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混沌工程
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混沌工程实战指南
chaos-engineer
Jeffallan/claude-skills
189
为分布式系统设计并执行混沌实验与故障注入框架(Chaos Monkey、Litmus 等),制定演练手册、失败回滚、安全控制与持续 CI/CD 抗脆弱流程。
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混沌工程实验指导
conducting-chaos-engineering
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
257
指导设计混沌工程实验,依据目标选择 Chaos Mesh、Gremlin、Toxiproxy 或 AWS FIS 等工具模拟故障、注入延迟、监控指标,并分析结果提出提升服务韧性的建议。
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智能故障诊断与根因分析
error-diagnostics-smart-debug
sickn33/antigravity-awesome-skills
327
这是一套全面的AI辅助软件错误诊断流程,用于解决生产环境中的复杂故障。它指导用户完成整个调试生命周期,包括初始分诊、收集可观测性数据(如错误追踪、APM指标、分布式追踪),生成假设、选择合适的调试策略(如时间旅行、混沌工程),并进行AI驱动的根因分析。最终目标是提出经过验证的修复方案和预防措施。
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系统混沌工程及弹性测试
running-chaos-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
112
用于执行受控的混沌工程实验,主动测试系统的弹性、容错能力和故障恢复机制。通过模拟网络延迟、服务崩溃、资源耗尽等真实故障,确保分布式系统能够优雅降级并自动恢复,是验证现代微服务架构健壮性的关键工具。
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实施安全混沌工程
implementing-security-chaos-engineering
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
355
通过禁用WAF、防火墙规则、日志管道或EDR等方式,利用 boto3 与 subprocess 执行安全混沌实验,验证 SOC 在部署或评估过程中的检测、告警与响应能力。
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系统混沌工程实践
chaos-engineering
alirezarezvani/claude-skills
63
专业的混沌工程技能,用于在不造成实际故障的情况下,设计和执行实验以发现生产系统中的潜在弱点。它提供实验设计、爆雷范围(风险)计算和结构化事后分析报告生成等全流程支持,是保障系统弹性和高可用性的关键工具。
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