Observabilité Windsurf

VérifiéSûr

Configurez une observabilité complète pour les intégrations Windsurf avec métriques, traces distribuées et alertes. Couvre Prometheus, OpenTelemetry et les tableaux de bord Grafana.

Spar Skills Guide Bot
DevOpsIntermédiaire
28/02/2026
Claude CodeWindsurf
#observability#prometheus#opentelemetry#alerting#monitoring

Recommandé pour

Synthèse automatique

Met en place une pile de supervision pour les intégrations de l'API Windsurf : métriques Prometheus, traces OpenTelemetry, journaux structurés et règles d'alerte AlertManager.

Points forts

  • Fournit des compteurs, histogrammes et jauges prom-client prêts à l'emploi (requêtes, latence, erreurs, marge de rate limit)
  • Propose un wrapper instrumenté qui enregistre automatiquement le statut, le type d'erreur et la durée de chaque appel
  • Inclut un patron de traçage OpenTelemetry avec enregistrement des exceptions et un logging structuré via pino
  • Donne des règles AlertManager concrètes pour le taux d'erreur et la latence p95

Limites

  • Uniquement du TypeScript/Node.js, aucun exemple pour d'autres langages ou runtimes
  • Suppose que Prometheus, Grafana, AlertManager et le SDK OTel sont déjà déployés ; aucun guide d'installation ni dashboard JSON fourni
  • Les extraits sont illustratifs (le fichier d'alertes est tronqué) et doivent être adaptés à la surface réelle de l'API Windsurf
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'il faut ajouter des métriques, des traces, des logs ou des alertes autour d'une intégration Windsurf existante.

Quand l'éviter

À éviter si l'objectif est de déployer une plateforme d'observabilité complète ou d'instrumenter un service qui n'est pas en Node.js.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité82/100

The skill only provides observability setup guidance and code examples using Read/Write/Edit. It does not instruct destructive commands, secret exfiltration, obfuscated payloads, or safety bypasses.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Add Prometheus metrics
Instrument my Windsurf API client with prom-client: a request counter labelled by method and status, a latency histogram, and an error counter by error type, exposed on a /metrics endpoint.
Trace Windsurf calls
Wrap every Windsurf API call in an OpenTelemetry span named windsurf.<operation>, record exceptions and set the span status on failure, following the windsurf-observability patterns.
Alert on errors and latency
Write AlertManager rules that fire when the Windsurf error rate exceeds 5% over 5 minutes, or when p95 request latency goes above 2 seconds.

name: windsurf-observability description: | Set up comprehensive observability for Windsurf integrations with metrics, traces, and alerts. Use when implementing monitoring for Windsurf operations, setting up dashboards, or configuring alerting for Windsurf integration health. Trigger with phrases like "windsurf monitoring", "windsurf metrics", "windsurf observability", "monitor windsurf", "windsurf alerts", "windsurf tracing". allowed-tools: Read, Write, Edit version: 1.0.0 license: MIT author: Jeremy Longshore jeremy@intentsolutions.io

Windsurf Observability

Overview

Set up comprehensive observability for Windsurf integrations.

Prerequisites

  • Prometheus or compatible metrics backend
  • OpenTelemetry SDK installed
  • Grafana or similar dashboarding tool
  • AlertManager configured

Metrics Collection

Key Metrics

| Metric | Type | Description | |--------|------|-------------| | windsurf_requests_total | Counter | Total API requests | | windsurf_request_duration_seconds | Histogram | Request latency | | windsurf_errors_total | Counter | Error count by type | | windsurf_rate_limit_remaining | Gauge | Rate limit headroom |

Prometheus Metrics

import { Registry, Counter, Histogram, Gauge } from 'prom-client';

const registry = new Registry();

const requestCounter = new Counter({
  name: 'windsurf_requests_total',
  help: 'Total Windsurf API requests',
  labelNames: ['method', 'status'],
  registers: [registry],
});

const requestDuration = new Histogram({
  name: 'windsurf_request_duration_seconds',
  help: 'Windsurf request duration',
  labelNames: ['method'],
  buckets: [0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 1, 2.5, 5],
  registers: [registry],
});

const errorCounter = new Counter({
  name: 'windsurf_errors_total',
  help: 'Windsurf errors by type',
  labelNames: ['error_type'],
  registers: [registry],
});

