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スタック向けのロギングライブラリ30個を評価する

ライブラリごとに1つずつDevinセッションを実行し、料金、パフォーマンス、SDK品質をスコアリングし、その結果をすべて統合して順位付きの比較表にまとめます。
AuthorCognition
CategoryDevin最適化
Features高度
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一貫したテンプレートでリサーチ用プロンプトを作成する

有用な並列調査を行うための鍵は、すべてのセッションに同じチェックリストを与えることです。各セッションは 1 つのライブラリを独立して調査するため、このテンプレートによって、結果をマージした際に直接比較できるようになります。新しい Advanced Devin セッションを開き（入力ボックス左上のスパークルアイコンをクリック）、Start Batch Sessions タブに切り替えます。
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提案されたセッションをレビューして承認する

送信すると、Advanced Devin がリストを解析し、ライブラリごとに 1 つのセッションを提案します。次のようなプレビューが表示されます：
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...
  ...
リストを確認し、Approve をクリックしてすべてのセッションを同時に起動します。各セッションは独立して実行され、ライブラリの Web サイトを閲覧し、ドキュメントを読み、開発者フォーラムを確認し、テンプレートに入力します。ライブラリをスキップしたり追加したりしたい場合は、承認する前にリストを編集してください。すべてのセッションが同じ調査手法に従うようにするには、playbook を添付することもできます。
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結果の収集と比較

すべてのセッションが完了すると、Advanced Devin は個々のレポートを自動的に 1 つの比較結果に統合します。出力は指定したフォーマットに従います — 統合されたスプレッドシート形式の比較結果は次のようになります。
## 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
同じAdvancedセッション内でフォローアップの質問を行うことができます。このセッションには、すべての子セッションのコンテキストが含まれています。ベストな案を選んだら、同じAdvancedセッションから直接Devinセッションを起動して、リポジトリ内にライブラリをセットアップできます:
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ショートリストをさらに掘り下げる

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

このパターンはあらゆる技術的な評価に使える

並行して行う調査はロギングツールに限定されません。同じ観点で複数の選択肢を評価するあらゆる場面で使えます — CI/CD プラットフォーム、フィーチャーフラグサービス、ORM、クラウドプロバイダ、コンプライアンスフレームワークなどです。例: 「これら 20 個の CI/CD プラットフォームを調査し、ビルド速度、料金、セルフホストの可否、GitHub 連携の品質を比較する。」

各セッションは 15〜30 分に収める

1 つのライブラリの調査に数時間の深掘りが必要になる場合、それはバッチの一部ではなく、専用のセッションとして個別に集中して行うべきだというサインです。バッチ形式のセッションが最も有効なのは、各項目にかかる作業量がおおよそ同程度のときです。