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Sentry CI/CD集成：自动化错误追踪

sentry-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供Sentry CI/CD集成指南，用于自动化持续集成和持续部署流程。它能够自动化创建发布版本、上传源码映射（Source Maps）进行可读堆栈跟踪、关联提交信息以及追踪部署环境，从而确保生产环境的错误能够快速、准确地定位到具体代码版本和环境。
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Sentry部署集成与发布健康监测

sentry-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导用户将Sentry集成到CI/CD流程中，实现从部署到发布的全生命周期跟踪。通过使用Sentry CLI和SDK，可以记录部署时间、关联提交信息、上传源地图，并实时监控关键的发布健康指标。核心功能包括发现版本回归、计算无崩溃会话率和跟踪用户采纳率。
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Sentry事故响应手册

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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基于Sentry的结构化事故响应流程。该手册指导用户从识别、分类（P0-P3）到深入调查，涵盖了使用堆栈跟踪、用户行为轨迹（breadcrumbs）以及API查询来确定根源、评估影响并撰写事故报告。适用于生产环境的故障排查和运维场景。
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Sentry可观测性日志与指标集成

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导您学习将Sentry与完整的可观测性系统进行深度集成。内容包括如何利用事件ID将结构化日志中的错误事件与Sentry关联，如何在Sentry中跟踪业务指标（如计数器、仪表盘），以及如何将性能数据跨工具（如Grafana、Datadog）进行链接。实现端到端可见性，确保每个错误都可追踪到其根本原因和业务上下文。
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Sentry性能跟踪与监控

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能指导如何使用Sentry设置分布式追踪和性能监控。它涵盖了配置SDK（如设置采样率）以捕获应用的延迟、识别性能瓶颈，并在整个应用堆栈上追踪请求。内容包括手动创建业务逻辑跨度（Spans）和利用性能分析进行深入分析，实现全面的应用可观测性。
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Sentry生产环境部署检查清单

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本文档提供了一份详细的Sentry生产环境部署检查清单。它指导开发者和运维人员在上线前，检查和配置关键项，包括环境变量（DSN）设置、版本发布跟踪、错误和追踪的采样率优化、源代码映射上传以及噪声过滤。确保监控系统配置正确，具备生产级可靠性。
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合成监控部署

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动完成合成监控的部署，包括识别关键端点、设计可用性、事务及 API 场景，并配置告警与可视化仪表板，帮助持续跟踪应用性能与可用性。
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Rube 侧跟踪器自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio Rube MCP 自动化 Sidetracker 操作，先搜索工具、确认连接、遵循 schema，再执行多工具调用，确保任务在可用工具与会话下安全运行。
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服务可靠性指标与目标实现

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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该框架提供了一套完整的服务可靠性度量体系，用于定义服务等级指标（SLIs）、服务等级目标（SLOs）和错误预算。它使团队能够量化服务可用性和延迟等关键性能指标，并通过设置明确的SLO来管理系统风险。通过跟踪错误预算，帮助团队在追求创新速度的同时，平衡系统的稳定性与可靠性。
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Speak语言API集成最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了Speak语言学习API的生产级集成模式。内容涵盖了对话会话管理、发音评估、音频预处理（使用ffmpeg）、重试机制和学习进度跟踪等关键技术。适用于构建高可靠性、功能完整的语言学习应用系统。
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初创企业关键指标框架

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供了一个全面的框架，指导用户系统性地跟踪、计算和优化初创企业从种子期到A轮的关键绩效指标（KPI）。它涵盖了针对不同商业模式的最佳实践和工作流程，帮助用户确保业务增长和健康度具有可衡量性。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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