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Grafana可观测性仪表盘构建

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导您学习如何设计和构建生产级别的Grafana仪表盘，实现全面的系统可观测性监控。内容涵盖如何可视化关键指标、跟踪业务KPI、监控基础设施健康状况（遵循RED/USE方法），以及使用Prometheus数据源设置可操作的告警。适用于DevOps和SRE工程师。
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Groq企业级权限与成本管理

groq-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供企业级LLM API调用（以Groq为例）的完整权限管理方案。它指导开发者如何实现多层级的RBAC，包括应用层级的模型访问控制、请求限流（Rate Limiting）和精细化的预算/成本跟踪，确保大型团队在调用大模型API时安全、合规且成本可控。
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Guidewire诊断信息收集包

guidewire-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该工具用于收集Guidewire生态系统的全面诊断信息。它能捕获关键数据，包括Cloud API响应、Gosu堆栈跟踪、服务器日志、OAuth令牌状态以及批处理过程状态。适用于开发人员进行故障排除、性能分析和系统集成调试。
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Guidewire保险可观测性监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本工具包用于全面监控Guidewire保险系统（如理赔、保单、计费）的运行状态和性能。它实时跟踪关键指标，包括理赔处理时间、保单同步成功率、计费准确性、API延迟和批处理作业状态。系统提供结构化日志和告警机制，确保复杂的保险业务流程能够持续稳定运行。
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Kling AI批量视频生成处理

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供完整的Python解决方案，用于通过Kling AI API高效处理大量文本到视频的生成请求。它支持受控的并行处理、限速控制和进度跟踪，适用于构建需要批量生成多个视频内容的自动化内容流水线，支持同步、异步和回调等多种模式。
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昆仑AI视频生成任务监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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该技能提供完整的昆仑AI异步视频生成任务监控和跟踪功能。它支持对单任务进行轮询，管理大量批次任务，并能够检测处理中的任务是否超时或失败。适用于构建工作流仪表板、实现可靠的批量任务处理，或诊断复杂的媒体生成流程。
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LangChain调试证据收集器

langchain-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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用于收集LangChain应用的全面诊断信息。它能够获取完整的环境快照、依赖库版本、详细的执行流程跟踪（包括LLM调用和工具使用，如LangSmith traces），以及完整的错误堆栈。适用于故障排查和准备提交高质量的Bug报告。
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Langfuse LLM成本监控与优化

langfuse-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南展示如何利用Langfuse强大的分析功能，实现大型语言模型（LLM）的成本监控、分析与优化。内容涵盖自动令牌使用量跟踪、通过Metrics API获取成本报告，以及实现智能模型路由，根据任务复杂度和输入长度自动选择最具成本效益的模型。适用于需要管理AI预算、控制LLM支出和提升系统效率的开发团队。
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LangSmith 跟踪调试助手

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。
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LangSmith LLM 可观测平台

langsmith-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LangSmith 为 LLM 应用提供端到端观测能力，跟踪调用、评估输出、监控生产系统并构建测试集，同时与 OpenAI、Anthropic、LangChain 等集成，方便排查问题与保障服务质量。
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AI智能体可观测性与指标监控

lindy-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了为AI智能体构建全面的可观测性系统。涵盖监控任务成功率、步骤失败率、执行时长和资源消耗等关键指标。适用于构建性能仪表板、配置实时告警规则或进行长期性能跟踪。
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Jira至Linear工作流迁移指南

linear-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍如何将Jira、Asana或GitHub等主流问题跟踪工具的数据平稳迁移到Linear。内容覆盖了完整的迁移生命周期，包括工作流程评估、状态和优先级映射定义，并提供了从源系统导出数据（含Jira API示例）到最终结构化转换的完整技术步骤。
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