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error-monitoring

为生产应用配置或检查错误监控,核对未处理异常、网络请求失败的收集情况,以及用户、版本和环境信息,并完善重大故障的告警阈值与通知对象。

原文查看原文说明

Use when setting up a new project's production observability stack, reviewing incident response readiness, or investigating why errors are going undetected.

实测评分 未实测

查看安装方法

适用场景

  • 为新应用准备生产错误监控
  • 排查监控未检测到的错误
  • 审查重大故障的告警对象与阈值
  • 核对错误附带的用户及版本信息

中文介绍

功能

此技能完善生产应用的错误监控配置,将错误收集与调查、告警衔接起来。针对使用Sentry、Datadog、Bugsnag等SDK的配置,检查未处理异常、Promise拒绝、React等框架层面的错误和网络请求失败。还会核对用户信息、发布版本、运行环境的附加情况,以及重大错误的告警阈值和联系人。

适用场景

适合为新项目准备生产监控,或审查故障响应安排。错误未到达监控服务时,会检查初始化逻辑、范围过大的过滤条件,以及中途吞掉错误的代码。检查范围也包括实际使用中的测量数据,以及衡量页面使用体验的Core Web Vitals指标。

使用示例

  • “检查监控SDK的初始化逻辑,找出未处理错误和网络请求失败的收集遗漏。”
  • “为错误附加发布版本和运行环境,并配置告警,让负责团队收到重大故障通知。”

注意事项

引入监控需要使用Sentry、Datadog、Bugsnag等错误监控服务,并集成相应SDK。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

文档检查

AI 根据 SKILL.md 的内容检查了需要注意的操作和使用前提。评分只依据实际运行的结果(实测对比)。

安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足要求向监控服务附加用户信息,但未说明发送范围或确认步骤。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足说明需要监控服务和SDK,但未提供服务端准备步骤或安装命令。

不计入评分。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月23日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(2)

  • SKILL.md2.2 KB
  • references/rule.md7.9 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Integrate real-time error monitoring in production

Production errors are invisible without monitoring. Users rarely file detailed bug reports — they simply leave. Error monitoring gives you actionable stack traces, breadcrumbs, and user context within seconds of an issue occurring, cutting mean time to detect (MTTD) from days to minutes and dramatically reducing the cost of incidents.

Quick Reference

  • Install an error monitoring SDK (Sentry, Datadog, Bugsnag, etc.) early in the app entry point
  • Capture unhandled exceptions, unhandled promise rejections, and React error boundaries
  • Attach user context, release version, and environment to every event
  • Configure alert thresholds and on-call routing so critical errors page the right team
  • Capture failed network requests and production RUM signals such as Core Web Vitals

Check

Check whether an error monitoring service is configured and capturing unhandled errors, promise rejections, React/framework-level errors, failed network requests, and production Core Web Vitals signals.

Fix

Integrate an error monitoring SDK, configure environment and release tagging, capture failed network requests and RUM metrics, and set up alerts for critical error thresholds and regressions.

Explain

Explain how error monitoring services work, what signals they capture, and how error grouping reduces alert noise.

Code Review

Review the monitoring initialisation code. Flag missing user context, absent release tagging, overly broad event filters, missing network instrumentation, and any patterns that would swallow errors before they reach the monitoring service.


For full implementation details, code examples, and framework-specific guidance, see references/rule.md.

Rule page: https://frontendchecklist.io/rules/testing/error-monitoring

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