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技术文档模板与结构指南
documentation-templates
sickn33/antigravity-awesome-skills
314
本指南提供了全面的技术文档模板和最佳实践,涵盖了多种文档类型。内容包括README、API接口、代码注释(JSDoc)、变更日志、架构决策记录(ADR)以及AI友好的文档结构。使用这些模板可以帮助您标准化项目的技术文档,确保内容结构清晰、易于阅读,并能同时适应人类开发者和AI模型的需求。
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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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Evernote API调试工具包
evernote-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
95
这是一个用于调试和排查Evernote API集成的综合工具包。它能提供深度的请求、响应和耗时日志记录。核心功能包括:通过代理实现零配置调用追踪、ENML内容验证及自动修复、以及API令牌检查,帮助用户诊断连接和配额限制问题。
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Evernote可观测性配置
evernote-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
452
用于为Evernote集成提供全面的可观测性解决方案。它涵盖了指标采集(Prometheus)、结构化JSON日志记录、分布式追踪(OpenTelemetry)以及健康检查端点。适用于构建生产级、高可靠性的API监控和告警系统。
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Evernote API安全最佳实践
evernote-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
184
本指南详细介绍了Evernote API集成的安全最佳实践。涵盖了凭证安全管理(使用密钥库),OAuth流程的CSRF保护,使用AES-256-GCM加密存储访问令牌,以及输入数据和日志记录的脱敏处理。适用于任何需要增强Evernote集成安全性的生产环境。
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Gamma API可观测性实现
gamma-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
351
本指南提供了一套全面的可观测性实现方案,用于增强使用Gamma API的应用的健壮性。它涵盖了结构化日志记录、详细的性能指标跟踪(如请求次数、错误率、延迟和使用积分),以及健康检查端点。适用于需要对Gamma API集成进行专业监控和性能调优的场景。
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Gamma API安全最佳实践
gamma-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
317
本技能指导用户如何为Gamma API集成实施全面的安全措施。内容涵盖API密钥的安全存储(使用环境变量)、密钥轮换流程、请求签名验证、最小权限原则和审计日志记录等行业最佳实践,旨在帮助开发者构建安全稳定的应用。
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Groq数据安全与合规处理
groq-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
228
该工具提供了一个高安全性的封装层,用于管理所有流经Groq API的数据。它能自动扫描并脱敏输入提示和模型输出中的个人身份信息(如邮箱、电话、卡号、IP地址)。同时,它还会记录详细的调用审计日志和Token使用量,确保数据处理流程符合隐私和合规要求。
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Guidewire企业RBAC实现指南
guidewire-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
本指南详细介绍了如何在Guidewire保险套件(PolicyCenter, ClaimCenter等)中实现和管理基于角色的访问控制(RBAC)。它覆盖了角色层次结构、权限检查逻辑和审计日志记录的最佳实践,确保了数据访问的精细化控制和行业合规性要求(如NAIC)。
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智能AI审计日志与合规记录
klingai-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
115
这是一个用于实现合规级、防篡改的审计日志系统。它能捕获Kling AI的所有操作(如任务提交、状态变更、凭证使用),并将所有事件记录为结构化、带有哈希校验的日志,确保数据完整性和可追溯性。适用于需要满足监管合规要求或进行安全审计的场景。
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Kling AI API 调试与可观测性工具
klingai-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
296
这是一个用于Kling AI API集成的综合调试和可观测性工具。它能够自动捕获每一次API调用的请求/响应对、任务生命周期事件和详细的耗时指标。通过结构化日志记录,可以帮助开发者系统性地排查视频生成管道中的问题,确保构建的AI应用具备高可观测性。
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AI视频使用量与成本分析
klingai-usage-analytics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
367
该工具提供Kling AI视频生成的完整用量分析和报告功能。它可以将任务提交、完成和错误事件结构化地记录为JSONL日志,从而聚合关键指标(如成功率、总消耗点数和平均生成时间)。用户可以生成每日或周期性的成本报告,用于追踪资源使用模式和成本趋势,非常适合构建数据仪表板。
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