pi-otel-telemetry
为 Pi 智能体提供 OpenTelemetry 可观测性追踪与指标扩展。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：pi-otel-telemetry。 它的用途是：为 Pi 智能体提供 OpenTelemetry 可观测性追踪与指标扩展。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/pi-otel-telemetry/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘帮我检查一下最近自动化代码生成任务的性能瓶颈在哪里？’ 它会引导你查看通过此 Skill 收集并发送到监控后端的链路追踪图，高亮显示耗时最长的步骤，并可能关联相应的代码执行指标，帮助你定位问题。
介绍
该 Skill 旨在解决 Pi Coding Agent 在开发与运行过程中缺乏可观测性的问题。它通过集成 OpenTelemetry 标准，能够自动收集代码执行链路（Traces）和性能指标（Metrics），帮助开发者洞察智能体的内部行为与性能瓶颈。
使用方式非常简单，通常只需通过 npm 安装此扩展包，并在 Pi Coding Agent 的配置或启动脚本中引入即可。启用后，它会自动将遥测数据发送到你配置的后端（如 Jaeger、Prometheus 等），无需修改核心业务代码。
它非常适合使用 Pi Coding Agent 进行自动化编码、脚本生成或复杂任务处理的开发者与运维人员。尤其适合那些需要监控智能体执行效率、排查任务失败原因或进行长期性能分析的团队。
建议在使用前，确保你已有一个可用的 OpenTelemetry 收集器或兼容的后端服务来接收数据。同时，请注意根据实际负载调整采样率，以避免产生过高的性能开销或数据存储成本。
核心特点
这是专为 Pi Coding Agent 设计的 OpenTelemetry 扩展，而非通用库，能更深度地集成并捕获智能体特有的执行上下文和事件。它直接针对 AI 辅助编码场景中的可观测性痛点，提供了开箱即用的追踪与指标埋点。
注意事项
该 Skill 仅适用于 Pi Coding Agent 生态，不适用于其他 AI 助手或通用应用程序的可观测性需求。
常见问题
如何查看 pi-otel-telemetry 收集的数据？
数据需发送至配置的 OpenTelemetry 后端（如 Jaeger 用于追踪，Prometheus 用于指标），通过对应后端的 UI 界面查看。
安装后会影响 Pi Agent 的运行性能吗？
会有轻微开销，但可通过调整采样率来控制影响，生产环境建议进行基准测试。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/pi-otel-telemetry/raw/index.md 读取 pi-otel-telemetry 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/pi-otel-telemetry/raw/index.md（查看排版版本）