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Linear API调试与追踪工具包
linear-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
这是一个用于Linear API集成的全面、生产级的调试和监控工具包。它包含了多个功能模块,包括:请求/响应详细日志记录的客户端包装器、性能追踪器(提供平均延迟、P95等统计数据)、健康检查工具和环境验证器。适用于需要进行API性能监控、深度调试或搭建生产级日志系统的开发者。
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Linux 生产环境 Shell 脚本
linux-production-shell-scripts
sickn33/antigravity-awesome-skills
466
提供面向生产环境的 Linux bash 脚本模板,涵盖备份、监控、用户管理和安全加固,可以快速部署于系统运维或渗透测试场景中。
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结构化API日志记录与监控
logging-api-requests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
实现全面、结构化的API请求日志记录和监控。该技能能够捕获性能指标、关联ID和安全审计信息,并自动进行个人身份信息(PII)脱敏。适用于微服务环境的系统调试、性能分析和满足严格的合规性审计要求。
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本地化服务可观测性监控
lokalise-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本技能指导用户如何为Lokalise集成设置全面的可观测性监控系统。内容涵盖API调用性能指标、速率限制追踪、翻译进度跟踪以及Webhook的交付可靠性监控。适用于构建稳定、专业的本地化流程监控仪表板和警报系统。
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多智能体MLOps管道编排
machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习(ML)管道。它采用多智能体编排工作流,系统地覆盖了ML整个生命周期:包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署(MLOps),确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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SSL/TLS证书管理与监控
managing-ssltls-certificates
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
182
该技能用于全面管理和监控SSL/TLS证书。它支持用户检查证书的过期日期、执行证书的自动续期,并列出所有已安装的凭证。这对于系统管理员和开发人员维护网络连接的安全性和持续性至关重要。
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Manifest 可观察性插件配置
manifest
sickn33/antigravity-awesome-skills
253
本指南提供完整的步骤,指导用户安装和配置Manifest可观察性插件。用户可使用此技能为AI Agent设置遥测和可观察性,连接到Manifest进行实时监控,包括配置API密钥、设置端点地址以及解决连接故障,确保系统透明化运行。
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Mistral AI成本优化管理
mistral-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
125
本工具提供了一套完整的Mistral AI API成本管理框架。它集成了基于Token的成本计算器,实现了根据任务复杂度智能选择模型(Model Router),并内置了每日/每月预算监控和告警系统。此外,还能通过提示词优化来减少API消耗,适用于构建成本可控、大规模的AI应用。
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Mistral AI可观测性监控系统
mistral-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
162
用于构建全面的Mistral AI API调用监控体系。本技能提供一套完整的解决方案,包括封装的客户端工具、Prometheus指标采集和Grafana可视化仪表板。可以实时监控API的调用延迟、错误率、Token消耗和成本,帮助开发者确保生产环境的稳定运行和成本的可控性。
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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系,专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架(如PyTorch、TensorFlow)、模型服务(基于Kubernetes)、高级特征工程和全面的MLOps实践(包括监控、A/B测试和持续集成)。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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机器学习全生命周期流程管理
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南,覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练,到系统级的模型验证和部署自动化,确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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模型漂移检测
model-drift-detector
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
198
自动化提供模型漂移检测的部署建议,包含实践规范、可用的生产代码与校验措施,帮助你监控推理系统并保持稳定运行。
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