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本章关键词
可观测性、SRE、SLO、前端错误、API 延迟、AI 成本、任务队列、业务指标、告警。
适合阅读的人
- 需要理解第三十六章：可观测性与 SRE 计划的人。
- 正在把 Birdor 商业计划书转成产品、内容、技术或运营动作的人。
- 希望从 AI 开发者工具平台视角建立系统判断的人。
本章摘要
Birdor 是工具平台，用户对速度和稳定性非常敏感。JSON Formatter 卡顿、JWT Decoder 解析错误、AI Log Analyzer 超时、API 返回不稳定，都会直接伤害信任。
可观测性不仅是服务器监控，还包括工具完成率、复制率、错误率、AI 成本、API 首次调用成功率和 Pro 触发。Birdor 需要同时观察技术指标和产品指标。
36.1 观测对象
需要观测：
- 前端页面加载。
- 前端错误。
- 工具执行成功率。
- API 响应时间。
- API 错误率。
- AI 调用成功率。
- AI 成本。
- 任务队列长度。
- Pro/API 用量。
- 用户关键行为。
这些指标共同反映产品健康。
36.2 前端指标
前端指标包括：
- 页面加载时间。
- 首屏可交互时间。
- 工具执行耗时。
- JS error。
- 编辑器卡顿。
- 移动端布局问题。
- copy/download 成功率。
工具页首屏速度尤其重要。用户搜索工具时不愿等待。
36.3 API 指标
API 指标包括：
- 请求量。
- p50/p95/p99 延迟。
- 错误率。
- quota exceeded。
- unauthorized。
- payload too large。
- 首次调用成功率。
- token 使用情况。
API 用户依赖稳定性，延迟和错误必须可见。
36.4 AI 指标
AI 指标包括：
- 调用次数。
- 成功率。
- 超时率。
- token 消耗。
- 单次成本。
- 模型分布。
- 重新生成率。
- 输出复制率。
AI 成本必须和价值一起看。只有成本，没有复制和保存，说明 AI 功能质量不足。
36.5 业务指标
业务指标包括：
- 工具完成率。
- 相关工具点击率。
- 回访率。
- 注册转化。
- Pro 触发。
- API token 创建。
- Team workspace 创建。
这些指标帮助 Birdor 判断增长漏斗。
36.6 SLO 建议
早期 SLO 可以简单：
- 核心工具页可用率。
- API p95 延迟。
- AI 任务成功率。
- 任务队列处理时间。
- 支付和账户关键路径可用率。
不要一开始做过复杂 SLO，但核心路径要有目标。
36.7 告警和回滚
需要告警：
- API 错误率异常。
- AI 成本异常。
- 任务队列堆积。
- 登录或支付失败。
- 工具完成率骤降。
- 页面 JS error 激增。
发布必须可回滚。工具页小改动也可能影响大量 SEO 用户。
36.8 本章结论
Birdor 的可观测性要同时覆盖技术稳定性和产品任务完成。工具完成率、API 延迟、AI 成本、错误率、Pro/API 信号都必须可见。只有能观察，才能持续优化工具平台。
36.9 开发落地清单
第一批观测任务：
- 前端错误收集。
- 工具执行事件。
- copy/download 事件。
- API request id。
- API latency 和 error rate。
- AI token 和成本统计。
- 任务队列状态。
- Pro/API 触发事件。
这些指标可以先简单记录，不必一开始搭建复杂平台。关键是不要盲跑。
36.10 告警优先级
优先告警：
- 核心工具无法运行。
- API 错误率异常。
- AI 成本异常上涨。
- 登录或支付失败。
- 任务队列积压。
低优先级指标可以进入日报或周报，不必全部实时告警。
36.11 验收标准
- 每个核心工具有完成率指标。
- API 有 request id 和延迟指标。
- AI 调用有成本指标。
- 关键错误能被发现。
- 发布后能判断指标是否恶化。
- 出现问题能快速回滚。
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