correlation-tracing
マイクロサービスが連携するシステムで、処理の流れを追跡し、問題箇所を特定するために、相関IDやトレース情報を活用して、システム全体の動きを可視化するSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Implement distributed tracing with correlation IDs, trace propagation, and span tracking across microservices. Use when debugging distributed systems, monitoring request flows, or implementing observability.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
マイクロサービスが連携するシステムで、処理の流れを追跡し、問題箇所を特定するために、相関IDやトレース情報を活用して、システム全体の動きを可視化するSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o correlation-tracing.zip https://jpskill.com/download/21381.zip && unzip -o correlation-tracing.zip && rm correlation-tracing.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/21381.zip -OutFile "$d\correlation-tracing.zip"; Expand-Archive "$d\correlation-tracing.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\correlation-tracing.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
correlation-tracing.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
correlation-tracingフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 6
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
相関関係と分散トレーシング
目次
概要
相関IDと分散トレーシングを実装して、複数のサービスにわたるリクエストを追跡し、システム動作を理解します。
使用場面
- マイクロサービスアーキテクチャ
- 分散システムのデバッグ
- パフォーマンス監視
- リクエストフローの可視化
- サービス間のエラー追跡
- 依存関係分析
- レイテンシー最適化
クイックスタート
最小限の動作例:
import express from "express";
import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
// Async local storage for context
import { AsyncLocalStorage } from "async_hooks";
const traceContext = new AsyncLocalStorage<Map<string, any>>();
interface TraceContext {
traceId: string;
spanId: string;
parentSpanId?: string;
serviceName: string;
}
function correlationMiddleware(serviceName: string) {
return (
req: express.Request,
res: express.Response,
next: express.NextFunction,
) => {
// Extract or generate trace ID
const traceId = (req.headers["x-trace-id"] as string) || uuidv4();
const parentSpanId = req.headers["x-span-id"] as string;
const spanId = uuidv4();
// ... (see reference guides for full implementation)
リファレンスガイド
references/ ディレクトリ内の詳細な実装:
| ガイド | 内容 |
|---|---|
| Correlation ID Middleware (Express) | Correlation ID Middleware (Express) |
| OpenTelemetry Integration | OpenTelemetry Integration |
| Python Distributed Tracing | Python Distributed Tracing |
| Manual Trace Propagation | Manual Trace Propagation |
ベストプラクティス
✅ DO
- エントリポイントでトレースIDを生成する
- サービス間でトレースコンテキストを伝播する
- ログに相関IDを含める
- 構造化ロギングを使用する
- 適切なスパン属性を設定する
- トラフィックの多いシステムでトレースをサンプリングする
- トレース収集のオーバーヘッドを監視する
- コンテキスト伝播を実装する
❌ DON'T
- トレース伝播をスキップする
- 相関コンテキストなしでログを記録する
- スパンを過剰に作成する
- 機密データをスパンに保存する
- トレースレポートでブロックする
- エラー追跡を忘れる
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Correlation & Distributed Tracing
Table of Contents
Overview
Implement correlation IDs and distributed tracing to track requests across multiple services and understand system behavior.
When to Use
- Microservices architectures
- Debugging distributed systems
- Performance monitoring
- Request flow visualization
- Error tracking across services
- Dependency analysis
- Latency optimization
Quick Start
Minimal working example:
import express from "express";
import { v4 as uuidv4 } from "uuid";
// Async local storage for context
import { AsyncLocalStorage } from "async_hooks";
const traceContext = new AsyncLocalStorage<Map<string, any>>();
interface TraceContext {
traceId: string;
spanId: string;
parentSpanId?: string;
serviceName: string;
}
function correlationMiddleware(serviceName: string) {
return (
req: express.Request,
res: express.Response,
next: express.NextFunction,
) => {
// Extract or generate trace ID
const traceId = (req.headers["x-trace-id"] as string) || uuidv4();
const parentSpanId = req.headers["x-span-id"] as string;
const spanId = uuidv4();
// ... (see reference guides for full implementation)
Reference Guides
Detailed implementations in the references/ directory:
| Guide | Contents |
|---|---|
| Correlation ID Middleware (Express) | Correlation ID Middleware (Express) |
| OpenTelemetry Integration | OpenTelemetry Integration |
| Python Distributed Tracing | Python Distributed Tracing |
| Manual Trace Propagation | Manual Trace Propagation |
Best Practices
✅ DO
- Generate trace IDs at entry points
- Propagate trace context across services
- Include correlation IDs in logs
- Use structured logging
- Set appropriate span attributes
- Sample traces in high-traffic systems
- Monitor trace collection overhead
- Implement context propagation
❌ DON'T
- Skip trace propagation
- Log without correlation context
- Create too many spans
- Store sensitive data in spans
- Block on trace reporting
- Forget error tracking
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (2,673 bytes)
- 📎 references/correlation-id-middleware-express.md (3,609 bytes)
- 📎 references/manual-trace-propagation.md (3,299 bytes)
- 📎 references/opentelemetry-integration.md (2,188 bytes)
- 📎 references/python-distributed-tracing.md (1,895 bytes)
- 📎 scripts/health-check.sh (383 bytes)