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AI视频使用量与成本分析

klingai-usage-analytics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志，从而聚合关键指标（如成功率、总消耗点数和平均生成时间）。用户可以生成每日或周期性的成本报告，用于追踪资源使用模式和成本趋势，非常适合构建数据仪表板。

AI智能体可观测性与指标监控

lindy-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。

Snowflake全景监控与告警配置

snowflake-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导用户如何利用Snowflake的ACCOUNT_USAGE视图，建立全方位的系统监控体系。它涵盖了查询性能跟踪、错误率监控、资源消耗（如使用额度和存储增长）的查询方法，并提供了创建告警（如高错误率、仓库长时间运行）的SQL示例，帮助用户确保数据仓库的稳定性和高效运行。

会话消息成本分析

该工具用于对单个会话进行精细的消息级成本拆解。它在识别出异常高成本的会话后，帮助操作人员深入定位成本最高的具体消息。使用者可以详细了解成本的构成，包括输出Token、缓存写入（Cache Writes）和模型升级等，从而掌握模型真正的资源消耗情况。

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