分布式追踪技能用于跨微服务追踪请求链路，核心基于 OpenTelemetry 进行埋点，并配合 Jaeger 或 Grafana Tempo 作为后端存储与查询界面。
主要能力与用途：帮助定位微服务调用链中的瓶颈、失败点与链路断点。资料给出的排查关注点包括：长耗时 Span（瓶颈识别）、错误 Span（请求失败位置）、扇出（一个请求触发大量下游调用，服务级别的 N+1 问题）、缺失 Span（服务未埋点）、Trace 断点（服务间上下文未传播）。
快速启动 Jaeger：通过 Docker 运行 all-in-one 实例，命令为 docker run -d --name jaeger -p 16686:16686 -p 4317:4317 -p 4318:4318 jaegertracing/jaeger:latest，UI 地址为 http://localhost:16686。
Node.js 接入：安装依赖 npm install @opentelemetry/sdk-node @opentelemetry/auto-instrumentations-node @opentelemetry/exporter-trace-otlp-grpc；编写 tracing.js，在应用代码之前加载，使用 NodeSDK 配合 OTLPTraceExporter（url 为 http://localhost:4317）与 getNodeAutoInstrumentations，并设置 serviceName；运行方式为 node -r ./tracing.js app.js。
Python 接入：安装 pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp opentelemetry-instrumentation；使用自动插桩命令 opentelemetry-instrument --service_name my-service --exporter_otlp_endpoint http://localhost:4317 python app.py。
查询 Trace：可通过 Jaeger API 以 curl 查询，例如按服务查找 Trace（http://localhost:16686/api/traces?service=my-service&limit=10）、查找慢 Trace（minDuration=1000000，即大于 1 秒）、查找带错误标签的 Trace（tags 为 {"error":"true"}），并可配合 jq 提取 traceID、Span 数量与耗时。
自定义 Span：使用 @opentelemetry/api 的 trace.getTracer 获取 tracer，通过 tracer.startActiveSpan 创建 Span，设置属性（如 order.id、order.total），捕获异常时调用 span.recordException 与 span.setStatus（code 2 表示错误），并在 finally 中结束 Span。
注意事项：自动插桩可覆盖 HTTP、数据库与消息队列调用；服务间需通过 traceparent 等 Header 传播追踪上下文；生产环境应采样，不要追踪每个请求，建议从 1%–10% 起步；Jaeger 适合开发环境，Grafana Tempo 更适合生产环境（可与 Grafana 仪表盘集成）；Trace、指标与日志三者结合构成完整可观察性，可通过 trace ID 关联。
限制与暂未提供：资料未说明该技能的收费、价格、平台支持范围、性能指标或具体版本兼容性；Grafana Tempo 仅提及定位，未给出部署与配置步骤。