用途：该技能用于按OpenTelemetry统一标准搭建生产级可观测性，覆盖指标、日志、追踪三大支柱，并给出LGTM自托管栈（Loki日志、Grafana可视化、Tempo追踪、Mimir指标）的部署与日志-追踪关联模式。适合构建需洞察性能与错误的生产系统、调试多服务分布式系统、搭建监控/日志/追踪基础设施、实现带追踪关联的结构化日志以及配置生产告警规则。系统每天请求量低于100或仅做概念验证时可跳过。
主要能力：用一套OpenTelemetry SDK统一采集指标、日志、追踪与跨服务上下文传播，支持Python、Rust、Go、TypeScript；可导出到LGTM、Prometheus+Jaeger、Datadog等SaaS或经OTLP的自定义后端。指标含Counter、Gauge、Histogram、Summary；日志强调注入trace_id/span_id实现关联；追踪包含Trace、Span及父子嵌套。提供自动插桩（FastAPI、Flask、Django、Express、Gin、Echo、Nest.js等），并给出自定义Span、错误追踪（set_status、record_exception）、验证与测试方法。
使用方式：先选栈（绿地用OTel SDK+LGTM或托管云；已有Prometheus则加Loki与Tempo；Kubernetes可用Helm部署LGTM和Alloy DaemonSet）。安装示例：pip install opentelemetry-api opentelemetry-sdk opentelemetry-instrumentation-fastapi opentelemetry-exporter-otlp，或用脚本 python scripts/setup_otel.py --language python --framework fastapi。本地启动：cd examples/lgtm-docker-compose && docker-compose up -d，Grafana为 http://localhost:3000（admin/admin），OTLP端口4317（gRPC）、4318（HTTP）。Grafana查询示例：{job="api-service"} |= "trace_id=4bf92f3577b34da6a3ce929d0e0e4736"。指标校验可用 python scripts/validate_metrics.py。
适用场景：分布式服务排障、结构化日志与追踪关联、生产告警、Grafana统一查看日志/指标/追踪、与仪表盘及反馈通知集成。
限制与注意事项：不要使用厂商专有SDK；日志必须带trace_id/span_id；能自动插桩的不要手写；日志库只选一种（structlog/tracing/slog/pino）；优先OTLP gRPC。具体生产Kubernetes部署、告警模板等细节以references相关文档为准，资料未提供完整内容。