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Apollo API可观测性实现
apollo-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
用于为Apollo.io集成提供全面的可观测性支持。本技能提供结构化的埋点代码,实现了Prometheus指标收集(如请求量、延迟、限速和积分消耗)、带有PII脱敏的结构化日志记录,以及OpenTelemetry分布式追踪。确保API调用流程的可见性、性能监控和资源管理。
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数据驱动特征开发流程
data-engineering-data-driven-feature
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
这是一个端到端的、系统化的产品功能开发流程。它指导用户利用数据洞察来构建新功能,覆盖了从探索性数据分析、构建可量化业务假设、设计统计学A/B测试,到设计数据管道和实现全链路埋点(instrumentation)的全过程。确保所有功能迭代都基于数据科学的严谨验证和效果衡量。
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Groq集成可观测性监控
groq-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
61
本技能为Groq API集成提供了全面的可观测性监控方案。它通过客户端埋点,实时追踪首次生成时间(TTFT)、总延迟、吞吐量和成本消耗等关键性能指标。同时,它还配置了Prometheus指标和告警规则,用以监控速率限制和性能下降,确保生产环境的稳定可靠运行。
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真实用户监控实施
implementing-real-user-monitoring
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
169
引导开发者选型RUM平台、确定核心指标(Core Web Vitals、页面加载时长等)并实施JavaScript埋点,以便收集和分析真实用户体验数据,实现性能优化。
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