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project-observability-analyzer

プロジェクトを分析し、Claude Codeが取り組むプロジェクトに監視機能（システムの健康状態を把握する機能）を組み込む際に、最適な方法を提案するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Analyze projects and recommend observability integration. Use when adding observability to projects Claude Code works on.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

プロジェクトを分析し、Claude Codeが取り組むプロジェクトに監視機能（システムの健康状態を把握する機能）を組み込む際に、最適な方法を提案する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。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

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。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o project-observability-analyzer.zip https://jpskill.com/download/9467.zip && unzip -o project-observability-analyzer.zip && rm project-observability-analyzer.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9467.zip -OutFile "$d\project-observability-analyzer.zip"; Expand-Archive "$d\project-observability-analyzer.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\project-observability-analyzer.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. 1. 下の青いボタンを押して project-observability-analyzer.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → project-observability-analyzer フォルダができる
  3. 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. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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. 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. 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. 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\

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
1

📖 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。

プロジェクト可観測性アナライザー

アプリケーションのプロジェクト構造を分析し、可観測性戦略を推奨します。

ワークフロー

  1. プロジェクト構造のスキャン (ファイル、依存関係、フレームワーク)
  2. フレームワークの検出 (Express, Next.js, FastAPI, Spring Boot, etc.)
  3. 既存のロギングの特定 (Winston, Pino, Python logging, etc.)
  4. 既存の可観測性の検出 (Prometheus exporters, OTEL, APM agents)
  5. APIエンドポイントの分析 (Webフレームワークが検出された場合)
  6. 推奨事項の生成:
    • OTEL インストルメンテーションポイント
    • ロギングライブラリの設定
    • 追加する Prometheus メトリクス
    • Docker compose の統合
  7. 統合ファイルの生成:
    • 更新された docker-compose.yml (アプリケーション + 可観測性)
    • OTEL インストルメンテーションコード
    • ロガー設定
    • セットアップ手順を含む README

出力例

## プロジェクト: Express.js REST API

**Framework**: Express.js 4.18.2
**Logging**: Winston (JSON format) ✅
**Observability**: None ❌

**Recommendations**:
1. Add express-prom-bundle for Prometheus metrics
2. Configure Winston → Loki (via Alloy)
3. Add OTEL auto-instrumentation for tracing
4. Integrate with LGTM stack

**Files Generated**:
- docker-compose-with-app.yml
- otel-instrumentation.js
- winston-loki-config.js

フレームワークテンプレート

  • Express.js の統合
  • Next.js の統合
  • FastAPI の統合
  • Spring Boot の統合
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Project Observability Analyzer

Analyze project structure and recommend observability strategy for applications.

Workflow

  1. Scan Project Structure (files, dependencies, framework)
  2. Detect Framework (Express, Next.js, FastAPI, Spring Boot, etc.)
  3. Identify Existing Logging (Winston, Pino, Python logging, etc.)
  4. Detect Existing Observability (Prometheus exporters, OTEL, APM agents)
  5. Analyze API Endpoints (if web framework detected)
  6. Generate Recommendations:
    • OTEL instrumentation points
    • Logging library configurations
    • Prometheus metrics to add
    • Docker compose integration
  7. Generate Integration Files:
    • Updated docker-compose.yml (app + observability)
    • OTEL instrumentation code
    • Logger configuration
    • README with setup instructions

Example Output

## Project: Express.js REST API

**Framework**: Express.js 4.18.2
**Logging**: Winston (JSON format) ✅
**Observability**: None ❌

**Recommendations**:
1. Add express-prom-bundle for Prometheus metrics
2. Configure Winston → Loki (via Alloy)
3. Add OTEL auto-instrumentation for tracing
4. Integrate with LGTM stack

**Files Generated**:
- docker-compose-with-app.yml
- otel-instrumentation.js
- winston-loki-config.js

Framework Templates

  • Express.js integration
  • Next.js integration
  • FastAPI integration
  • Spring Boot integration