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异常检测助手

anomaly-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
当提及异常检测时自动激活，提供涉及 SQL、可视化、统计分析与商业智能的最佳实践指导。
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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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Azure AI 异常检测 Java 编程

azure-ai-anomalydetector-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
300
本SDK为Java开发者提供了使用Azure AI进行异常检测的能力。它支持单变量和多变量时间序列分析，能够实时或批量地检测数据中的异常点、趋势变化和信号间的关联异常。适用于运营监控、数据质量检测和业务智能分析等场景。
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防御性Bash脚本编写指南

bash-pro
sickn33/antigravity-awesome-skills
319
本指南旨在掌握编写健壮、安全且可移植的Bash脚本的最佳实践，适用于生产环境、CI/CD流程和关键系统自动化。内容涵盖了严格的错误处理、安全的参数解析、输入验证、进程编排和跨平台兼容性，确保脚本在处理异常输入和故障时依然稳定可靠。
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Claude Chrome MCP排障

claude-in-chrome-troubleshooting
trailofbits/skills
245
针对 macOS 上 Claude Code CLI 与 Claude.app Cowork 争用 Chrome MCP 浏览器扩展的 native messaging host，提供排查连接失败、切换配置、查看 socket 与重置流程，帮助在“浏览器扩展未连接”或自动化异常时恢复稳定。
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数据库迁移可观测性与CDC监控

database-migrations-migration-observability
sickn33/antigravity-awesome-skills
284
本技能提供专业的模板和最佳实践，用于构建健壮的数据库迁移可观测性基础设施。内容涵盖实时数据同步（CDC）、指标收集（Prometheus/Grafana）以及异常检测。适用于需要搭建CDC流水线（如Debezium与Kafka）或实现复杂数据库变更监控的场景。
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Databricks SDK生产级模式

databricks-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
111
本技能集锦了使用Databricks Python SDK的生产级最佳实践。它涵盖了核心模式，包括单例客户端管理、结构化异常处理（区分瞬时/永久错误）、使用上下文管理器控制集群生命周期，以及构建类型安全的Job定义。确保您的代码具有高度的健壮性和可维护性，适用于构建企业级的数据集成应用。
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Buttercup 服务调试指南

debug-buttercup
trailofbits/skills
450
指导在 crs 命名空间内调试 Buttercup CRS 的服务问题，涵盖 Pod 状态排查、日志分析、资源压力诊断、Redis 健康检查以及队列侦测，帮助快速定位重启、磁盘、Redis 级联故障等常见异常。
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根源调试与故障分析

debugger
sickn33/antigravity-awesome-skills
228
这是一个专业的调试专家技能，用于对软件系统中的错误、测试失败或异常行为进行深度根源分析。它指导用户进行系统化的调试流程，包括捕获堆栈跟踪、隔离故障点、实施最小修复，并提供包含根因分析、证据、代码修复和预防建议的完整报告。适用于复杂的Bug排查和质量保证场景。
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数据异常检测

detecting-data-anomalies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
51
让 Claude 利用 anomaly-detection-system 插件分析数据、挑选合适算法并报告离群点，从而帮助发现金融欺诈、安全异常或制造缺陷等明显偏离预期的关键模式。
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错误日志分析与根源定位

error-detective
sickn33/antigravity-awesome-skills
276
本技能提供专业的错误日志分析能力，用于处理复杂的日志流和代码库。它能关联跨分布式系统的错误堆栈，识别异常模式，通过关联错误和系统变更，帮助定位根本原因，并提供即时修复和长期预防的行动方案。
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错误处理与可观测性指南

error-handling
CloudAI-X/claude-workflow-v2
259
梳理跨 JavaScript、Python 与 Go 的错误处理、结构化日志、重试与断路器策略及可观测性流程，有助于构建弹性、健壮的异常与告警体系。
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