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实时API监控与可观测性
monitoring-apis
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
440
用于构建全面的实时API监控系统。它指导如何收集关键指标(如请求速率、延迟、错误率),配置健康和就绪检查点,搭建Grafana仪表盘,并实现基于服务等级目标(SLO)的告警。适用于需要确保API在生产环境中高可用性和高性能的复杂场景。
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可观测性监控设置指南
observability-monitoring-monitor-setup
sickn33/antigravity-awesome-skills
54
本技能旨在提供专业的监控与可观测性解决方案指导。它覆盖了指标收集、分布式追踪和日志聚合三大核心支柱,帮助用户构建完整的监控体系。内容包括架构设计、仪表盘搭建、告警流程制定,目标是提供系统健康的完整视图,降低故障恢复时间(MTTR)。
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服务等级目标监控指南
observability-monitoring-slo-implement
sickn33/antigravity-awesome-skills
177
本技能专注于服务等级目标(SLO)和服务等级指标(SLI)的实施,用于建立和维护服务可靠性标准。它指导用户设计全面的SLO框架、计算错误预算,并构建可靠的监控系统。适用于需要将服务可靠性目标与业务优先级对齐,实现数据驱动的性能管理和持续改进的工程场景。
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待命值班交接最佳实践
on-call-handoff-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
265
本文档提供了一套完整的待命值班交接流程和模板。它指导工程师如何系统性地记录当前活跃事件、正在调查的问题、最近的系统变更以及即将发生的维护活动。目标是实现信息连续性,确保交接班次时上下文信息完整,从而保障事件响应的可靠性。
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OpenEvidence多环境配置指南
openevidence-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
79
本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程,核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境,用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志,以防止数据泄露和监管违规。
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绩效付费广告指南
paid-ads
coreyhaines31/marketingskills
233
指导营销人员在 Google、Meta、LinkedIn 等平台上策划、执行与扩展付费投放,涵盖目标定位、预算分配、创意框架与优化策略,提升 CPA 与 ROAS 效率。
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渗透测试全面检查表
pentest-checklist
sickn33/antigravity-awesome-skills
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涵盖渗透测试的目标设定、授权确认、环境准备、扫描验证、评估人员选型、方法论与报告格式等各阶段,确保漏洞发现与修复流程完整。
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计算机视觉处理
processing-computer-vision-tasks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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让 Claude 调用 computer-vision-processor 插件,通过自动生成的 Python 代码对用户提供的图像执行目标检测、分类与分割等分析任务,快速获取内容洞察。
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产品OKR瀑布及战略规划工具
product-strategist
alirezarezvani/claude-skills
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专为产品负责人设计,提供端到端的OKR(目标和关键结果)瀑布生成能力。用户可以在季度规划周期内,定义公司战略,将高层目标层层分解至产品和团队,并实时评估各层级的战略一致性和平衡性,确保组织目标对齐和高效执行。
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Productboard 自动化工具
productboard-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Claude Code 在 Productboard 中自动化管理客户反馈、功能、目标、组件和版本,直接用自然语言指令操作各类实体。
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质量管理负责人与合规监督
quality-manager-qmr
alirezarezvani/claude-skills
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本指南详细阐述了医疗器械和健康科技领域高级质量经理负责人的核心职责。内容覆盖ISO 13485标准要求,包括领导管理评审、制定质量目标、监控关键绩效指标(KPI)以及执行严格的监管合规监督。适用于需要建立或完善专业医疗质量管理体系的专业人士。
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检索增强生成系统架构师
rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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专注于设计和构建高级检索增强生成(RAG)系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程,确保大型语言模型(LLM)的输出内容准确、可靠,有效解决模型幻觉问题,提升企业级知识应用能力。
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