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Replit部署可观测性监控指南

replit-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
187
本指南提供了一套完整的Replit部署可观测性解决方案。它指导用户如何实现详细的健康检查端点（追踪服务正常运行时间、内存和数据库状态），配置结构化JSON日志记录，检测应用冷启动事件，并设置外部警报规则（如UptimeRobot或Slack）。适用于构建需要持续性能监控和高可靠性的生产级应用场景。
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Supabase治理与安全策略

supabase-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
适用于大型组织和多团队合作的Supabase项目。它提供一套完整的治理框架，包括可复用的行级安全策略（RLS）模板、强制的命名规范、带CI检查的迁移流程、成本警报设置和安全审计脚本，帮助提升项目开发的一致性、安全性和可维护性。
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医药化学筛选工具

medchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Medchem 是面向药物发现的 Python 库，提供药性规则、结构警报、官能团检测、标准目录、复杂度评估与自定义约束，帮助批量筛选化合物库并优先挑选候选分子。
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视频媒体智能

videodb
affaan-m/everything-claude-code
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VideoDB 可捕捉桌面、文件、URL 和直播流，构建视觉/语音/关键词索引，返回时间戳与证据并执行转码、时间线编辑、生成媒体与实时警报，支撑监控与理解场景。
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Snort IDS 部署与调优

configuring-snort-ids-for-intrusion-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供Snort 3的安装、网卡设置、Lua配置和规则管理流程，帮助在授权网段部署入侵检测并将警报汇入SIEM，实现恶意流量监控与误报控制。
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SOC警报疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过优化检测规则、合并重复告警并引入基于风险的告警机制，缓解SOC告警疲劳，确保误报率高或告警量剧增时分析师仍能高效响应。
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Web应用漏洞分类与风险评估

performing-web-application-vulnerability-triage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供一套结构化的流程，用于处理来自DAST和SAST扫描器生成的原始漏洞报告。它采用OWASP风险评分方法，用于验证真实漏洞、排除误报，并计算综合风险得分。这一过程能有效减轻安全团队的警报疲劳，确保开发团队将资源集中投入到最具关键性和可利用性的漏洞修复上。
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Splunk 警报分级流程

triaging-security-alerts-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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指导 SOC 分析师在 Splunk ES 中对 notable 事件排队、调查、关联多源数据、引入威胁情报并记录处理结果，以便及时升级或关闭警报。
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临床决策支持系统模式

healthcare-cdss-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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提供可集成 EMR 的临床决策支持开发模式，涵盖药物交互、剂量校验、NEWS2 等评分及警报分类，确保患者安全核心功能零副作用可测试。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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金丝雀部署回归监控

canary-watch
affaan-m/everything-claude-code
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Canary Watch 在上线或合并后持续监控部署页面，针对 HTTP 响应、控制台错误、网络失败、性能指标、关键内容及 API 健康进行比对，触发可配置警报并生成易读报告，确保回归风险可控。
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Sentry错误监控与自动化管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个全面的Sentry自动化工具集，用于管理错误跟踪和监控操作。用户可以使用它来程序化地调查问题、配置项目警报规则、管理发布版本和监控组织结构。对于需要深度集成和程序化控制错误数据的DevOps和开发团队至关重要。
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