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搜索 观测性 ，共找到 173 条记录
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AI/ML全栈开发工作流

ai-ml
sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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AI/ML全栈开发工作流

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sickn33/antigravity-awesome-skills
206
本工作流提供了一套完整的、分阶段的指南，用于构建生产级的AI和机器学习应用。涵盖了从AI应用设计、RAG检索增强、智能体构建、ML流水线开发，到系统可观测性和安全加固的全部关键环节。
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Apollo API可观测性实现

apollo-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
414
用于为Apollo.io集成提供全面的可观测性支持。本技能提供结构化的埋点代码，实现了Prometheus指标收集（如请求量、延迟、限速和积分消耗）、带有PII脱敏的结构化日志记录，以及OpenTelemetry分布式追踪。确保API调用流程的可见性、性能监控和资源管理。
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Apollo生产就绪度检查

apollo-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
363
这是一个用于Apollo.io集成生产环境部署的自动化审计工具。它提供了一个全面的预生产检查清单，覆盖了安全认证、系统弹性、可观测性、以及成本控制等关键技术环节。适用于项目上线前的验证或进行生产系统审计，确保集成达到最佳的稳定性和合规性。
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Azure应用性能监控管理

azure-mgmt-applicationinsights-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
118
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，专门用于管理Azure Application Insights资源。它允许用户自动化配置应用性能监控（APM）和可观测性组件，包括创建工作区、获取连接字符串、管理API密钥以及设置可用性测试，从而实现对云应用的全方位监控。
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Azure Arize AI 可观测性与评估管理

azure-mgmt-arizeaiobservabilityeval-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
192
这是一个用于.NET的Azure SDK，专门用于管理Azure资源管理器中的Arize AI可观测性和评估资源。它允许开发者程序化地对AI组织资源进行创建、读取、更新和删除，是用于监控、跟踪和评估部署在Azure上的AI模型性能的关键工具。
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Azure Weights & Biases 实例管理

azure-mgmt-weightsandbiases-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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Azure Weights & Biases 实例管理

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346
该SDK是用于.NET的Azure资源管理器SDK，旨在通过Azure Marketplace简化Weights & Biases (W&B) 机器学习实验跟踪实例的部署和管理。用户可以使用它来自动化创建和配置W&B环境，包括设置市场占位符、管理管理员用户、配置单点登录（SSO）等，实现Azure生态系统中的ML可观测性，非常适合构建MLOps流水线。
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OpenTelemetry到Azure Monitor导出器

azure-monitor-opentelemetry-exporter-java
sickn33/antigravity-awesome-skills
475
该Java导出器用于实现OpenTelemetry标准，能够将应用程序生成的遥测数据（包括分布式追踪、性能指标和日志）高效地传输到Azure Monitor或Application Insights。它帮助开发者实现集中化、全面的系统可观测性监控。
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Azure OpenTelemetry Python 监控库

azure-monitor-opentelemetry-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
321
本库为Python应用程序提供了一键式的Azure Application Insights集成方案。它利用OpenTelemetry技术，实现跨主流框架（如Flask, Django, FastAPI）和各种库的自动追踪、指标和日志收集，帮助开发者实现全面的应用性能监控和可观测性。
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Azure 监控 OpenTelemetry Node.js SDK

azure-monitor-opentelemetry-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
152
该SDK为Node.js应用程序提供全方位的可观测性支持。它利用OpenTelemetry标准自动采集和导出分布式追踪、性能指标和应用日志，实现了与Azure Monitor的无缝集成。适用于需要监控和深入分析Node.js应用性能和行为的场景。
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Clay数据富集可观测性

clay-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
124
用于监控Clay数据富集流程的整体健康状况。该工具跟踪关键运营指标，包括信用点消耗速率、数据富集成功率、数据质量得分和潜在客户分布，是实现成本控制和保障数据流程稳定性的关键。
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