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搜索 可观测性 ，共找到 106 条记录
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Databricks可观测性监控工具

databricks-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
412
本技能提供全面的Databricks平台可观测性支持。用户可以通过查询系统表，监控作业运行历史、追踪集群资源使用和成本消耗，找出性能瓶颈的慢查询，并进行安全审计。适用于构建监控仪表板、保障数据管道稳定性和优化资源使用。
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AI辅助深度调试与根因分析

debugging-toolkit-smart-debug
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
这是一个专家级、全流程的软件调试与故障排查指南。它指导用户如何结合AI能力和可观测性数据（如APM、分布式追踪、日志），进行系统性的问题分层、假设生成和根本原因分析。适用于处理复杂的生产环境故障、性能瓶颈和软件缺陷。
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Deepgram可观测性监控系统

deepgram-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
用于为Deepgram集成建立完整的可观测性监控系统。它集成了Prometheus指标、OpenTelemetry分布式追踪、Pino结构化日志和AlertManager告警规则，能够全面追踪API请求速率、延迟、成本消耗，并提供专业的性能监控仪表盘和告警机制。
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分布式追踪与调试配置

distributed-debugging-debug-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
本技能提供专业指南，用于构建全面的调试环境、实现分布式追踪和诊断流程。适用于诊断复杂的多服务系统问题，通过标准化日志记录、追踪关联ID，确保开发和生产环境具备完整的可观测性。
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文档集成可观测性构建

documenso-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
298
本技能提供了一套完整的Documenso集成可观测性框架。它通过代码代理机制实现对API调用的拦截，系统地捕获请求次数、延迟、错误率等关键运行指标。同时构建了结构化日志和健康检查端点，适用于构建生产级的监控系统，帮助开发者深入了解集成运行状态和性能。
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错误追踪与可观测性

error-debugging-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能专注于错误追踪和系统可观测性（Observability）的实践。它指导如何建立完整的错误监控体系，包括配置告警、实现结构化日志记录和追踪，从而帮助团队快速、准确地识别和解决生产环境中的各类问题。
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智能故障诊断与根因分析

error-diagnostics-smart-debug
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程，用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期，包括初始分诊、收集可观测性数据（如错误追踪、APM指标、分布式追踪），生成假设、选择合适的调试策略（如时间旅行、混沌工程），并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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错误处理与可观测性指南

error-handling
CloudAI-X/claude-workflow-v2
259
梳理跨 JavaScript、Python 与 Go 的错误处理、结构化日志、重试与断路器策略及可观测性流程，有助于构建弹性、健壮的异常与告警体系。
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Evernote可观测性配置

evernote-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
用于为Evernote集成提供全面的可观测性解决方案。它涵盖了指标采集（Prometheus）、结构化JSON日志记录、分布式追踪（OpenTelemetry）以及健康检查端点。适用于构建生产级、高可靠性的API监控和告警系统。
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Exa搜索性能监控与告警

exa-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
91
用于为Exa搜索API集成建立全面的可观测性层。它能够追踪搜索延迟、错误率、结果使用情况和缓存命中率等关键指标。帮助开发者监控生产环境的搜索质量，优化API调用，并设置完善的告警系统，确保系统稳定运行。
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网页抓取管道可观测性

firecrawl-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
260
本技能提供了Firecrawl网络爬取操作的全面可观测性模式。它覆盖了抓取成功率、积分消耗追踪、内容质量评估和延迟监控等关键指标。适用于构建健壮的监控仪表盘、设置主动故障警报，确保爬取工作流的稳定与高效。
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Fireflies AI 可观测性监控

fireflies-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
131
这是一个用于监控Fireflies.ai集成健康状态和性能的工具包。它跟踪关键指标，包括API连接性、Webhook交付状态、转录处理延迟和席位利用率。本工具适合与Prometheus/Grafana等监控系统结合使用，确保数据管道的稳定性和可靠性。
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