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Valuta 30 librerie di logging per il tuo stack

Esegui una sessione Devin per ciascuna libreria per valutare costi, prestazioni e qualità degli SDK, quindi riunisci tutto in un'unica tabella comparativa classificata.
AuthorCognition
CategoryOttimizzazione con Devin
FeaturesAvanzate
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Scrivi un prompt di ricerca seguendo un modello coerente

La chiave per una ricerca parallela efficace è dare a ogni sessione la stessa checklist. Ogni sessione analizza una libreria in modo indipendente, quindi il modello assicura che i risultati siano direttamente confrontabili quando vengono uniti.Apri una nuova sessione di Advanced Devin (clicca sull’icona a forma di scintilla in alto a sinistra nella casella di input), quindi passa alla scheda Start Batch Sessions.
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Rivedi e approva le sessioni proposte

Dopo l’invio, Advanced Devin analizza il tuo elenco e propone una sessione per libreria. Vedrai un’anteprima simile a questa:
Proposed sessions (30):
  1. Research Datadog Logs — pricing, SDKs, retention, alerting...
  2. Research Grafana Loki — pricing, SDKs, retention, alerting...
  3. Research AWS CloudWatch Logs — pricing, SDKs, retention, alerting...
  ...
Esamina l’elenco e fai clic su Approve per avviare tutte le sessioni contemporaneamente. Ogni sessione viene eseguita in modo indipendente, esplorando il sito web della libreria, leggendo la documentazione, consultando i forum per sviluppatori e compilando il modello.Se vuoi escludere o aggiungere librerie, modifica l’elenco prima di approvare. Puoi anche allegare un playbook per assicurarti che ogni sessione segua la stessa metodologia di ricerca.
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Raccogli e confronta i risultati

Al termine di tutte le sessioni, Advanced Devin unisce automaticamente i singoli report in un unico confronto. L’output viene generato nel formato che hai richiesto — ecco come appare il confronto in stile foglio di calcolo risultante:
## Logging Library Comparison (Node.js + Python, 2 TB/day)

| Library           | Type       | $/mo (2 TB/day) | Retention       | Node SDK | Python SDK | Query Lang   | Alerting     |
|-------------------|------------|-----------------|-----------------|----------|------------|--------------|--------------|
| Datadog Logs      | SaaS       | ~$5,400         | 15d hot, archive| 5/5      | 5/5        | Custom DSL   | Yes + anomaly|
| Grafana Loki      | Self-host  | Infra only      | Configurable    | 4/5      | 4/5        | LogQL        | Via Grafana  |
| Axiom              | SaaS       | ~$1,200         | 30d hot, 1yr    | 4/5      | 4/5        | APL          | Yes          |
| Better Stack      | SaaS       | ~$890           | 30d default     | 5/5      | 4/5        | SQL-like     | Yes          |
| Elastic Cloud     | SaaS/self  | ~$3,600         | ILM policies    | 5/5      | 5/5        | KQL / Lucene | Yes + ML     |
| Signoz            | Self-host  | Infra only      | Configurable    | 4/5      | 4/5        | ClickHouse SQL| Yes         |
| Coralogix         | SaaS       | ~$2,100         | Hot/warm/cold   | 4/5      | 3/5        | Lucene / SQL | Yes + anomaly|
| ...               |            |                 |                 |          |            |              |              |

### Top 3 for a 50-service Node.js + Python stack:
1. Axiom — lowest cost at scale, fast APL queries, solid SDKs
2. Grafana Loki — zero license cost, pairs with existing Grafana dashboards
3. Datadog Logs — best SDK auto-instrumentation, but expensive at 2 TB/day
Puoi porre domande di follow-up nella stessa sessione Advanced: ha il contesto di tutte le sessioni figlie.Una volta scelto un vincitore, puoi avviare una sessione Devin direttamente dalla stessa sessione Advanced per configurare la libreria nella tua repo:
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Approfondisci la lista ristretta

Once you have a shortlist, start targeted follow-up sessions for deeper evaluation.
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Suggerimenti

Questo modello funziona per qualsiasi valutazione tecnica

La ricerca in parallelo non è limitata agli strumenti di logging. Usala per qualsiasi valutazione in cui hai bisogno degli stessi dati su molte opzioni — piattaforme CI/CD, servizi di feature flag, ORM, provider cloud o framework di conformità. Esempio: “Analizza queste 20 piattaforme CI/CD e confronta velocità di build, prezzi, opzioni self-hosted e qualità dell’integrazione con GitHub.”

Mantieni ogni sessione tra i 15 e i 30 minuti

Se una singola libreria richiede ore di analisi approfondita, è un segnale che dovrebbe avere una sessione dedicata invece di far parte di un batch. Le sessioni in batch funzionano meglio quando ogni elemento richiede all’incirca lo stesso sforzo.