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에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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| id | title | category | status | source_trust_level | verification_status | created_at | updated_at | tags | tech_stack | applied_in | aliases | |||||||||||||
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| observability-structured-logging | Structured Logging — JSON 첫 줄부터 | Coding | draft | B | conceptual | 2026-05-09 | 2026-05-09 |
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Structured Logging
console.log("user " + id + " did " + action)은 grep 으로 찾기 어렵다. JSON 형태 + 일관된 필드명 + 적절한 level + 민감정보 redact 4가지 = 운영 가능한 로그.
📖 핵심 개념
- 한 로그 = 한 JSON 객체 (한 줄).
- 핵심 필드:
time,level,msg,requestId,userId,service,version. - 동적 데이터는 메시지에 끼우지 말고 필드로.
- 민감정보 자동 redact (token, password, card).
💻 코드 패턴
pino (Node, fast)
import pino from 'pino';
export const logger = pino({
level: process.env.LOG_LEVEL || 'info',
redact: {
paths: ['req.headers.authorization', 'req.headers.cookie', '*.password', '*.token', '*.creditCard'],
censor: '[REDACTED]',
},
base: {
service: 'user-service',
version: process.env.GIT_SHA,
env: process.env.NODE_ENV,
},
timestamp: pino.stdTimeFunctions.isoTime,
});
// 사용
logger.info({ userId, action: 'login', ms: 42 }, 'user logged in');
// → {"time":"2026-05-09T...","level":"info","userId":"1","action":"login","ms":42,"msg":"user logged in", ...}
Request-scoped child logger
import { AsyncLocalStorage } from 'node:async_hooks';
const als = new AsyncLocalStorage<{ requestId: string; userId?: string }>();
app.use((req, res, next) => {
const requestId = req.header('x-request-id') ?? crypto.randomUUID();
als.run({ requestId }, () => next());
});
export function log() {
const ctx = als.getStore() ?? {};
return logger.child(ctx);
}
// 어디서나
log().info({ orderId }, 'created order');
// → 자동으로 requestId 포함
Level 가이드
fatal: 프로세스 종료급.error: 처리 가능하지만 비정상.warn: 문제 신호 (재시도 발생, fallback 사용).info: 정상 핵심 이벤트 (사용자 가입, 결제 완료).debug: 흐름 추적. 운영에서는 끔.trace: 매우 상세. 로컬만.
메시지 vs 필드
// ❌ 동적 값을 메시지에
logger.info(`User ${userId} purchased ${productId} for ${amount}`);
// ✅ 필드로
logger.info({ userId, productId, amount }, 'purchase completed');
// 검색: amount > 100 같은 쿼리 가능
🤔 의사결정 기준
| 데이터 | 어디 |
|---|---|
| 식별자 (userId, orderId) | 항상 필드 |
| 타이밍 (ms, duration) | 필드 |
| 에러 객체 | { err } (pino 자동 stack 추출) |
| 요청 / 응답 본문 | 필드 + redact 정책 |
| PII | 절대 X — 별도 audit log |
❌ 안티패턴
- stdout 에 plain text: 파싱 불가. JSON 한 줄.
- stderr 와 stdout 혼용: error 가 다른 stream 에. 한 곳으로 + level 필드.
- 민감정보 raw: token / password / 카드번호 / 주민번호. redact 정책 필수.
- 메시지 안에 stack trace: 한 줄 깨짐. 별도 err 필드.
- 로그 너무 verbose (debug 가 prod): 비용 / 노이즈. 필요시 dynamic level.
- 로그 너무 적음: 사고 시 디버깅 불가. critical path 는 info.
- timestamp 가 local timezone: 분산 시스템에서 헷갈림. ISO8601 UTC.
- 한 줄에 여러 JSON 객체: 파서 깨짐. 한 줄 = 한 JSON.
🤖 LLM 활용 힌트
- "console.log 금지. logger 사용. 동적 값은 필드, 메시지는 정적" 강제.
- AsyncLocalStorage 로 requestId 자동 주입.