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性能指标集中汇总

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72
将应用、系统、数据库、缓存、队列及外部服务的性能指标集中，协助制定统一命名规则、选择聚合与可视化工具并配置告警，提升监控效率与问题响应速度。
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Alertmanager规则配置

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342
自动化处理 Alertmanager 规则配置，提供行业最佳实践、生产级代码与校验，适用于 Kubernetes、Terraform、监控等 DevOps 高级场景，保障告警流程稳健。
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Azure监控日志与指标查询SDK

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这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言（KQL）查询，从日志分析工作区获取日志数据，并检索各种资源指标（如CPU使用率、网络流量等）。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。
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AWS CDK云基础设施模式

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本技能旨在提供AWS CDK构建生产级、可重用云基础设施的专业指导。它涵盖了多种通用架构模式（如无服务器API、容器服务等），强调了最佳实践，例如遵循最小权限原则、分离有状态和无状态资源，并集成监控告警，帮助用户构建健壮的云系统。
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云监控告警助手

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341
在提及云监控告警或需要 GCP 路径与服务配置时，提供步骤、配置、生产环境代码与校验，帮助构建可靠的告警流程。
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Customer.io可观测性与监控设置

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该技能提供了一套完整的Customer.io集成可观测性解决方案。涵盖使用Prometheus指标（延迟、请求计数、退信率）、PII脱敏结构化日志记录以及OpenTelemetry追踪。适用于构建生产级的监控仪表盘和告警系统，确保对Customer.io API性能和健康状态的全面监控。
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Deepgram可观测性监控系统

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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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Deepgram生产部署检查清单

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本技能提供了一份详尽的Deepgram生产环境部署检查清单。它涵盖了从身份验证、系统弹性设计（如重试、熔断器），到性能优化（如单例客户端、音频预处理），以及关键安全和监控环节（如PII脱敏、Prometheus指标和告警规则），确保系统在生产环境中稳定、可靠地运行。
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错误追踪与可观测性

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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错误处理与可观测性指南

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CloudAI-X/claude-workflow-v2
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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

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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

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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