Fogsight当前不内置监测任务功能，但可通过三种外部方式实现可观测性：一、检查进程与端口状态验证服务可用性；二、分析API调用日志追踪任务行为；三、在启动脚本中嵌入埋点与指标上报。
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如果您希望在雾象Fogsight中实现对生成任务状态、资源消耗或API调用行为的可观测性，需注意：Fogsight当前版本并未内置传统运维意义上的“监测任务”功能，其设计定位为AI驱动的动画生成Agent，不提供eSight类网络设备性能监控或采集任务配置能力。但可通过外部手段实现对Fogsight服务运行状态与关键环节的监测。以下是可行的三种实施路径：
一、基于系统进程与端口状态的手动监测
该方法通过定期检查Fogsight后端服务进程是否存在、监听端口（默认8000）是否可访问，实现最基础的服务可用性验证。适用于本地部署且无复杂告警需求的场景。
1、打开终端，执行命令 ps aux | grep start_fogsight.py，确认Python进程正在运行。
2、执行命令 lsof -i :8000（macOS/Linux）或 netstat -ano | findstr :8000（Windows），验证端口是否处于LISTEN状态。
3、使用curl或浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/health（若已手动添加简易健康检查路由），观察HTTP响应码是否为200。
二、利用OpenAPI调用日志进行行为级监测
通过捕获并分析credentials.json中所配置API服务商（如OpenRouter、Gemini）的请求日志，可间接追踪Fogsight生成任务的触发频次、响应延迟及失败率。此方式依赖API平台自身日志能力。
1、登录所使用的API中转服务管理后台，例如OpenRouter Dashboard或One API控制台。
2、定位至“Usage Logs”或“Request History”模块，筛选目标API_KEY的调用记录。
3、按时间范围导出CSV日志，用Excel或脚本统计每小时请求数、平均响应时间、5xx错误占比等指标。
4、将关键阈值（如单次响应超8秒、连续3次429错误）设置为邮件或钉钉通知触发条件。
三、在启动脚本中嵌入轻量级埋点与指标上报
修改start_fogsight.py，在LLM请求发起前、动画合成完成时插入自定义日志打印与HTTP上报逻辑，将任务ID、耗时、状态写入外部时序数据库或简易Webhook接收端。
1、在start_fogsight.py中LLM调用函数前添加代码段：print(f"[MONITOR] TASK_START:{task_id} TIME:{datetime.now().isoformat()}")。
2、在动画合成成功回调处添加：requests.post("https://your-webhook-endpoint/track", json={"task_id":task_id,"status":"success","duration_ms":elapsed_ms})。
3、部署一个极简Flask服务接收该POST请求，并将数据存入SQLite或直接转发至Grafana Loki日志系统。
4、使用grep或LogQL查询关键词"TASK_START"与"status:success"，计算任务成功率与P95耗时。
