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性能指标集中汇总
aggregating-performance-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
72
将应用、系统、数据库、缓存、队列及外部服务的性能指标集中,协助制定统一命名规则、选择聚合与可视化工具并配置告警,提升监控效率与问题响应速度。
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Alertmanager规则配置
alertmanager-rules-config
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
342
自动化处理 Alertmanager 规则配置,提供行业最佳实践、生产级代码与校验,适用于 Kubernetes、Terraform、监控等 DevOps 高级场景,保障告警流程稳健。
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Azure监控日志与指标查询SDK
azure-monitor-query-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
240
这是一个用于与Azure监控服务交互的Python SDK。它允许开发者执行复杂的Kusto查询语言(KQL)查询,从日志分析工作区获取日志数据,并检索各种资源指标(如CPU使用率、网络流量等)。适用于构建自动化监控仪表板、告警系统和云端数据分析流程。
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AWS CDK云基础设施模式
cdk-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
333
本技能旨在提供AWS CDK构建生产级、可重用云基础设施的专业指导。它涵盖了多种通用架构模式(如无服务器API、容器服务等),强调了最佳实践,例如遵循最小权限原则、分离有状态和无状态资源,并集成监控告警,帮助用户构建健壮的云系统。
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Clay生产环境就绪清单
clay-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
118
这份清单用于指导用户完成Clay数据增强管道的上生产环境部署准备工作。它涵盖了从表格配置、数据质量验证(如去重、输入过滤),到成本预算、Webhook可靠性及监控告警设置等多个关键步骤,确保数据流在实战中稳定可靠运行。
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云监控告警助手
cloud-monitoring-alert
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
341
在提及云监控告警或需要 GCP 路径与服务配置时,提供步骤、配置、生产环境代码与校验,帮助构建可靠的告警流程。
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Customer.io可观测性与监控设置
customerio-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
68
该技能提供了一套完整的Customer.io集成可观测性解决方案。涵盖使用Prometheus指标(延迟、请求计数、退信率)、PII脱敏结构化日志记录以及OpenTelemetry追踪。适用于构建生产级的监控仪表盘和告警系统,确保对Customer.io API性能和健康状态的全面监控。
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配置 Databricks Webhooks 与事件通知
databricks-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
317
本技能提供了配置 Databricks 作业的全面通知和事件驱动工作流指南。内容涵盖设置多种通知目标(如 Slack、Teams、邮件、PagerDuty),并在作业生命周期事件(成功、失败、启动)时触发警报。此外,还展示了使用系统审计表监控事件和创建自动化 SQL 告警,用于关键数据管道的监控。
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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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Deepgram生产部署检查清单
deepgram-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
290
本技能提供了一份详尽的Deepgram生产环境部署检查清单。它涵盖了从身份验证、系统弹性设计(如重试、熔断器),到性能优化(如单例客户端、音频预处理),以及关键安全和监控环节(如PII脱敏、Prometheus指标和告警规则),确保系统在生产环境中稳定、可靠地运行。
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错误追踪与可观测性
error-debugging-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本技能专注于错误追踪和系统可观测性(Observability)的实践。它指导如何建立完整的错误监控体系,包括配置告警、实现结构化日志记录和追踪,从而帮助团队快速、准确地识别和解决生产环境中的各类问题。
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错误追踪与可观测性专家
error-diagnostics-error-trace
sickn33/antigravity-awesome-skills
198
本技能是全面的错误监控和可观测性专家,指导用户搭建和优化生产环境的错误追踪系统。它涵盖了配置实时告警、实现结构化日志、错误分组、故障诊断和自动恢复策略,旨在显著提升系统的稳定性和问题解决效率。
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