telemetry

от openai

Add lightweight runtime telemetry and debug instrumentation to macOS apps, then verify those events after building and running. Use when wiring `Logger` /…

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill telemetry

Telemetry

Quick Start

Use this skill to add lightweight app instrumentation that helps debug behavior without turning the codebase into a logging landfill. Prefer Apple's unified logging APIs and verify the events after a build/run loop.

Core Guidelines

  • Prefer Logger from the OSLog framework for structured app logs.
  • Give each feature a clear subsystem/category pair so runtime filtering stays easy.
  • Log meaningful user and app lifecycle events: window opening, sidebar selection changes, menu commands, menu bar extra actions, sync/load milestones, and unexpected fallback paths.
  • Keep info logs concise and stable. Use debug logs for noisy state details.
  • Do not log secrets, auth tokens, personal data, or raw document contents.
  • Add signposts only when measuring timing or performance spans; do not overinstrument by default.

Minimal Logger Pattern

import OSLog

private let logger = Logger(
  subsystem: Bundle.main.bundleIdentifier ?? "SampleApp",
  category: "Sidebar"
)

@MainActor
func selectItem(_ item: SidebarItem) {
  logger.info("Selected sidebar item: \(item.id, privacy: .public)")
  selection = item.id
}

Use feature-specific categories like Windowing, Commands, MenuBar, Sidebar, Sync, or Import so logs can be filtered quickly.

Workflow

  1. Identify the behavior that needs observability.

    • Window open/close
    • Sidebar or inspector selection changes
    • Menu or keyboard command actions
    • Menu bar extra actions
    • Background load/sync/import events
    • Error and recovery paths
  2. Add the smallest useful instrumentation.

    • Create one Logger per feature area or type.
    • Log action boundaries and key state transitions.
    • Prefer one high-signal line per user action over noisy value dumps.
  3. Build and run the app.

    • Use build-run-debug for the build/run loop.
    • If script/build_and_run.sh exists, prefer ./script/build_and_run.sh --telemetry for live telemetry checks or ./script/build_and_run.sh --logs for broader process logs.
    • Exercise the UI or command path that should emit telemetry.
  4. Read runtime logs and verify the event fired.

    • Use Console.app with a process/subsystem filter when that is the fastest manual check.
    • Use log stream --style compact --predicate 'process == "AppName"' for live terminal verification.
    • Prefer tighter predicates when you know the subsystem/category: log stream --style compact --predicate 'subsystem == "com.example.app" && category == "Sidebar"'
  5. Tighten or remove instrumentation.

    • If the event fires, keep only the logs that remain useful for future debugging.
    • If it does not fire, move the log closer to the suspected control path and rerun.

Verification Checklist

  • The app builds after telemetry changes.
  • The relevant action emits exactly one clear log line or a small bounded sequence.
  • The log can be filtered by process, subsystem, or category.
  • No sensitive payloads are written to unified logs.
  • Noisy temporary debug logs are removed or demoted before finishing.

Guardrails

  • Do not use print as the primary app telemetry mechanism for macOS app code.
  • Do not leave a dense trail of permanent debug logs around every state mutation.
  • Do not claim an event is wired correctly until you have a concrete verification path through Console, log stream, or captured process output.
  • If the debugging task is mostly about crash/backtrace analysis rather than action telemetry, switch to build-run-debug.

Больше skills от openai

release
openai
Выпустите релиз Symphony, увеличив зафиксированную версию, закоммитив её, пометив объединённый коммит тегом и проверив рабочий процесс релиза Burrito. Используйте, когда вас просят…
signing-entitlements
openai
Проверка подписи кода, прав доступа, усиленного режима выполнения и проблем с Gatekeeper для приложений macOS. Используйте, когда требуется диагностировать ошибки подписи кода, отсутствующие права доступа…
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
Создаёт AI-агентов на Cloudflare с использованием Agents SDK, включая управление состоянием, WebSockets в реальном времени, запланированные задачи, интеграцию инструментов и чат…
epigraphdb-skill
openai
Отправляйте компактные запросы к API EpiGraphDB для получения данных по онтологии, литературе, MR, генам-лекарствам и подтверждающим путям. Используйте, когда пользователю нужны краткие сводки EpiGraphDB.
runtime-behavior-probe
openai
Планируйте и проводите исследования поведения во время выполнения с помощью временных пробных скриптов, матриц валидации, контролей состояния и отчетов, ориентированных на результаты. Используйте только когда…
deep-security-scan
openai
Используйте, когда пользователь запрашивает глубокое, исчерпывающее, многопроходное или снижающее вариативность сканирование безопасности Codex по всему репозиторию или в заданной области. Выполняйте повторные независимые…
define-security-policy
openai
Определение, проверка или обновление рекомендаций SECURITY.md для репозитория или компонента. Используется, когда пользователь хочет уточнить, что Codex Security должен проверять, что выходит за рамки…
validation
openai
Используйте, когда Codex уже находится на этапе валидации сканирования безопасности или пользователь явно просит определить, являются ли одно или несколько кандидатных уязвимостей…