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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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DeepSpeed 分布式训练指南

deepspeed
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
56
指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。
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分布式追踪与调试配置

distributed-debugging-debug-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
207
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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TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
414
基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。
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微服务分布式链路追踪

distributed-tracing
sickn33/antigravity-awesome-skills
289
该技能提供使用OpenTelemetry和Jaeger等工具进行分布式链路追踪的完整指南。它帮助用户监控跨多个微服务的请求完整生命周期，从而实现对系统性能、调用依赖关系和故障点的全面掌握。适用于排查高延迟、识别性能瓶颈、追踪错误传播等复杂分布式场景。
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分布式训练配置

distributed-training-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
496
提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。
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高级Elixir开发与并发编程

elixir-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
286
这是一个专注于构建高并发、故障容错和分布式系统的Elixir开发专家助手。它涵盖了OTP模式、Phoenix LiveView、并发编程、以及数据库交互等最佳实践，确保输出的代码既符合惯用风格，又具备生产级的稳定性和可扩展性。
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系统错误分析与故障排除

error-debugging-error-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本技能是一个专业的系统级错误分析和故障诊断工具，专用于处理分布式系统中的生产事故和复杂错误。它可以帮助用户通过分析日志、追踪和错误报告，进行彻底的根本原因分析（RCA），并提出可靠的修复方案和预防性措施，从而大幅提升系统的整体稳定性和可靠性。
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错误日志分析与根源定位

error-detective
sickn33/antigravity-awesome-skills
276
本技能提供专业的错误日志分析能力，用于处理复杂的日志流和代码库。它能关联跨分布式系统的错误堆栈，识别异常模式，通过关联错误和系统变更，帮助定位根本原因，并提供即时修复和长期预防的行动方案。
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分布式系统故障诊断专家

error-diagnostics-error-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
179
本技能是专业的故障分析专家，专注于复杂分布式系统的诊断和可靠性提升。适用于处理生产环境的突发事故、分析系统日志和追踪链，执行深层次的根因分析（RCA）。目标不仅是解决当前错误，更是建立预防机制，提升整体系统稳定性。
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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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