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搜索 Tracing ，共找到 133 条记录
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凤凰AI可观测平台

phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
Phoenix 是开源AI可观测平台，可用于追踪、评估和监控大语言模型应用，支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控，帮助工程团队自托管排查与优化。
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PyTorch模型因果干预

pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
240
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪（ROME风格）和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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系统化二进制逆向工程指南

reverse-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一份全面的逆向工程知识库，涵盖了从文件识别、静态分析到动态分析的完整流程。内容包括在IDA Pro、Ghidra等主流工具上进行深入的二进制分析、代码重构和漏洞挖掘。它提供了系统性的分析方法论和最佳实践，适用于安全研究、CTF挑战和软件安全评估。
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Sentry高级故障排除与调试

sentry-advanced-troubleshooting
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
405
本技能提供一套系统化的高级Sentry故障诊断流程。适用于处理事件静默丢失、源图（Source Map）解析失败、分布式追踪断点、SDK冲突或内存泄漏等复杂问题，帮助开发者深入定位监控系统的根源问题。
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跨架构Sentry分布式追踪

sentry-architecture-variants
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
362
本指南详细介绍了如何在各种现代应用架构（如单体应用、微服务、无服务器、事件驱动系统、SPA和移动应用）中配置Sentry的错误追踪和性能监控。旨在指导开发者实现连贯的端到端分布式追踪，确保无论系统流程经过多少个运行时或部署目标，都能进行统一的故障排除和性能分析。
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Sentry成本优化与调优

sentry-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
457
本指南详细介绍了如何通过在代码层面进行配置、调整性能采样率和使用事件过滤钩子，科学地降低Sentry的成本消耗。用户可以有效过滤噪音和不重要的错误事件，从而在不丢失关键生产可见性的前提下，科学地管理配额和费用。
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Sentry性能跟踪与监控

sentry-performance-tracing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何使用Sentry设置分布式追踪和性能监控。它涵盖了配置SDK（如设置采样率）以捕获应用的延迟、识别性能瓶颈，并在整个应用堆栈上追踪请求。内容包括手动创建业务逻辑跨度（Spans）和利用性能分析进行深入分析，实现全面的应用可观测性。
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分布式微服务Sentry架构设计

sentry-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供企业级的Sentry架构模式，用于多服务、微服务环境的集成。内容涵盖集中化配置、标准项目拓扑结构（如服务隔离项目）、分布式追踪设置以及针对Node.js、Express和Python/FastAPI的错误处理中间件。适用于规划大规模Sentry推广或管理复杂服务生态的组织。
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分布式链路追踪配置

setting-up-distributed-tracing
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化在微服务架构中配置分布式链路追踪，涵盖后端选择、服务打点策略与配置文件生成，从而实现全链路可观测性并辅助性能排查。
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代码库规范逆向工程

spec-miner
Jeffallan/claude-skills
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这是一个专业的代码库逆向工程技能，用于从缺乏文档或遗留的代码中提取全面的功能和非功能规范。它通过分析代码结构、追踪数据流和识别可观察的行为来工作。输出使用 EARS 格式组织，能生成清晰的需求文档、架构图和依赖关系图，非常适用于新项目接手或系统现代化。
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变换器机制可解释性分析

transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制，例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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TwinMind生产部署检查表

twinmind-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本清单提供了一个全面的指导框架，用于确保TwinMind集成在生产环境中安全、稳定、合规地部署。它涵盖了从身份验证、数据加密（如PII、GDPR）、基础设施配置、系统监控到CI/CD流程和性能优化的所有关键环节。适用于项目上线前或进行生产环境的合规性审计。
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