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服务监控指标与告警设计

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mohitagw15856/pm-claude-skills

本技能旨在为任何服务创建完整的可观测性（Observability）设置指南。它系统地覆盖了“四黄金指标”（延迟、流量、错误、饱和度），指导用户定义核心业务指标、设置服务级别目标（SLO），配置可操作的告警规则，并构建全面的监控仪表板，确保运营团队对系统健康状态一目了然，是SRE实践的关键文档。

跨云检测凭证泄露与滥用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本方案提供了一套全面的框架，用于跨AWS、Azure和GCP检测受损的云凭证。它通过利用AWS GuardDuty、Azure Defender和GCP SCC等服务，分析异常的API活动、不可能旅行模式和凭证填充指标。适用于调查可疑的云API调用、响应泄露凭证告警，或评估潜在的账户接管范围。

部署诱饵文件检测勒索软件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导用户在关键文件系统部署“诱饵文件”（Canary Files）。这些文件作为监控陷阱，用于实时监测文件系统是否发生未经授权的修改、删除或重命名。通过持续监控这些高价值的“蜜罐”文件，可以有效检测出勒索软件的加密或破坏行为，为传统安全系统提供高可靠性的告警补充。

使用Falco检测容器运行时威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

在Kubernetes和Docker中使用现代eBPF驱动部署和运维Falco。涵盖驱动选择、Helm安装、输出通道及内置规则集，可检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载和异常系统调用。适用于开启运行时安全、将告警路由至SIEM或Falcosidekick及升级现有部署。

AWS成本优化与运维监控

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sickn33/antigravity-awesome-skills

提供全面的AWS运营卓越、成本治理和可观测性指导。涵盖资源预部署成本估算（TCO）、使用成本分析、设置CloudWatch告警、通过CloudTrail审计活动以及评估安全态势。适用于优化云支出和确保基础设施可靠性。

Profound 大模型引用追踪

AgriciDaniel/claude-seo

通过 Profound API 追踪品牌在 ChatGPT、Perplexity 等大语言模型中的引用率，提供时间序列趋势、高频提示词、竞品引用与涨跌告警，用于 AI 搜索可见度分析。

监控调优代理：降低告警噪音

sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能是一个监控调优代理，用于分析Monte Carlo监控报告和配置。它可以针对指标、自定义SQL、验证和表监控，识别告警模式，并推荐具体的配置更改，从而降低误报和告警疲劳，同时不丢失关键信号。

工程值班手册模板

nexu-io/html-anything

专为工程值班人员设计的单页操作手册。它整合了服务概览、关键告警表、监控看板链接、常用操作命令、值班排班和事故处理清单，旨在确保工程师在突发事件中能够快速、高效地响应和处理问题。

AWS CloudWatch故障排查模式

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github/awesome-copilot

本技能包提供了一套全面的AWS生产事故系统性故障排查模式。内容涵盖预设的CloudWatch Logs Insights查询模板，用于检测错误、延迟、冷启动和内存溢出等问题。同时，还提供了将告警与部署事件进行关联的方法，以及一个从账户到资源的系统性缩小故障范围的决策树。

持续暴露监控

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elementalsouls/Claude-OSINT

将一次性外部侦察转变为持续监控程序：覆盖定时重扫描与差异对比循环、六个公开源的对手情报聊天监控、发现生命周期状态机及SLA和告警去重、可靠的告警重试与退避机制，并提供cron和PowerShell任务示例。适用于守护/托管安全服务，及时发现攻击面漂移并避免告警疲劳。

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