用途
Monitoring Setup 是一个帮助开发者实现应用全面监控的技能，主题覆盖指标采集、仪表盘创建、告警策略、健康检查与可观测性最佳实践。
监控理念
技能先给出两个基本框架：
- 四个黄金信号（Four Golden Signals）：延迟（Latency，服务请求耗时）、流量（Traffic，请求量）、错误（Errors，失败请求率）、饱和度（Saturation，资源利用率）。
- 可观测性支柱（Observability Pillars）：指标（Metrics，随时间变化的数值测量）、日志（Logs，带上下文的离散事件）、追踪（Traces，跨服务的请求流转）。
主要能力与示例
健康检查端点
提供完整健康检查的实现示例（src/app/api/health/route.ts），包含数据库（Supabase）、Redis、外部服务（Stripe）三类检查，返回 healthy/degraded/unhealthy 状态、时间戳、版本、uptime 与各项检查结果，并按状态返回 200 或 503，设置 Cache-Control: no-store。另给出 Kubernetes 风格探针：存活探针（/api/health/live）与就绪探针（/api/health/ready）。
指标采集
使用 prom-client 定义自定义指标（src/lib/metrics.ts），包括：
- HTTP 请求总量（Counter，含 method/route/status 标签）
- HTTP 请求耗时（Histogram，桶为 0.01–5 秒）
- 活跃用户数（Gauge）
- 订单总量（Counter，含 status/payment_method 标签）
- 数据库查询耗时（Histogram）
并提供指标端点（/api/metrics）示例，可选通过 Bearer Token 做 Basic 鉴权。另有中间件示例（src/middleware.ts）用于记录请求量与耗时。
告警配置
给出 Prometheus/Grafana 告警规则 YAML 示例（alerts.yml），包含：
- 应用类：高错误率、高延迟、服务下线、数据库连接池接近耗尽
- 基础设施类：高 CPU、低磁盘空间
每条规则含表达式、持续时间、严重级别标签与注解说明。
在线时长监控
提供在线时长检查脚本示例（scripts/uptime-check.ts），可经 cron 或外部监控服务运行，检查多个端点并可在异常时通过 Slack Webhook 通知。
仪表盘配置
提供 Grafana 仪表盘 JSON 示例（Application Overview），包含请求速率、错误率、响应时间 p95、活跃用户等面板及阈值配色。另附 Vercel Analytics 与 Speed Insights 的集成示例（src/app/layout.tsx）。
状态页
提供简易状态页示例（src/app/status/page.tsx），从健康检查接口读取状态，展示 API、数据库、缓存的服务状态与最后检查时间，并用颜色徽标区分 operational/degraded/outage。
监控清单
技能给出四类清单：
- 应用监控：健康检查端点、请求延迟指标、错误率追踪、活跃用户数、业务指标
- 基础设施监控：CPU/内存、磁盘空间、网络 I/O、数据库连接、缓存命中率
- 告警：错误率阈值、延迟阈值、在线时长监控、资源告警、值班轮换配置
- 仪表盘：概览仪表盘、API 性能、数据库指标、业务 KPI、公开状态页
适用场景
技能说明在以下情况调用：为新项目搭建监控、创建健康检查端点、实现指标采集、配置告警规则、构建监控仪表盘、搭建状态页、排查性能问题、规划容量。
限制
上述内容全部为示例代码、配置与建议，实际落地需结合自有技术栈与环境调整。资料未提供本技能的收费、价格、平台绑定或效果保证等信息。