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服务等级目标监控指南

observability-monitoring-slo-implement

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于服务等级目标（SLO）和服务等级指标（SLI）的实施，用于建立和维护服务可靠性标准。它指导用户设计全面的SLO框架、计算错误预算，并构建可靠的监控系统。适用于需要将服务可靠性目标与业务优先级对齐，实现数据驱动的性能管理和持续改进的工程场景。

Vast.ai GPU监控与成本追踪

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供Vast.ai GPU实例的全面监控方案，可采集GPU利用率、实例运行状态、温度和成本累积等关键指标。适用于搭建监控仪表板、配置告警机制（如GPU空闲、过热、预算超支）以及自动化云资源使用跟踪，确保资源健康和成本可控。

服务等级目标 (SLO) 制定与审核

alirezarezvani/claude-skills

本工具基于SRE最佳实践，帮助用户系统化地定义和审核服务等级目标（SLO）。它指导用户选择正确的服务指标（SLI），计算可容忍的错误预算和燃尽速率，并能检查现有SLO是否包含常见的错误（如目标过于激进、SLI选择错误等），确保服务可靠性承诺是可衡量、可执行的。

服务等级目标与错误预算制定

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mohitagw15856/pm-claude-skills

本技能用于制定完整的服务等级目标（SLO）文档。它指导用户定义关键服务指标（SLI），计算服务允许的“错误预算”，并建立消耗速度（Burn Rate）警报和政策。这有助于团队在保障服务可靠性的同时，科学地平衡开发速度和用户体验。

生产花费加速率监控

该工具用于监控生产环境花费的加速趋势（燃用率）。它将最新时段的花费与历史平均花费进行对比。如果加速率超过预设阈值，系统将触发警报，帮助运营人员提前发现超出预期的成本飙升，即使总预算还有余量。

联邦成本跟踪与监控

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该工具用于消费联邦环境中的支出事件，按对等节点（peer）聚合计算滚动时间窗口（1小时/24小时/7天）的总消耗成本。它核心功能是实现成本熔断器（Circuit Breaker），实时监控并标记超出预设预算阈值的节点，是确保联邦资源健康和稳定的关键监控手段。

可复现研究成果提交指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为科研人员提供将实验成果（Artifact）进行可复现性评估的专业指引。它指导用户如何根据外部评估者的资源限制，设定明确的复现性等级，并优化提交的结构和时间预算，以顺利通过学术评估。

ICDE数据工程论文流程规划

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为提交数据工程系统论文至ICDE（国际数据工程会议）的完整项目管理蓝图。它详细规划了双轮次提交周期，帮助研究人员从证据锁定、系统实现到最终发表，倒推整个开发和论文撰写流程，尤其侧重于时间预算、修订窗口规划和规避常见的提交风险。

论文补充材料撰写与分区指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了学术论文（尤其是传感系统领域）的撰写和投稿规范。核心原则是：论文的结论必须仅凭主文评审页即可判断。它指导作者如何严格划分内容，将核心论点和决策关键证据保留在有限的页面预算内，而将补充数据和详细流程放在附件或材料中。

ISSTA研究可复现性指南

issta-reproducibility

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细阐述了学术研究（尤其是软件分析和模糊测试）如何达到高度可复现性和可验证性。它指导用户固定所有关键参数（如基准版本、代码SHA、随机种子和时间预算），确保论文中的每个实证结论都能追溯到可复现的证据链，以符合顶级会议的评审标准。

科学成果可复现性打包指南

micro-artifact-evaluation

brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了如何为学术论文（尤其是微架构领域）准备复杂的、可验证的研究成果物。它指导作者如何打包模拟器、配置和数据，以确保成果达到“可复现”的学术标准。核心在于解决时间预算问题，通过分层级的测试入口（烟雾、关键、完整）和规范的目录结构，确保评估者能够高效、可靠地重现论文结果。

移动系统论文写作指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南为提交移动系统研究论文的作者提供了严格的写作和结构约束。核心原则是：所有系统贡献和性能主张必须超越“超强”的描述，而是通过在真实设备上测量的延迟、能耗、内存和热预算等硬性指标来支撑。帮助作者优化论文结构，以应对顶会（如MobiSys）的系统级评审。

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