jobs, and AI/tooling workflows. 2. Add structured logging with pragmatic snake_case tables and fields. 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. Prefer small, composable events over giant payloads, and optimize for dashboards that humans can scan quickly.경계 검토
이 기술은 에이전트이 유용한 워크플로 경계를 찾는 데 도움이 되지만 팀은 여전히 이벤트 의미, 허용 필드, 보존 정책 및 운영 임계값을 소유합니다.
워크플로 계속
제한된 이벤트 스키마와 실행, 도구, 대기 시간, 비용, 실패 및 결과에 대한 검토 가능한 대시보드로 시작하세요.
가이드 열기유용한 실행, 도구, 모델, 비용, 실패 및 결과 경계를 선택하십시오.
가이드 열기제품 분석, OpenAI 비용, API, 수익 및 작업에 중점을 둔 요약을 복사합니다.
가이드 열기이벤트 디자인, 개인 정보 보호 범위, 전달 동작 및 확인을 검토합니다.
가이드 열기Claude Code 구현 패스에서 검토된 이벤트 계약 및 검증 루프를 적용합니다.
가이드 열기활성화, 보존 및 검사 가능한 대시보드 계측을 위해 집중된 Cursor 워크플로를 사용하세요.
가이드 열기Codex에 검증을 통해 제품, 신뢰성 및 결과 텔레메트리에 대한 제한된 개요를 제공하세요.
가이드 열기검토 가능한 SQL 비용 대시보드에 모델, 토큰, 대기 시간, 재시도 및 승인된 결과 이벤트를 연결합니다.
가이드 열기프로비저닝된 작업공간, API 키, 에이전트 프롬프트 및 시작 대시보드로 무료로 시작해 보세요. 하나의 실제 워크플로를 연결하고, 이벤트를 확인하고, 첫 번째 유용한 쿼리를 저장하세요.