Claude Code等AI编码助手正成为现代开发流程的核心部分。然而，如何衡量和监控其使用情况成为了关键问题。本文介绍了如何利用OpenTelemetry和SigNoz构建可观察性管道，从而实现对Claude Code使用情况的可衡量性和可操作性。通过监控令牌使用情况、会话、请求以及性能趋势等指标，可以清晰地了解Claude Code如何塑造开发工作流程，并帮助团队在问题恶化之前发现问题，最终实现数据驱动的AI辅助编码扩展。
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一家公司历经四年，迭代了三次查询构建器版本。最初的版本基于错误的假设，导致高级工程师也难以使用其功能。V3和V4版本过于简化，缺乏复杂布尔表达式和对日志的有效支持。通过大量的用户支持和反馈，他们认识到用户体验的重要性，并最终发布了V5版本。V5版本的核心在于“停止为用户做决定”，赋予用户更多控制权，并提供更直观的界面和强大的功能，如任意嵌套、优先级规则和跨数据类型查询等。V5版本获得了用户的高度认可，他们甚至放弃了使用原始SQL查询，转而使用更便捷的查询构建器。未来，他们计划通过增量更新的方式，逐步添加子查询和连接查询等功能，持续提升用户体验。
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本文介绍了如何使用OpenTelemetry监控GitHub Actions流水线，实现对CI/CD流程的端到端可观测性。通过配置OpenTelemetry Collector的GitHub接收器，可以收集流水线的跟踪和指标数据，从而识别瓶颈、调试错误并分析依赖关系。文章详细讲解了配置过程，包括设置GitHub webhook、安装OpenTelemetry Collector、配置接收器和处理器以及认证等步骤，并提供了相应的YAML配置文件片段。最终，这些数据可以被发送到SigNoz等可观测性平台进行可视化分析。
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