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实时API监控与可观测性

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

用于构建全面的实时API监控系统。它指导如何收集关键指标（如请求速率、延迟、错误率），配置健康和就绪检查点，搭建Grafana仪表盘，并实现基于服务等级目标（SLO）的告警。适用于需要确保API在生产环境中高可用性和高性能的复杂场景。

可观测性系统设计与策略

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alirezarezvani/claude-skills

本技能旨在指导构建生产级的可观测性体系。内容涵盖SLI/SLO框架设计、完善指标（Metrics）、日志（Logs）、链路追踪（Traces）三大支柱的落地应用。同时，重点关注仪表盘设计原则、告警优化（避免告警疲劳）和故障响应流程（Runbook），确保系统具备深度可观察性和高可靠性。

Perplexity API 监控与可观测性

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供Perplexity Sonar API的全面监控解决方案。它追踪关键性能指标，包括延迟、调用成本、错误率和引文质量。适用于在生产环境中搭建监控仪表盘、配置告警规则，确保API的稳定性和高质量输出。

ClickHouse可观测性监控配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南提供了完整的ClickHouse可观测性监控解决方案。内容涵盖了如何利用系统表查询获取核心指标，如何将这些指标集成到Prometheus进行数据采集，并最终在Grafana上构建仪表盘。它用于监控生产环境的查询性能、数据合并健康度、资源使用和错误率，帮助运维人员进行系统调优和告警配置。

多集群Kubernetes仪表盘与AI操作

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sickn33/antigravity-awesome-skills

KubeStellar Console是一个开源、多集群的Kubernetes仪表盘，集成了AI赋能的运维能力。它通过MCP服务器和多个内置代理技能，帮助用户管理跨边缘和云环境的多个K8s集群，提供AI辅助的故障排查、性能测试，并支持与主流CNCF项目的深度集成。

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