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搜索 可观测性 ，共找到 138 条记录
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SRE事件响应与管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一套专业的SRE级事件响应框架。它指导用户从初步的严重性评估、建立指挥系统，到利用可观测性工具（如分布式追踪、指标、日志）进行调查，直至完成系统恢复和撰写无过错的根本原因分析报告（Post-Mortem）。适用于处理复杂、大规模的系统故障和突发事件。
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自动化事件响应工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个基于现代SRE（站点可靠性工程）的最佳实践的完整事件响应工作流。它指导用户完成从事件的初始检测、分级（P0-P3），到通过可观测性分析、深度调试、安全评估进行根因分析（RCA），最终实现系统恢复和总结复盘的全过程。适用于处理所有关键的系统故障、性能下降或安全事件。
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AI驱动的智能故障排除流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个基于多智能体编排的复杂生产环境故障排除流程。它将AI代码助手、可观测性平台和自动化工具（如分布式追踪、Git bisect）结合，形成“分析-调查-修复-验证”的完整闭环。旨在指导用户解决跨系统的复杂Bug，显著降低平均恢复时间（MTTR），提升系统整体的韧性和稳定性。
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SaaS平台可观测性监控指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了为SaaS平台（如Juicebox）构建可观测性监控的全面方法，包括关键性能指标（如搜索延迟、数据摄取速率、API错误率）的定义、TypeScript实现的代码片段、健康检查逻辑和警报规则。它旨在帮助开发者建立完整的运营监控系统，确保用户体验和数据准确性处于最佳状态。
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Kling AI API 调试与可观测性工具

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个用于Kling AI API集成的综合调试和可观测性工具。它能够自动捕获每一次API调用的请求/响应对、任务生命周期事件和详细的耗时指标。通过结构化日志记录，可以帮助开发者系统性地排查视频生成管道中的问题，确保构建的AI应用具备高可观测性。
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LangChain可观测性监控系统

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套完整的LangChain生产级可观测性解决方案。它整合了LangSmith零代码追踪、自定义回调函数进行指标捕获（如延迟、Token使用量、错误率），以及Prometheus导出器实现告警。帮助开发者实时监控整个LLM应用管线，确保系统性能和稳定性。
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LangChain生产环境就绪度清单

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这是一份全面的LangChain应用程序生产环境就绪度清单。它系统性地覆盖了从配置管理、错误处理、可观测性（如LangSmith）、性能优化、安全加固（防止提示注入、处理PII）到严格测试和部署策略等多个维度，帮助开发者确保AI应用具备高可靠性和可维护性，适用于应用上线前或现有系统的审计。
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LangChain事件处理与流式集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能用于实现LangChain的高级事件驱动模式。提供自定义回调处理器，可监听链式调用过程中的关键生命周期事件（如工具调用、LLM Token流式生成）。同时支持通过SSE和WebSocket进行实时数据流传输，并通过Webhook实现所有运行事件的聚合和可观测性追踪。
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Langfuse LLM 调用可观测性

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工作流展示了如何使用 Langfuse 为大型语言模型（LLM）调用、链式调用和复杂 Agent 实现端到端的完整追踪。它覆盖了包括 OpenAI 包装器、RAG 流程的手动 Span 追踪、流式响应监控以及多模型（如 OpenAI, Anthropic）的集成。适用于需要深入了解 AI 系统性能、调试复杂流程和监控生产环境 LLM 使用情况的场景。
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LLM可观测数据合规管理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能用于管理大型语言模型（LLM）可观测性平台（如Langfuse）的完整数据生命周期。核心功能包括导出详细的调用轨迹和评分数据、配置数据保留策略、执行GDPR等合规操作，以及对个人身份信息（PII）进行脱敏处理。适用于需要确保AI应用数据安全和合规性的场景。
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部署Langfuse进行LLM可观测性

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本指南提供了一份全面的教程，指导开发者如何将Langfuse LLM可观测性集成到主流的云和无服务器环境中。内容覆盖了Vercel、AWS Lambda、Google Cloud Run和Docker等平台的最佳实践，确保了对整个AI工作流的完整追踪和性能监控。
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Langfuse多环境配置指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在多环境（开发、预发布、生产）中安全配置Langfuse。它涵盖了从环境密钥管理、使用秘密管理器到CI/CD流程中的最佳实践，确保不同环境数据隔离，防止敏感信息泄露，从而实现稳定的全流程可观测性追踪。
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