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Databricks 可观测性指南

databricks-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

介绍如何通过系统表、SQL 警报及 SDK 监控 Databricks 作业健康、集群利用、查询性能与成本，并导出指标，用于增强项目或生产环境可观测性。

Datadog 自动化中心

datadog-automation

davepoon/buildwithclaude

通过 Composio 的 Rube MCP 工具包自动执行业务 Datadog 监控流程，连接 MCP 并获取工具清单后即可查询指标、搜索日志、管理监控器与仪表盘，并创建事件或维护窗口。

Deepgram 监控与可观测性

deepgram-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Deepgram 集成搭建指标、链路、日志、仪表盘与告警，及时掌握请求吞吐、延迟、费用与健康状态，便于生产环境监控与故障响应。

Deepgram 生产部署检查表

deepgram-prod-checklist

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过核实 API 配置、错误处理、性能调优、健康检查、监控指标和告警规则，帮助 Deepgram 集成在上线前达到生产级准备。

性能回归识别器

detecting-performance-regressions

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在持续集成/持续交付流水线中自动分析关键性能指标，基于历史基线与阈值检测响应时间或吞吐量的性能回归，帮助在发布前及时发现瓶颈并生成报告。

DevOps 自动化蓝图

devops-automation

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

面向生产环境的 DevOps 自动化说明书，覆盖 GitHub Actions、Docker 多阶段构建、Helm Chart、ArgoCD GitOps、Kubernetes 清单和监控指标，帮助团队构建可重复且可靠的交付流程。

评估流程框架

affaan-m/everything-claude-code

Claude Code 的正式评估框架，将评价驱动开发落地，通过能力与回归评估、代码/模型/人类评价者及 pass@k 指标，实现迭代中的持续验证与报告。

代码模型基准评测

evaluating-code-models

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 BigCode 评测工具在 HumanEval、MBPP、MultiPL-E 等 15+ 基准上跑 pass@k 指标，用于比较代码模型的生成质量、多语言支持以及量化或指令调优版本的表现。

机器学习模型评估

evaluating-machine-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

印象笔记可观测性配置

evernote-observability

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为印象笔记集成提供完整的可观测性方案，涵盖指标采集、结构化日志、分布式追踪、告警规则、健康探针与仪表盘，让生产系统始终可监控。

Exa负载扩展指南

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 k6 脚本、Kubernetes HPA 与指标监控，为 Exa 集成提供负载测试、自动扩缩与容量规划的实操指导。

Exa 观测与监控

exa-observability

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Exa 集成配置端到端观测，包括客户端指标埋点、结果质量跟踪、预算使用监控以及告警与仪表盘，确保搜索性能与成本稳定可控。

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