Instrumented Client

async function instrumentedRequest<T>(
  method: string,
  operation: () => Promise<T>
): Promise<T> {
  const timer = requestDuration.startTimer({ method });

  try {
    const result = await operation();
    requestCounter.inc({ method, status: 'success' });
    return result;
  } catch (error: any) {
    requestCounter.inc({ method, status: 'error' });
    errorCounter.inc({ error_type: error.code || 'unknown' });
    throw error;
  } finally {
    timer();
  }
}

Distributed Tracing

OpenTelemetry Setup

import { trace, SpanStatusCode } from '@opentelemetry/api';

const tracer = trace.getTracer('windsurf-client');

async function tracedWindsurfCall<T>(
  operationName: string,
  operation: () => Promise<T>
): Promise<T> {
  return tracer.startActiveSpan(`windsurf.${operationName}`, async (span) => {
    try {
      const result = await operation();
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.OK });
      return result;
    } catch (error: any) {
      span.setStatus({ code: SpanStatusCode.ERROR, message: error.message });
      span.recordException(error);
      throw error;
    } finally {
      span.end();
    }
  });
}

Logging Strategy

Structured Logging

import pino from 'pino';

const logger = pino({
  name: 'windsurf',
  level: process.env.LOG_LEVEL || 'info',
});

function logWindsurfOperation(
  operation: string,
  data: Record<string, any>,
  duration: number
) {
  logger.info({
    service: 'windsurf',
    operation,
    duration_ms: duration,
    ...data,
  });
}

Alert Configuration

Prometheus AlertManager Rules

# windsurf_alerts.yaml
groups:
  - name: windsurf_alerts
    rules:
      - alert: WindsurfHighErrorRate
        expr: |
          rate(windsurf_errors_total[5m]) /
          rate(windsurf_requests_total[5m]) > 0.05
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Windsurf error rate > 5%"

      - alert: WindsurfHighLatency
        expr: |
          histogram_quantile(0.95,
            rate(windsurf_request_duration_seconds_bucket[5m])
          ) > 2
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Windsurf P95 latency > 2s"

      - alert: WindsurfDown
        expr: up{job="windsurf"} == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Windsurf integration is down"

Dashboard

Grafana Panel Queries

{
  "panels": [
    {
      "title": "Windsurf Request Rate",
      "targets": [{
        "expr": "rate(windsurf_requests_total[5m])"
      }]
    },
    {
      "title": "Windsurf Latency P50/P95/P99",
      "targets": [{
        "expr": "histogram_quantile(0.5, rate(windsurf_request_duration_seconds_bucket[5m]))"
      }]
    }
  ]
}

Instructions

Step 1: Set Up Metrics Collection

Implement Prometheus counters, histograms, and gauges for key operations.

Step 2: Add Distributed Tracing

Integrate OpenTelemetry for end-to-end request tracing.

Step 3: Configure Structured Logging

Set up JSON logging with consistent field names.

Step 4: Create Alert Rules

Define Prometheus alerting rules for error rates and latency.

Output

  • Metrics collection enabled
  • Distributed tracing configured
  • Structured logging implemented
  • Alert rules deployed

Error Handling

| Issue | Cause | Solution | |-------|-------|----------| | Missing metrics | No instrumentation | Wrap client calls | | Trace gaps | Missing propagation | Check context headers | | Alert storms | Wrong thresholds | Tune alert rules | | High cardinality | Too many labels | Reduce label values |

Examples

Quick Metrics Endpoint

app.get('/metrics', async (req, res) => {
  res.set('Content-Type', registry.contentType);
  res.send(await registry.metrics());
});

Resources

Next Steps

For incident response, see windsurf-incident-runbook.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/windsurf-observability-mm5t8cc4/download' --output '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md.part' '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Write, Edit

Extrait original : Prerequisites
  • Prometheus or compatible metrics backend
  • OpenTelemetry SDK installed
  • Grafana or similar dashboarding tool
  • AlertManager configured

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/windsurf-observability' && cp -R '.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4' '.claude/skills/windsurf-observability'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4'

openskills read 'windsurf-observability-mm5t8cc4'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/windsurf-observability-mm5t8cc4/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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