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搜索可观察性，共找到 32 条记录

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自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。

自主AI智能体架构设计

ai-agents-architect

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能专注于自主AI智能体的完整架构设计与构建。涵盖工具调用、分层记忆系统（情景、语义、工作记忆）、高级规划策略（ReAct、计划执行）和多智能体编排。旨在构建具备高自主性但同时可控的AI系统，重点解决复杂任务链中的错误处理、鲁棒性和系统可观察性。

直觉驱动的知识进化系统

continuous-learning-v2

affaan-m/everything-claude-code

这是一个高级的、基于直觉（Instinct）的持续学习系统。它通过捕获每一次代码会话的工具使用和行为观察，自动识别用户的工作模式和偏好（如编码风格、错误修复）。系统将这些模式提炼为带置信度评分的“直觉”，并能将它们进化（Evolve）为可复用的技能、命令或专业代理，从而系统性地积累和提升AI辅助编程的知识和效率。

Manifest 可观察性插件配置

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供完整的步骤，指导用户安装和配置Manifest可观察性插件。用户可使用此技能为AI Agent设置遥测和可观察性，连接到Manifest进行实时监控，包括配置API密钥、设置端点地址以及解决连接故障，确保系统透明化运行。

微服务架构设计顾问

microservices-architect

Jeffallan/claude-skills

提供微服务架构设计指导，从领域分析划分服务边界，选定通信与数据策略，推进弹性、可观察性与部署实践，适用于云原生分布式系统与单体迁移场景。

监控与可观察性指南

monitoring-observability

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

介绍如何用 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana 和结构化日志搭建监控与可观察性平台，帮助团队追踪性能、核查业务关键操作并制定告警策略。

TensorBoard 可视化工具包

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。

卡帕蒂LLM编码指南

andrej-karpathy

sickn33/antigravity-awesome-skills

这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察，旨在指导用户在使用大语言模型（LLM）进行代码编写、代码审查或重构时，避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设，并定义可验证的成功标准，从而提升代码的简洁性和健壮性。

云沙箱动态恶意软件分析

performing-dynamic-analysis-with-any-run

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用ANY.RUN云沙箱进行交互式动态恶意软件分析。该功能允许分析师在安全环境中执行可疑样本，并实时观察其行为，包括与弹窗、凭证输入等用户提示的交互。能够全面捕获进程树、网络流量、系统修改和所有威胁指标（IOCs），并自动映射至MITRE ATT&CK框架，适用于需要高交互性和云环境的恶意样本分析。

软件需求规格生成

kiro-spec-requirements

该技能用于生成结构化、全面的软件需求规格文档。它从项目上下文、业务规则和技术约束中系统性地聚合信息，确保所有需求都聚焦于用户可观察的行为（做什么），而非实现细节（如何做）。它遵循如 EARS 等标准格式，并内置了严格的评审机制，以保证需求范围的清晰度和完整性。

.NET MVVM视图模型工具集

github/awesome-copilot

本工具集为.NET应用程序提供实现MVVM（Model-View-ViewModel）模式的核心功能。它通过源代码生成器和基类，简化了可观察属性、命令和数据验证的编写过程，有效减少了样板代码。支持WPF、WinUI 3、MAUI、Avalonia等主流跨平台UI框架。

代码评审人性化助手

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具旨在重写那些听起来过于正式或空泛的AI生成代码评审评论。它剔除了“我注意到...”或“可能值得考虑...”这类套话，将反馈转化为直接、可操作的建议。输出格式清晰（位置: 严重性: 观察. 修复），让代码审查意见听起来就像来自一位专业、热心的队友，极大地提升了PR反馈的质量和接受度。

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