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搜索 Tracing ，共找到 133 条记录
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优化Langfuse追踪性能

langfuse-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
385
本指南提供了一套完整的Langfuse性能优化方案。它涵盖了从基准测试、批处理配置调整到非阻塞追踪包装和Payload优化等多个方面，旨在解决高并发场景下的延迟和资源开销问题，确保系统在高吞吐量下稳定运行。
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Langfuse LLM可观测性架构最佳实践

langfuse-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
133
本指南提供了Langfuse生产级的架构模式，用于构建完整的LLM可观测性基础设施。内容涵盖了单例SDK初始化、跨异步边界的上下文传播、Express中间件自动追踪，以及利用OpenTelemetry实现微服务间的跨服务追踪等最佳实践，适用于构建企业级、高可扩展性的应用监控系统。
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Langfuse SDK 追踪最佳实践模式

langfuse-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
253
本指南详细介绍了 Langfuse SDK 的生产级最佳实践模式。它涵盖了从单例客户端配置到使用 `observe` 包装器和 `startActiveObservation` 进行精细化控制等高级用法。帮助开发者实现健壮的 LLM 调用追踪、会话管理和错误安全记录，显著提升 AI 应用的可观测性。
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Langfuse LLM可观测性安全指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
334
本指南提供了Langfuse LLM可观测性的安全最佳实践。核心内容包括：API密钥的严格管理、在追踪数据中清洗个人身份信息（PII）、自托管环境的安全加固、以及实施最小权限原则。帮助开发者确保其LLM集成在处理输入和输出数据时符合严格的数据隐私和安全标准。
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LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
91
LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力，跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集，同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成，方便排查问题与保障服务质量。
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Linear API调试与追踪工具包

linear-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于Linear API集成的全面、生产级的调试和监控工具包。它包含了多个功能模块，包括：请求/响应详细日志记录的客户端包装器、性能追踪器（提供平均延迟、P95等统计数据）、健康检查工具和环境验证器。适用于需要进行API性能监控、深度调试或搭建生产级日志系统的开发者。
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MaintainX可观测性实现指南

maintainx-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
320
本技能提供了一套完整的MaintainX API集成可观测性实现方案。它指导用户如何集成结构化日志、使用Prometheus进行指标采集（包括请求计数、延迟记录和同步延迟），并通过API拦截器实现请求追踪。适用于需要提升API集成可靠性、性能监控和故障预警的场景。
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监控与可观测专家

monitoring-expert
Jeffallan/claude-skills
139
为分布式服务构建结构化日志、Prometheus/Grafana监控、追踪、告警及压测与容量规划方案，以便全方位观测、排查生产问题并保障业务指标。
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监控与可观察性指南

monitoring-observability
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
106
介绍如何用 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana 和结构化日志搭建监控与可观察性平台，帮助团队追踪性能、核查业务关键操作并制定告警策略。
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远程模型可解释性工具

nnsight-remote-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
174
通过 nnsight 的 trace 与激活接口，有效分析或干预 PyTorch 模型内部，支持在本地小模型和借助 NDIF 的 70B+ 远程模型上执行，可对激活进行保存、替换和对比。
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可观测性系统工程

observability-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
344
专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。
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可观测性监控设置指南

observability-monitoring-monitor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
54
本技能旨在提供专业的监控与可观测性解决方案指导。它覆盖了指标收集、分布式追踪和日志聚合三大核心支柱，帮助用户构建完整的监控体系。内容包括架构设计、仪表盘搭建、告警流程制定，目标是提供系统健康的完整视图，降低故障恢复时间（MTTR）。
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